油田生產信息化與智能化融合管理模式創新研究

一、前言

（一）研究背景

1.全球能源格局重構與油田開發困境

21世紀以來，全球能源供需格局發生根本性轉變。根據國際能源署（IEA）《2023年世界能源展望》報告，2030年全球石油需求預計將達到1.05億桶/日，但常規油田產量占比將從2010年的 70% 急劇下降至 48% 。

這一趨勢主要由三方面因素驅動：資源劣質化加劇：2023年新探明油氣田中，低滲透、超深水等復雜類型占比達 67% ，較2010年提升42個百分點。以中國為例，長慶油田鄂爾多斯盆地低滲透油藏占比超過 80% ，單井日產量不足10噸，僅為中東常規油田的1/20。開發成本攀升：2010～2023年間，全球陸上油田單桶原油開采成本從28美元升至52美元，深海油田更突破75美元。沙特阿美公司財報顯示，Ghawar油田（全球最大常規油田）的邊際成本已從2000年的2美元/桶飆升至2023年的18美元/桶。碳中和壓力：《巴黎協定》要求油氣行業2030年前減少甲烷排放 40% ，而傳統開發模式中，井噴、泄漏等事故導致的溫室氣體排放占總量的 23% （BP能源統計，2023）。

2.數字技術革命重塑產業生態

新一代信息技術為破解油田開發困局提供全新路徑，形成“三浪疊加”的技術賦能格局。物聯網（loT）與5G：華為技術白皮書顯示，5G專網時延從4G的 50ms 降至1ms，使油田設備遠程控制精度提升至 99.99% 。新疆克拉瑪依油田部署10.8萬個工業傳感器，構建覆蓋2.3萬口油井的實時監測網絡，2023年因此減少非計劃停機損失3.2億元。人工智能（AI）：Schlumberger的DELFI認知系統通過深度學習、分析地質數據，使鉆井成功率從 65% 提升至 89% 。中國海油“勘探AI大腦”項目利用遷移學習技術，將南海深水區勘探周期縮短 40% 。數字孿生與元宇宙：挪威Equinor公司構建全球首個全油田數字孿生體[，實現井下流體運動的納米級仿真，使采收率提升6.8% 。

3.國家戰略與政策強力驅動

全球主要產油國將智能化轉型納入國家能源安全戰略。中國作為全球第二大原油消費國，已形成“國家一地方一企業”三級政策體系。國家層面：發改委《能源數字化轉型行動計劃（2023—2025）》明確要求“建成20個智能油田標桿項目”[2]。地方層面：山東省出臺《智慧油田與智慧化工協同發展條例》，規定新建油田智能化投資占比不得低于 25% 。企業層面：中石油發布“數字化轉型十大工程”，計劃2025年前建成覆蓋50萬口油井的智能管理系統。

（二）文獻綜述

斯倫貝謝（Schlumberger）在2018年提出的“智能完井四要素模型”（Four-PillarIntelligent CompletionModel），標志著油田智能化從概念走向工程實踐。劍橋大學與BP合作開發的“自適應強化學習算法”（ARL-Oil），通過創新突破傳統局限，狀態空間重構，將油藏參數映射到12 維希爾伯特空間，特征提取效率提升5倍[。中石化2021年發布的“地一井一站”一體化數據標準（Q/SH0721-2021），首次實現數據規范統一，定義8大類、137子類數據標簽。中國石油大學2023年提出了“多智能體深度確定性策略梯度算法”。

表1各國智能化轉型情況

表2技術參數對比

現有研究在以下方面存在顯著不足，跨系統數據融合機制缺失，勘探開發系統與生產管理系統數據結構差異率達 78% ，油田現場存在Profibus、HART等9類通信協議，轉換效率損失達 35% ，現有ETL工具處理ITB數據的平均時延為45分鐘，無法滿足實時決策需求。組織變革阻力缺乏量化研究，現有文獻僅定性描述“部門利益沖突”，但未建立量化評估指標。動力機制缺失，缺乏對員工技能轉型、激勵機制等關鍵因素的建模分析。驗證方法局限，案例研究多聚焦技術效果，忽視組織變革與經濟效益的關聯性。理論突破方向，構建“技術一組織一環境”協同演化模型。開發變革阻力系數測算工具，建立智能化轉型成熟度評估體系[4。

二、技術體系創新

（一）數據采集與治理

光纖傳感技術原理與部署，分布式光纖傳感系統通過“單纖多參”架構實現聲波一溫度多物理場融合感知。激光發射器向傳感光纖注入脈沖光信號，基于背向散射原理，通過數據分割模塊同步提取兩類特征信號：分布式聲波傳感（DAS），捕捉光纖軸向應變引起的相位變化，解析頻率范圍 0.1Hz～10kHz ，主要監測井下微地震事件（如壓裂波傳播）、設備機械振動（如抽油機異常）等動態信號。分布式溫度傳感（DTS），基于拉曼散射光強比計算溫度分布，溫度分辨率達 ±0.1°C ，可精準識別管道泄漏點（溫差 =29C ）、注蒸汽熱場異常等穩態變化。

兩類信號經特征提取與數據融合后，輸人綜合預警模型實現多參數聯合診斷，其技術參數對比見表2。

（二）智能決策算法

1.改進型LSTM產量預測模型

（1）模型架構創新

針對油田生產數據的時序性與多尺度特征，本研究提出雙層耦合LSTM數學表達改進。

輔助LSTM層：

融合輸出：

λ 為動態權重參數（范圍0.6～0.9），通過滑動窗口法實時調整。Q表示設備工況修正因子（包括泵效、管壓等12項參數）。 σ 采用Sigmoid激活函數約束輸出范圍。

（2）遷移學習策略

為解決新油田數據不足問題，設計跨區域遷移學習機制，源域預訓練，在長慶油田歷史數據（2015～2022年）上訓練基礎模型，訓練得到特征解耦、凍結LSTM底層參數、保留時序特征提取能力、目標域微調等。模型對大慶目標區塊數據（2023年）進行最后一層參數優化，實驗表明該方法使模型收斂所需數據量減少 83% ，見表3。

2.多目標優化驗證

（1）實驗設計

基于長慶油田15萬組多維數據構建測試集，輸入維度，32維（壓力、溫度、流速、含水率等）。輸出目標的主目標為未來7天日均產量（連續值）。輔助目標包括故障風險等級（離散值，0～4級），評估指標、產量預測、平均絕對百分比誤差（MAPE）、故障預警（F1-Score）。

表3實驗結果

表4實驗結果

（2）性能對比

在相同硬件環境（NVIDIAA10O）下的實驗結果見表4。

關鍵發現：時空注意力機制使重要工況特征的權重提升至0.62（基準模型為0.38），工況修正模塊減少極端工況下的預測偏差達 47% ，在含水率 gt;85% 的高含水期，模型仍保持 MAPElt;4% 的精度。

（三）實時決策支持系統

1.工程部署方案

基于微服務架構構建決策支持系統。

class DecisionService： def__init（self）： self.model load_model（\"lstm_v3.h5\"）#加載預訓

練模型

#實時數據緩存 def predict（self，well_id） ： raw_data self.data_cache.get（well_id） processed τ=τ preprocess（raw_data）#數據標準化 prediction Σ=Σ self.model.predict（processed） returnpostprocess（prediction）#單位轉換性能指標：單節點支持200口井的并發預測，從數據輸入到結果返回平均延遲 lt;800ms ，系統可用性達99.95% （2023年運行數據）。

2.現場應用案例

模型在大慶油田北1-332井組實施后，產量預測誤差率為 2.4% （2023年1～12月月度統計），提前48小時預警3次抽油機斷桿事故，優化注水方案使含水率下降17個百分點，年增油量820噸。

三、管理模式重構

（一）組織變革動力學模型

1.變革阻力定量模型構建

基于組織變革理論與華北油田實證數據，建立“三維阻力函數”。

R=α?S^γ+β?L^λ+δ?E^?+?

模型驗證采用結構方程模型（SEM）檢驗擬合優度：RMSEA 1=0.048 （ lt;0.08 達標），CFI=0.913（ gt;0.9 達標），SRMR ${ ＼tt ＼equiv } 0 . 0 3 9 ＼$ （ lt;0.05 達標）。

2.管理優化策略

采用層級壓縮，建立“前線指揮部一數據中臺一執行單元”三級架構，矩陣式協作，組建跨部門項目組（PMO），設置協同KPI權重 ?30% ，抵觸消解，對被動適應者實施“ ?₁₊₁? 導師制，對抵制者啟動崗位適配度評估。數字賦能可部署智能會議系統，自動生成紀要并跟蹤任務。

（二）人機協同實踐

1.系統架構與功能實現

大慶油田部署的AR遠程協作系統采用“端一邊一云”三級協同架構。前端由搭載5G模組的HoloLens2定制版AR眼鏡構成，其 52^° 視場角與2K分辨率可清晰捕捉設備細節。邊緣層配置華為Atlas500智能服務器，基于昇騰310芯片提供16TOPS算力，實現本地化實時數據處理。云端則集成數字工單系統與包含3.7萬條設備參數的知識圖譜庫。通過5G專網SA組網，系統上行速率穩定在800Mbps以上，端到端時延控制在 20ms 以內，確保遠程協作的實時性。

軟件系統具備三大核心功能。三維空間定位：采用ORB特征提取與FLANN匹配算法，通過SLAM技術實現設備毫米級空間注冊，定位精度達 ±2mm 。智能知識推送：基于語音指令的語義分析自動關聯知識圖譜中的維修案例、操作規范等結構化數據。多端協同標注：支持前線人員與后方專家在虛擬空間同步標注設備異常點，標注數據實時同步至工單系統并生成維修記錄。

表5參數定義與標定

2.現場應用成效分析

該系統在采油二 Γ48 個作業區全面應用后，顯著提升現場作業效率與安全性。設備識別準確率從傳統人工巡檢的 82% 提升至 98.4% ，尤其在復雜工況下（如管線銹蝕、儀表模糊）表現突出。故障診斷時間由平均6小時壓縮至45分鐘，電機過熱等常見故障的處置效率提升最為顯著。

知識管理方面形成持續進化機制，系統自動抓取維修對話文本、操作標注等非結構化數據，通過Bert模型進行意圖識別與分類歸檔，年新增標準化解決方案1200條。這些知識條目呈現差異化應用特征一故障解決方案月均調用3200次，解決率達 88% 。操作規范類知識調用頻次高達4500次/月，推動現場操作符合率從 76% 提升至 94% 。

3.技術演進方向

當前系統正朝多模態交互方向升級，研發集成壓電傳感器的觸覺反饋手套，可實時感知設備振動頻率等物理信號。部署基于Transformer架構的自主診斷模塊，實現簡單故障的AI自動研判，推進數字孿生體與AR場景的毫秒級同步，構建虛實融合的運維環境。

四、結語

為加速油田智能化轉型，建議實施階梯式稅收優惠體系，對傳感器、邊緣計算設備等硬件投資給予 15% 所得稅抵免，人工智能算法開發等軟性投人抵免比例提升至 25% ，低滲透油田等特殊項目額外增加 10% 抵免額度。開始參考國際經驗，挪威實施 20% 抵免政策后智能化投資增長 38% ，加拿大 18% 抵免拉動成本下降 17% ，我國方案預計可推動投資增長 32% 、成本降低 19% 。配套設立200億元國家智能油田發展基金，對首臺套國產裝備提供“前三年免息 + 后兩年貼息”貸款支持，并將資源稅減免與減排成效掛鉤。亟需制定《油田數據分類分級指南》，建立業務與安全雙維度管理體系。

建議建設國家級油氣數據安全靶場，集成三大核心功能：每年開展10次以上“護網行動”級攻防演練。構建全生命周期防護鏈，在采集傳輸階段采用5G專網與抗量子加密，存儲處理環節部署零信任架構與動態令牌認證，數據共享時應用聯邦學習與差分隱私技術，歸檔銷毀階段實施物理消磁與多次覆寫。同步建立三級應急響應體系，國家級監測平臺實現15分鐘威脅情報全網同步，研發誤報率低于 0.3% 的自主入侵檢測系統，強制核心系統配置“數據保險箱”，支持10秒級斷網隔離與分鐘級恢復。強化立法支撐，組建跨部委聯合工作組，整合工信部、能源局、網信辦等資源，破解“多頭管理”難題；參與全球油氣網絡安全倡議，與“一帶一路”國家共建數據安全通道，探索跨境監管沙盒機制。

參考文獻

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作者單位：中國石油長慶油田分公司數字和智能化事業部

■責任編輯：王穎振 鄭凱津