油田智能化井場技術研究與應用實踐

一、前言

在能源行業數字化轉型背景下，油田生產管理正經歷從數字化向智能化的躍遷。長慶油田作為我國重要的能源基地，雖已實現場站無人值守，但井場管理仍面臨以下三大痛點：

1.數據采集維度不足，現有系統覆蓋油井、水井等主要設備，但動液面、管線壓力等關鍵參數監測缺失；2.智能控制功能碎片化，視頻監控、加藥投球等系統獨立運行，缺乏協同聯動；3.邊緣計算能力薄弱，傳統RTU設備算力不足，無法支撐實時數據分析需求。

國內相關研究顯示，智能化采油采氣技術框架需涵蓋數據感知、傳輸、裝備工藝及融合等要素[。勝利油田基于大數據的異常識別技術提升了油井生產時率[2]，但現有數字化建設仍存在系統協同性不足等問題[3。本研究構建的“數據感知一邊緣計算一智能決策”技術體系，創新性融合AI算法與邊緣計算，形成包含數據采集、智能控制、云邊協同及標準規范的四大模塊解決方案，并在長慶油田第八采油廠完成驗證，取得顯著經濟效益。

二、關鍵技術研究

為了突破傳統模式的局限，采用“邊緣計算 + 云平臺”架構，從數據采集、智能控制、云邊協同及規范建設四維度展開技術研發，技術路線如圖1所示。

（一）數據采集優化技術研究

1.多協議接入終端研發

研制高性能多協議接人井場邊緣計算終端，采用四核Cortex-A55處理器（ 1.8GHz ）與獨立NPU單元（1TOPS算力），較傳統設備計算性能提升 340% 。配置4GB運行內存與32GB存儲空間，數據存儲能力提升 160% 。配備8AI/12DI/8DO接口，支持Modbus、MQTT等協議，實現井場設備 100% 接人。

2.數據清洗機制構建建立以下三級數據校驗流程[4：

（1）設備層校驗。通過CRC校驗與心跳包機制，精準識別傳感器故障，保障數據初始采集的準確性與穩定性。（2）傳輸層清洗。采用滑動窗口算法（窗口大小_N=5 ），高效過濾異常值，提升傳輸數據質量。（3）存儲層優化。在MySQL數據庫中建立異常數據隔離區，嚴格遵循數據完整性規范，確保分析數據的完備性，為后續處理夯實基礎。

（二）智能分析控制模型

1.動液面智能間抽控制

基于實時動液面數據評估油井生產狀況，建立間抽優化模型。通過動態調整抽油機運行周期，使油井在最佳沉沒度區間[Hmin，Hmax]內運行，提高泵效，并降低能耗[5]

圖2系統架構圖

2.管線壓力聯動投球

構建管線回壓智能決策模型，實時分析回壓、溫度、產量數據，自動優化投球策略。當回壓持續超過 2.5MPa 時增加投球頻次，預防管線凍堵[]。

3.視頻智能照明聯動

基于光照強度、人員活動等環境感知數據，通過AI算法動態調節照明強度。正常工況下保持 50% 功率運行，異常闖入或異常工況時切換至 100% 功率，降低照明能耗[7]。

4.井筒載荷加藥聯動

通過實時載荷監控建立結蠟算法模型，當載荷上升幅度超過 10% 時，自動提高加藥頻次1.5倍、加藥量增加 20% ，降低井筒結蠟概率[8]。

（三）云邊協同提升管理效率

在采油廠部署智慧井場管理云端平臺，開展全局數據深度分析與算法策略實時優化，在井場邊緣端部署輕量化模型，本地處理感知數據，實現秒級異常響應，形成“邊緣實時響應、云端深度優化”的閉環管理生態，提升管理效率。系統架構如圖2所示。

邊緣層：部署輕量化推理模型（TensorFlowLite）， 實現秒級異常響應。

云端：智慧井場動態優化決策云端平臺，進行策略優化。

通信層：采用MQTT協議實現指令傳輸。

感知層：井場傳感器、執行機構等。

三、現場應用測試

（一）現場應用與測試

在第八采油廠樊學作業區XX井場進行現場應用實踐，對數據采集優化和智能控制效果進行實際測試。

第一，井場改造升級，更換現有的井場控制柜為內置高性能邊緣計算終端的智能控制柜及配套Wi-Fi6，實現井場Wi-Fi全面覆蓋。

表1功圖采集數量統計表

表2井場照明開啟時長表

表3動液面間抽前后對照表

表4投球執行統計表

第二，油井井口更換現有的RTU為支持Wi-Fi通信的智能型RTU，并按照間抽標準完成升級建設，閥組配套Wi-Fi通信模組，實現Wi-Fi接入。

第三，井場配套安裝的動液面、加藥、投球、照明等設備設施通過加裝Wi-Fi通信模組，實現Wi-Fi接入。

第四，作業區部署管理平臺與井場終端嵌入平臺配套，實現云邊協同智能化井場運行。

（二）關鍵測試結果

1.數據采集能力

通過高性能終端與Wi-Fi6技術，功圖采集周期從10分鐘縮短至5分鐘，數據采集率達 100% ，見表1。

2.井場智能照明，有效降低照明能耗

日均照明時長 9.13h ， 100% 功率運行時長僅 0.2h 能耗降低 47.8% ，見表2。

3.基于在線動液面監測的智能間抽

基于實時監測的油井動液面值智能控制油井間抽生產，間抽前后，平均系統效率提升 3.31% ，平均能耗降低 25.16% ，產液量提升 3.01% ，見表3，節能效果較好。

4.基于管線回壓的智能投球

建立了回壓投球聯動模型，通過算法智能調節投球頻次，避免集輸管線凍堵、結蠟。建設之后，回壓異常時自動增加投球，有效預防管線堵塞與井筒結蠟，見表4，策略執行良好。

5.基于油井實時載荷變化的智能加藥

通過井口傳感器實時監測單井載荷變化，利用融合終端分析計算結果向井場加藥裝置下達指令，根據載荷的上升情況分層分段進行加藥頻次的智能調節。建設之后，基于井筒載荷曲率變化自動加藥，提升加藥頻次1.5倍，有效防止井筒結蠟，見表 5

表5井筒加藥次數統計表

表6建設效果統計表

四、應用效果評價

經過現場3個月的運行測試，取得了良好的應用效果，實現了 100% 的數據采集接人，照明能耗降低47.8% ，加藥頻次提高1.8倍，油井系統效率提升 3.31% 平均能耗下降 25.16% ，見表 6。

五、結語

本研究構建的智能化井場技術體系通過邊緣計算、智能控制與云邊協同，顯著提升了生產效率與安全性，形成了可推廣的建設規范。未來有以下幾點建議：

第一，深化邊緣端AI算法研究，提升復雜工況診斷能力；

第二，推動井場應用生態發展，形成產業化；

第三，加強標準化建設，促進跨系統數據互通。

參考文獻

[1]劉合，許建國，蘇健，等.采油采氣工程智能化愿景[J].石油科學通報，2023.8（04）：398-414.

[2]李冰，郭洪金，段鴻杰.中國石化油氣生產數智化建設的探索與實踐[J].油氣地質與采收率，2025.32（2）：81-93.

[3]張凱波.機采井智能采油技術研究進展及趨勢[J].中外能源，2021，26（09）：45-51.

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[5]張治國.基于油井動液面測控自適應采油系統應用[J].石油石化節能與計量，2024，14（08）：28-31.

[6]高生趙.淺析定時自動投球裝置現場應用分析[J].化工管理，2014，（20）：158.

[7]汪希磊，曲立軍，黨艷，等.報警視頻聯動系統在油氣生產領域的應用[J].中國信息界，2025.（03）：77-79.

[8]趙海勇.鎮原油田采油井井筒結垢機理探究及復合型高性能阻垢劑的研發與應用[D].北京：中國石油大學（北京）2023

作者單位：中國石油天然氣集團有限公司長慶油田分公司第八采油廠

責任編輯：王穎振鄭凱津