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    從數(shù)字油田到智慧油田——大數(shù)據(jù)技術(shù)在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用探討

    2016-11-18 02:04:45北京安控科技股份有限公司封帆
    自動(dòng)化博覽 2016年8期
    關(guān)鍵詞:油氣田油井油田

    北京安控科技股份有限公司 封帆

    從數(shù)字油田到智慧油田——大數(shù)據(jù)技術(shù)在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用探討

    北京安控科技股份有限公司 封帆

    北京安控科技股份有限公司(簡稱“安控科技”)創(chuàng)建于1998年。作為以自動(dòng)化、信息化技術(shù)為核心的智慧產(chǎn)業(yè)解決方案運(yùn)營商和產(chǎn)品提供商,在自動(dòng)化、油氣服務(wù)、智慧產(chǎn)業(yè)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域提供自主產(chǎn)品及解決方案,持續(xù)推動(dòng)科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)運(yùn)營方式的改變。

    安控科技十余年來,在智慧油氣田、數(shù)字化油氣田上做了廣泛和深入的探索和嘗試,對油氣田客戶需求有深刻理解,積累了豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和成功的應(yīng)用案例。其油氣行業(yè)產(chǎn)品在國內(nèi)第一個(gè)百萬噸級(jí)沙漠整裝自動(dòng)化油田-彩南油田成功替代進(jìn)口產(chǎn)品應(yīng)用,承擔(dān)第一個(gè)億噸級(jí)儲(chǔ)量的沙漠整裝油氣田-陸梁油氣田自動(dòng)化系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目。在國內(nèi)率先開展研究并實(shí)施數(shù)字化油氣田管理和建設(shè)模式,提出了第一套國產(chǎn)油氣田自動(dòng)化整體解決方案并實(shí)現(xiàn)其產(chǎn)品化,填補(bǔ)了我國在該領(lǐng)域的空白。

    憑借諸多行業(yè)優(yōu)勢,安控科技“互聯(lián)網(wǎng)+智慧油氣田”網(wǎng)絡(luò)化關(guān)鍵技術(shù)北京市工程實(shí)驗(yàn)室正式通過北京市發(fā)展和改革委員會(huì)組織的專家評(píng)審和公示,獲得2015年度北京市工程實(shí)驗(yàn)室資格認(rèn)定。該工程實(shí)驗(yàn)室,將聯(lián)合科研機(jī)構(gòu)、高等院校、能源企業(yè),著力搭建產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)合研發(fā)平臺(tái),加強(qiáng)協(xié)同創(chuàng)新,通過對油氣田生產(chǎn)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)的研究,以提升公司自身技術(shù)研發(fā)能力和綜合競爭力,在智慧油氣行業(yè)建設(shè)中發(fā)揮積極作用,進(jìn)一步提升我國油氣田生產(chǎn)效率和安全防范水平。

    本文將具體闡述安控科技如何助力用戶實(shí)現(xiàn)從數(shù)字油田到智慧油田的升級(jí),并以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),探討該技術(shù)在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用。

    1 從數(shù)字油田到智慧油田

    (1)智慧油田

    從數(shù)字油田到智慧油田,在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)?從甲骨文公司發(fā)表的企業(yè)大數(shù)據(jù)成熟度模型可以看出,下一步的發(fā)展方向是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律,預(yù)測可能發(fā)生的事情,從而指導(dǎo)生產(chǎn)決策與執(zhí)行。安控科技認(rèn)為,數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展到數(shù)據(jù)變現(xiàn)和模式創(chuàng)新階段,就是智慧油田。

    圖1 企業(yè)大數(shù)據(jù)成熟度模型

    (2)智慧油田定義

    ? 能全面感知的油氣田:更先進(jìn)的物聯(lián)技術(shù)(RFID)、通訊方式(Wireless-HART);

    ? 能全面操控的油氣田:更全面的自動(dòng)化系統(tǒng)及執(zhí)行機(jī)構(gòu)(變頻器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)等);

    ? 能預(yù)測趨勢的油氣田:基于預(yù)測分析提升資產(chǎn)可靠性、可用性(大數(shù)據(jù)做支撐);

    ? 能優(yōu)化決策的油氣田:提升可視化、數(shù)據(jù)挖掘分析,促進(jìn)及時(shí)決策。

    (3)智慧油田解決方案

    智慧油田是具有全面感知、能夠智能調(diào)度、能夠自動(dòng)操控、能夠智能優(yōu)化決策的油田。

    從圖2可見,智慧油田的架構(gòu)與數(shù)字油田的主要區(qū)別在于分析與決策。實(shí)現(xiàn)智慧油氣田的關(guān)鍵在數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測的基礎(chǔ)上,匯總油田已有的生產(chǎn)數(shù)據(jù),應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),進(jìn)行油田生產(chǎn)規(guī)律分析。

    圖2 智慧油田架構(gòu)

    2 已采用的數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)

    在過去的一年多時(shí)間里,安控科技積極展開數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究,主要分為如下7個(gè)方面:

    (1)二維可視技術(shù)

    ? 曲線圖:包括時(shí)間與指標(biāo),指標(biāo)與指標(biāo)的關(guān)系,主要展示了指標(biāo)的一般趨勢,同時(shí)也可以發(fā)現(xiàn)異常情況,也是油田最常見,最常用的圖形。

    ? 產(chǎn)量疊加圖:主要是將產(chǎn)量根據(jù)不同研究需要,將產(chǎn)量進(jìn)行不同劈分,從而得到不同類型產(chǎn)量對總產(chǎn)量的貢獻(xiàn)。

    ? 柱狀圖:主要是指標(biāo)按照時(shí)間順序,或者歸類順序進(jìn)行展示,從而直觀認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)差異性。

    ? 剖面圖:將分析對象(井)的屬性(如:含油氣性)按照剖面形式展開,再與縱向上的其他屬性進(jìn)行疊合就可以得到。

    ? 宏觀控制圖:通過以流壓等指標(biāo)為橫坐標(biāo),以泵效為橫坐標(biāo),將整個(gè)圖形區(qū)域劃分若干區(qū)域(制定合理的劃分區(qū)域需要采油工程師經(jīng)驗(yàn)結(jié)合采油工程理論制定),然后將油井分為若干類(如:合理,斷脫漏失)。本質(zhì)上是油井聚類分析。

    ? 節(jié)點(diǎn)分析圖:將對象分別按流入和流出進(jìn)行流動(dòng)方程求解,得到兩組相交的曲線,該交點(diǎn)就是協(xié)調(diào)生產(chǎn)。

    ? 圖版:將產(chǎn)量數(shù)據(jù)經(jīng)過一定數(shù)學(xué)變換后,投影到預(yù)測圖版上,需找最匹配的曲線從而獲得合理的描述產(chǎn)量變化的參數(shù),或者是將產(chǎn)量投影到圖版上,通過與理論值比較,用以評(píng)價(jià)實(shí)際生產(chǎn)情況。

    (2)三維可視技術(shù)

    通過將采集到的數(shù)據(jù)與專業(yè)分析軟件進(jìn)行結(jié)合,可以從3D可視化角度,詳盡地了解油田生產(chǎn)的變化情況。

    ? 數(shù)字模擬模型:主要是一組偏微分方程,將測試得到的離散數(shù)據(jù),折算為地下流場數(shù)據(jù)。利用三維可視化技術(shù),可以任意切片,詳盡地展示某種屬性(如飽和度)的變化情況。

    圖3 數(shù)字模擬模型

    ? 井組柵狀圖:主要將剖面的信息通過三維的方式展示,更加形象地展示井與井之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

    圖4 井組柵狀圖

    (3)數(shù)理統(tǒng)計(jì)

    為了分析監(jiān)測到的各個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)系,采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)技術(shù),分析對象與質(zhì)變之間的相關(guān)性,進(jìn)行對比與統(tǒng)計(jì)。

    ? 多對象單指標(biāo)的對比與統(tǒng)計(jì),如圖5所示。

    圖5 多對象單指標(biāo)的對比(預(yù)警圖)

    ? 單對象多指標(biāo)相關(guān)性分析,如圖6所示。

    ? 多對象多指標(biāo)的對比與統(tǒng)計(jì),如圖7所示。

    (4)時(shí)間序列預(yù)測

    結(jié)合油田分析專業(yè)技術(shù),可以將監(jiān)測數(shù)據(jù)展示為時(shí)間序列的模型,從而可以擬合得到梳理模型,可以預(yù)測隨時(shí)間的變化規(guī)律。通過對油田現(xiàn)場油產(chǎn)量數(shù)據(jù)特點(diǎn)(如:遞減,“S”型,有最大值等)結(jié)合油藏工程基本原理,推導(dǎo)的數(shù)理模型,如圖8-圖10所示。

    圖6 單對象多指標(biāo)的對比(綜合對比圖)

    圖7 多對象多指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)

    圖8 Arps模型

    圖9 數(shù)學(xué)模型

    圖10  水驅(qū)模型

    (5)關(guān)聯(lián)關(guān)系

    “注采連通分析”是應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)典型例子。油井與水井的連通關(guān)系是油田生產(chǎn)管理一個(gè)非常關(guān)心的問題,也是無法用常規(guī)方法解決的問題。通過多元回歸,利用數(shù)學(xué)方法分析油井產(chǎn)量與水井注水量的相關(guān)關(guān)系,最終可以得到油井和水井的相關(guān)系數(shù)。

    同樣,也可以擬合出日產(chǎn)油量與含水接近直線的關(guān)系,有可能與油田工程師感性的認(rèn)識(shí)不完全一致。

    ? 注采連通分析:主要通過多元回歸得到油井產(chǎn)量與水井注水量的相關(guān)關(guān)系,從而判斷油井與水井的連通關(guān)系,如圖11所示。

    圖11 注采連通分析

    ? 指標(biāo)與影響因素關(guān)系:主要通過線性、非線性(如指數(shù))、一元的、多元的(多元回歸,灰色關(guān)聯(lián))充分挖掘?qū)ふ矣绊懼笜?biāo)的關(guān)鍵因素,應(yīng)用如日指標(biāo)與含水,增油量與地質(zhì)參數(shù)等,如圖12所示。

    圖12 日產(chǎn)油與含水

    (6)模式識(shí)別

    “功圖診斷”技術(shù)是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法自動(dòng)判斷油井生產(chǎn)情況。主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一組典型的功圖數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷。還有一種快速診斷生產(chǎn)情況的方法,就是根據(jù)事先定制好的分類規(guī)則,對油井生產(chǎn)狀況進(jìn)行聚類。

    目前主要應(yīng)用于生產(chǎn)情況的幾類實(shí)時(shí)診斷:

    ? 功圖診斷:通過學(xué)習(xí)一組已有的功圖數(shù)據(jù),來判斷測試集功圖歸類。從而根據(jù)新功圖的特征點(diǎn),判斷生產(chǎn)情況,如圖13所示。

    圖13 功圖診斷

    ? 電潛泵井的生產(chǎn)故障診斷:主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一組典型的電流卡等進(jìn)行學(xué)習(xí),然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷,如圖14所示。

    圖14 生產(chǎn)診斷

    ? 宏觀控制圖:主要是根據(jù)事先定制好的分類規(guī)則,對油井生產(chǎn)狀況進(jìn)行聚類,如圖15所示。

    圖15 宏觀控制圖

    (7)模糊綜合評(píng)價(jià)

    模糊綜合評(píng)價(jià)技術(shù)目前主要是對多種方法的優(yōu)選,對潛力井、潛力層的篩選。

    ? 防砂方法優(yōu)選:綜合考慮油藏地質(zhì)、生產(chǎn)、完井等因素,采用多級(jí)模糊評(píng)判對各類防砂方法作出技術(shù)評(píng)價(jià)以及經(jīng)濟(jì)對比,最后確定技術(shù)可行、經(jīng)濟(jì)合算的最佳防砂方法。

    ? 調(diào)剖潛力井、潛力層篩選:綜合考慮潛力井,潛力層的各項(xiàng)指標(biāo),判斷潛力井,潛力層是否適合調(diào)剖。

    3 進(jìn)一步應(yīng)用設(shè)想

    通過以上采取的方法,安控科技在油田生產(chǎn)認(rèn)識(shí)上已經(jīng)建立了一套初步的數(shù)據(jù)分析模型,可以基于監(jiān)測的數(shù)據(jù),認(rèn)識(shí)油氣生產(chǎn)規(guī)律,指導(dǎo)生產(chǎn)管理。但對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用還在探索過程中,我們已經(jīng)做到的第一步主要是結(jié)合石油專業(yè)方法,充分挖掘數(shù)據(jù)之間的規(guī)律。

    進(jìn)一步應(yīng)用的設(shè)想:

    (1)數(shù)據(jù)云平臺(tái)

    目前的分析還集中在生產(chǎn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,還未結(jié)合采購、物流、財(cái)務(wù)、人力等經(jīng)營數(shù)據(jù)。需要將企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)整合成數(shù)據(jù)云平臺(tái),在此基礎(chǔ)上挖掘數(shù)據(jù)之間更多的規(guī)律。

    (2)大數(shù)據(jù)計(jì)算模式

    在未來面對海量數(shù)據(jù),需要引入更多的大數(shù)據(jù)計(jì)算模式,比如MapReduce、HANA、SPARK等。

    (3)與行業(yè)軟件的結(jié)合

    在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間規(guī)律的基礎(chǔ)上,借助行業(yè)軟件進(jìn)行模擬分析與多目標(biāo)優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)智慧油田的優(yōu)化決策。

    (文章整理自封帆在2016年6月25日“互聯(lián)網(wǎng)+工業(yè)大數(shù)據(jù)暨工控安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展2016高峰論壇”上的報(bào)告)

    封帆(1984-),男,湖北十堰人,中級(jí)職稱,碩士研究生學(xué)歷,畢業(yè)于三峽大學(xué),現(xiàn)任北京安控科技股份有限公司工程項(xiàng)目中心副總經(jīng)理,主要研究方向?yàn)橛吞镒詣?dòng)化、SCADA及通信系統(tǒng)、RTU/PLC設(shè)計(jì)、管道自動(dòng)化系統(tǒng),參與完成過多個(gè)大型油氣田數(shù)字化系統(tǒng)集成項(xiàng)目。

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