石油圈
震驚！當紅的智能油田核心技術竟是這樣？！
作者 | 二丫
關于油田數字化轉型的必要性，如今已無需贅述，以物聯網、人工智能、云計算等為首的新興技術對于每個石油人來說也似乎成為了“老生常談”。
出生，出道
據“知情人士”透露，1991年，劍橋大學特洛伊計算機實驗室的科學家們，編寫了一套程序，在咖啡壺旁邊安裝了一個攝像頭，利用終端計算機的圖像捕捉技術，以3幀/秒的速率傳遞到實驗室的計算機上，以方便工作人員隨時查看咖啡是否煮好。傳說中，這就是物聯網最早的雛形。
1999年，美國麻省理工學院Auto-ID實驗室（MIT Auto-ID Labs）首先提出物聯網概念，指出：物聯網是建立在RFID等信息傳感設備與互聯網的基礎上，得以實現智能化識別和可管理的網絡。
物聯網，簡單概括即“萬物互聯”。工信部對針對這一概念理解出了兩層含義：第一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上延伸和擴展的網絡；第二，其用戶端延伸和擴展到了物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是萬物相連。
到目前為止，物聯網的發展歷程基本可以總結為四個重要階段：
微軟于2019年發布的《IoT Signals（物聯網信號）》研究報告，對3000多名企業決策者進行了線上調查，區域覆蓋美、英、德、法、中、日等國。報告顯示，物聯網的應用率正迅速增長，受訪者認為，今后兩年企業30%的收入將來自物聯網。報告預測，到2021年底，將有94%的企業應用物聯網。
針對不同行業，物聯網的有益應用往往有不同體現。例如，在制造業，物聯網的主要用例優先級劃分如下：自動化48%、質量合規45%、生產計劃43%、供應鏈物流43%，以及工廠安全與保障33%。
數據來源：微軟《IoT Signals》研究報告
對于物聯網在油氣行業的用例和價值，德勤報告曾做出過一個假設，如果一家年產2.7億桶的大型油公司能夠充分應用物聯網技術，其生產成本至少能減少5億多美元。
舉例來講。
對于油氣生產領域，在不同區域實現上千口井的自動化（對標一家擁有超過50,000口井的大型油公司），并監控每口井的多臺設備（如果一臺單級泵發生故障，那么油公司至少要面對每天10-30萬美元的損失），這會使生產成為物聯網應用的最大潛在油氣受益者。
在油氣開發過程中，智能傳感器、機器-機器連接和大數據分則析可以增加活躍鉆機時間，而依賴于網絡移動和大數據的供應鏈則可以降低成本膨脹，緩解新項目延遲。
對于油氣勘探而言，通過提供更多更好的數據，地震數據采集（4D、微地震）和計算能力的進步已經提高了勘探開發公司對地質的理解，但更大的機會卻在于，更快地處理現有的地震數據，并將他們轉換成表面模型。
技能“絕活”
物聯網最基本的功能就是提供“無處不在的連接和在線服務”，細分下來可以概括為信息獲取、信息傳輸、信息處理和信息施效四個功能。
針對油氣行業，物聯網技術的典型功能可以大體歸結為下面幾個場景。
（1）作業監測
對于勘探開發過程中的各個環節，專業作業數據的自動采集是物聯網技術的最主要功能之一。這一功能可以使工程技術人員實現對作業施工過程的實時監測，有助于快速分析和處理作業過程中所遇到的各種工程問題。
今年5月，威德福宣布其ForeSite生產優化平臺通過在效率、正常運行時間和產量方面的顯著提高，可以為一家《財富》500強企業每年節省1770萬美元（點擊查看：年省1770萬美元！威德福數字化平臺“價值顯現”）。ForeSite生產優化平臺將生產優化與物聯網基礎設施相結合，對從井口到地面設施的資產能力進行優化。ForeSite Edge抽油井自動控制系統利用物聯網技術獲取抽油機運行數據，實現油氣開采人工舉升優化。目前，該系統已經監測和優化全球460,000口井（點擊查看：物聯網技術成為油田新管家）。
（2）物資管理
針對專業設備、車輛等物資的智能化管理，可以提高企業及業務部門整體的管理和服務水平，實現精細化管理，從而降低管理和服務成本。
（3）方案設計
基于對現場作業數據的實時采集、分析和處理，并綜合物資等各項管理數據，可以全面優化施工設計方案，提高設計效率和設計質量。
（4）工況預警
對各類施工作業過程及設備進行實時工況診斷和預測，對可能額發生的工程事件和作業風險進行預警和告警，降低風險，提高效率。
國民油井MAX MT行業維護平臺集成了工業物聯網數據平臺，有效收集與分析設備運行數據數據是執行預防性、預測性、基于狀態的維護作業的基礎和前提。
（5）遠程指揮
結合5G等通信技術，緊密連接施工現場和基地，實現元辰調度指揮，協調解決現場復雜情況。
舉例來講。
今年5月，威德福宣布其ForeSite生產優化平臺通過在效率、正常運行時間和產量方面的顯著提高，可以為一家《財富》500強企業每年節省1770萬美元（點擊查看：年省1770萬美元！威德福數字化平臺“價值顯現”）。ForeSite生產優化平臺將生產優化與物聯網基礎設施相結合，對從井口到地面設施的資產能力進行優化。ForeSite Edge抽油井自動控制系統利用物聯網技術獲取抽油機運行數據，實現油氣開采人工舉升優化。目前，該系統已經監測和優化全球460,000口井（點擊查看：物聯網技術成為油田新管家）。
中石油工程技術遠程作業支持中心（RTOC）以物聯網為核心手段，實現作業現場與后方專家實時互通，運用實時數據與靜態數據，建立并優化鉆井和地質模型；實時跟蹤施工工況，優化作業方案，提高鉆探效率。實現各級管理者、技術專家對生產作業過程的決策支持由“事后分析”到“事中控制”和“事前預測”的轉變。
RTOC于2014年8月底完成方案設計，2015年6月正式進入試運行階段；2015年12月完成整體環境及軟硬件驗收；2016年3月底上線并正式運行。截至2019年6月，中石油RTOC已累計監測正鉆井1400余口，并應用實時監測、預警報警軟件以及專業軟件等輔助工具，發現傳感器異常、設備故障、井漏/溢流等各類異常共計100余次。
關鍵技術
歐盟發布的《歐盟物聯網戰略研究路線圖》白皮書中列出了13類關鍵技術，技術體系框架圖如下：
物聯網技術體系架構
其中，物聯網關鍵技術包括感知與識別技術、網絡與通信技術、計算與服務技術、管理與支撐技術。
感知與標識技術是物聯網的基礎，負責采集物理世界中發生的物理事件和數據，實現外部世界信息的感知和識別，包括多種發展成熟度差異性很大的技術，如傳感器、RFID、二維碼等。
網絡與通信技術是物聯網信息傳遞和服務支撐的基礎設施，主要實現物聯網數據信息和控制信息的雙向傳遞、路由和控制。
海量感知信息的計算與處理技術綜合運用高性能計算、人工智能、數據庫和模糊計算等技術，對收集的感知數據進行通用處理，重點涉及數據存儲、并行計算、數據挖掘、平日臺服務、信息呈現等。海量感知信息的計算與處理是物聯網的核心支撐。服務和應用則是物聯網的最終價值體現。
隨著物聯網網絡規模的擴大、承載業務的多元化和服務質量要求的提高以及影響網絡正常運行因素的增多，管理與支撐技術逐漸成為保證物聯網實現“可運行-可管理-可控制”的關鍵，包括測量分析、網絡管理和安全保障等方面。
代表作品
數據的收集是分析的基礎和前提。物聯網就是利用傳感器技術、通訊技術實現對設備狀態數據的采集，從而實現智能化識別、定位、跟蹤、管理等功能的網絡。
目前，全球幾乎所有大中型石油公司和油服公司都在數字化轉型中取得了不同程度的進展，更是在物聯網應用中收獲了不少成果。
部分油公司/油服公司物聯網技術應用基本概況
這里針對中石油A11系統略作介紹。
中石油于2010年左右開始將物聯網技術引入石油石化行業，并在《中國石油“十二五”信息技術總體規劃》中，將物聯網建設列為信息化三大標志性工程之一。中石油通過油氣生產物聯網系統（A11），實現油田生產形成“井站一體、電子巡護、遠程監控、智能管理”的數字化油田開發管理模式。生產一線的井場和中小型站場實現無人值守，達到人員集中管理、運行集中控制、數據集中處理的數字化管理模式，及時掌握生產運行狀況，實現遠程控制操作，勞動組織模式由分散趨于集中。
A11功能架構示意圖
A11的建設目標主要可概括為：設計并實現一個統一平臺、制定并貫徹一套標準規范、建設一批示范工程。
A11建設路線及目標
截至目前，中石油的油氣生產物聯網項目在大慶油田、塔里木油田、新疆油田、西南油田、青海油田、吐哈油田、南方勘探七家油田開展了試點工作，共計完成了5000余口油氣水井、200多座站庫的前端施工工作。在5個已完成驗收的試點油氣田，累積減少一線用工超過2100人。
總結
數字油田的戰略意義不言而喻，而在實現數字油田的過程中，物聯網技術憑借其在技術架構、行業成熟度、發展潛力等多方面的優勢使其在油田生產環境下具備廣闊的應用潛力。但是，物聯網在數字油田建設中的應用仍然面臨諸多問題，例如技術標準問題、安全性問題、協議問題、IP地址問題以及終端問題等，都是需要進一步探討和逐一解決的。
但，被克服的困難就是勝利的契機，隨著關鍵技術的不斷發展，關鍵問題的逐個擊破，物聯網必然會對整個石油行業帶來極為利好的影響。
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