淺析油田生產過程的智能化發展

諸葛敏

[摘 要]油田的生產作業發展歷史先后經歷了人工操作、機械作業、自動化和信息化的過程，目前油田的生產作業過程也正朝著智能化的方向發展。本文主要對油田的自動化、信息化、智能化之間的關聯以及區別進行了分析，闡述了油田智能化生產作業過程中大數據技術的應用，并提出了一些可行的建議，希望能夠為油田的生產作業提供借鑒。

[關鍵詞]油田;生產作業;自動化;信息化;智能化

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.04.030

[中圖分類號]F270.7;F426.22[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194（2019）04-00-02

0 ? ? 引 言

世界工業的發展歷程主要經歷了蒸汽機應用、電氣化改革、計算機革命、生命科學技術革命四次革命，在第四次工業革命進程中，我國首次提出了“兩化融合”的理念，而在工業的智能化發展過程中這種概念的體現較為具體。在工業技術變革以及科學技術不斷進步的前提下，石油工業生產過程也先后出現了機械化、自動化、數字化、信息化等幾個發展過程，而油田的生產過程也逐漸向智能化的方向轉變。在油田的生產作業過程中，計算機技術的應用使油田的生產方式發生了革命性的變化，如果油田的生產過程沒有實現信息技術的有效應用也就不能實現科學勘探和精細化開發，油田的數字化以及智能化更是無從談起。在油田不同的發展時期，工業與相關控制技術的結合產生了油田的自動化、信息化、智能化，而油田的自動化、信息化以及智能化技術之間存在一種依存關系。

1 ? ? 油田自動化的概念及應用

油田生產自動化主要指在油田生產過程中應用機器以及相關裝置，而且這些機器以及相關裝置運行過程完全是在無人干預的情況下，按照預先設定的程序以及相關的質量實現自動控制以及操作的過程。油田生產的自動化囊括了機械、微電子、計算機等多個學科領域的技術，是一個動態發展的過程。在傳統的觀念中，自動化就是讓機器替代人工的操作職能，并自行完成相關的作業流程，而這種觀點僅僅是關于自動化取代人工勞動的理念。目前，在電子技術不斷發展的情況下，尤其是計算機技術的出現以及推廣使用，使自動化的概念逐漸發展成為機器可以替代人的腦力勞動并自動完成一定的作業以及操作過程的概念。由于油田生產作業方式地點分散、工作點之間的距離比較遠，使自動化技術能夠很好地適用于油田的生產過程。例如，針對油田的抽油機井應用自動控制技術后，能讓抽油機井的液位始終保持在抽油層的吸收口以下，從而有效調整了抽油機井的液位，優化了開采過程，提升了抽油機井的產量，同時還可以有效避免抽油機井在運行過程中因為液位控制不合理而出現的沖擊現象，如抽油機井管、桿出現斷裂，甚至抽油泵出現故障等。油田自動化技術能夠有效提升抽油機井的泵效，達到節能降耗的目的。

在油田自動化技術的發展過程中，先后出現了PLC以及DLC技術發展時期，目前SCADA系統已經實現了在油田的普遍應用，SCADA系統實現了對油田信息的自動采集以及生產作業過程中的實時監控，實現了與其他系統的有效集成。此外，SCADA系統在油田生產中的應用完全發揮了數據庫的作用，能夠為油田各個生產環節提供實時的數據支持。

2 ? ? 油田信息化及應用

信息化技術在油田生產中的應用主要是指在油田的各項生產活動中以現代的通信、網絡、數據技術為基礎，對油田生產過程中各種信息、數據進行整合并形成數據庫?；诖?，油田的操作人員不僅能夠及時查詢各項生產數據，還能通過數據庫進行操作管理。信息技術的推廣應用有效提升了油田的生產效率，能夠穩步提升油田的生產以及管理水平。例如，油田針對自身的生產指揮、開發決策、經營管理等環節建立起有效的數據管理中心，從而實施一體化的管理模式，有效提升了油田的生產管理水平。

3 ? ? 油田智能化及應用

油田智能化主要指在現有行業的基礎上，綜合利用現代通信技術、計算機網絡技術、智能控制技術等實現了對油田生產過程的智能化運行。油田生產智能化最為突出的優勢是在油田的生產過程中引入了智能算法，例如，現在在油田各個智能化系統中應用的遺傳算法、神經網絡、灰色理論、貝葉斯網絡等算法都屬于智能算法的范疇，而上述幾種智能算法對數據、計算機以及學習等方面都擁有較大的優勢，而智能算法與傳統的邏輯判斷、決策樹等計算方式有本質的區別。同時，在智能化技術中大量應用了諸如Random Forest、SVM、深度學習等大數據分析技術，在此基礎上將信息技術進行有效集成，并將流程優化以及組織結構調整等方法進行適當應用，實現了油田的智能化勘探開發、智能化生產管理，打造出了全新的兩化融合模式，逐步完成油田的智能化建設，極大促進了油田的可持續發展。在油田智能化發展過程中，盡管數據平臺的支持非常重要，但具備一定智能化知識的專業人員同樣是油田生產智能化不可或缺的一個環節。

例如，在油田的生產過程中，在充分了解單井數據的基礎上發現抽油機及系統皮帶存在打滑的現象，這就是大數據以及智能化技術在油田生產過程中應用的一個比較典型的案例。在智能化以及大數據技術的基礎上，通過采集電表數據、油井實時生產數據、功率因數等相關數據后能夠分析出皮帶出現打滑的現象，而在油田對生產現象實施視頻監控后，就能通過視頻信息判斷皮帶的松緊狀況。在傳統的故障分析模式下，油田與油井的具體情況存下很大差異，導致企業判斷實際故障的形式比較困難。同時，在大數據技術的支持下，通過自動的數據采集以及分析能夠輕易判斷出故障的具體類型，通過在進行皮帶打滑故障分析時充分考慮環境的溫度、老化、天氣等數據，可以在智能預警技術支持下實現故障的提前預警，從而針對故障進行提前預防。

針對抽油機井示功圖的智能化診斷是目前油田智能化技術應用的主要方向。在計算機技術的基礎上，企業可以詳細制作示功圖，根據示功圖的具體特征來判斷出油井漏失、結蠟、卡阻、管桿斷脫等故障，同時結合智能化技術以及變頻技術能夠實現有效調節抽油機的供液情況。在傳統的模式下，示功圖的識別、判斷主要是通過人工模式進行的，對技術人員的專業技能以及經驗都有非常高的要求，而在現代智能化技術的基礎上，首先需要利用計算機進行基本識別，然后利用計算機技術模擬生產工況以及相鄰井位的歷史數據，從而使故障的判斷準確率遠遠超過人工操作模式。

4 ? ? 自動化、信息化以及智能化的區別與聯系

自動化與信息化的基本區別是信息化技術擁有強大的數據庫，而且具備一定的人機交互功能，而智能化技術在信息技術的基礎上進一步提升了計算能力、存儲能力，并具備了實時數據庫，人機交互的能力也得到進一步提升。

油田在生產過程中通過設置閾值以及相關參數實現了操作人員對相關操作設備進行自動控制，而自動控制必須建立在提前設置參數的基礎上，這就是油田的預設邏輯自控系統，也是油田自動化的主要體現。油田信息化則是在大量生產信息以及數據的基礎上建立的以計算機程序為主要輔助系統的遠程控制系統。

油田智能化的未來發展趨勢是利用生產現象的傳感器建立專家庫，并通過風險識別、價值判斷等方法實現自動控制。智能化技術主要是信息技術以及專業技術的有機結合，且系統具備了自主的學習能力，在長期的訓練以及學習過程中會逐步完善自身。油田智能化主要以計算機的專家系統為主，并在人工的基本輔助下形成的一種具備超級智能的自動化系統。

5 ? ? 油田生產智能化發展趨勢以及展望

從目前油田生產智能化的發展趨勢來看，油田企業還需要攻克以下幾點難關。第一，要加強對油田非結構化數據的分析利用，并將音頻、視頻等劃入油田大數據平臺建設的范疇中。第二，加強油田信息平臺智能化建設，為實現油田生產工作的協同以及智能化的決策奠定堅實的基礎。第三，加強油田生產作業各個環節的預警體系建設，逐步建立起覆蓋整個油田生產作業環節的預警數據指標庫。第四，加強油田專用專家信息庫建設，逐步實現油田決策建立在智能算法的基礎上。第五，加強油田生產數據的挖掘以及相關數據集成的研究，要對油田的實時生產數據以及非實時生產數據進行有效集成。

6 ? ? 結 語

油田企業利用智能化計算方法能夠實現油田生產多渠道判斷，能夠有效提升油田智能化的系統處理能力，進而在自主學習的基礎上，不斷實現企業的自我成長，不斷提升油田生產效率，并對油田生產實施科學管理的預測。

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