智能油田建设中的关键技术研究与应用

（中国石油新疆油田公司，新疆 克拉玛依 834000）

[摘 要] 自“十二五”以来，云计算、物联网、大数据等信息技术发展迅速，在油田业务发展需要及信息技术驱动下，新疆油田开始由数字化向智能化迈进。围绕智能油田建设，介绍了新疆油田“十二五”信息化建设现状及目标，以及智能油田建设过程中在大数据、云计算、物联网、知识库等关键信息技术方面取得的研究成果及具体应用，为全面实现油田业务智能化提供了技术手段和有力支撑。最后面对智能油田建设的不断推进，展望了新疆油田“十三五”信息化发展需求和建设方向。

[关键词] 智能油田；大数据分析；云计算；物联网

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 07. 075

[中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）07- 0164- 04

1 引 言

新疆油田通过多年的信息化建设，在基础设施、数据建设、应用系统、标准规范、管理体系等多个方面取得了显著成效，以信息技术为手段实现了油田勘探开发生产等主营业务的数字化。自“十二五”以来，大数据、云计算、物联网等信息技术发展迅速，在油田业务发展需要及信息技术驱动下，新疆油田开始由数字化向智能化迈进，并将智能油田定义为：能够全面感知、自动操控、预测趋势、优化决策的油田，其基本思想是在数字油田建设成果基础上，利用物联网、云计算、大数据、专家知识库等先进信息技术，实现油田生产、管理、决策的智能化[1 ]。

“十二五”期间，国际油价持续低迷，国内油气市场需求下滑，为实现低油价下经济效益稳增长，中石油提出了“开源节流、降本增效”的指导思想。面对快速發展的信息技术和低油价的严峻形势，新疆油田全面围绕智能油田建设，在中石油“十二五”信息化发展战略指导下，深入开展了一系列关键信息技术研究和应用，取得了一定的研究成果，为实现油田业务智能化和“开源节流、降本增效”提供了技术手段和有力支撑。

2 新疆油田“十二五”信息化建设情况

“十二五”是新疆智能油田建设的探索期，其目标是深化数字油田应用、建设智能油田。经过五年的建设，初步建立了覆盖勘探开发生产等主营业务的一体化协同运行中心；完成了油气生产物联网在风城油田1号稠油处理站的示范应用；建成了单井问题诊断与优化系统（一期），基本实现了油气井生产管理的智能化；初步完成了基于云计算的数据中心建设，打造了云化的硬件基础环境。“十二五”以来，围绕智能油田建设，在中石油“十二五”信息化发展战略指导下，新疆油田开展了大数据、物联网、云计算、知识管理等关键技术研究，并将其应用在智能油田建设中，为稳步推进油田业务智能化提供了技术参考。

3 智能新疆油田建设中的技术应用研究

3.1 大数据分析

大数据技术，就是通过对海量数据进行处理和分析，挖掘其中隐藏的规律和价值，从而预测未来、辅助决策[2，3 ]。

大数据技术分析流程主要包括数据抽取及预处理、数据存储、模型建立、模型部署和应用四个环节，涉及的主要关键技术有：大数据抽取及预处理技术与大数据建模技术。

其中，大数据抽取及预处理技术主要实现分布在各个数据库或系统中的数据整合，并转换成适合数据挖掘或建模的形式，构建样本数据集。

大数据建模技术指基于大数据建模算法和工具，挖掘数据中隐藏的模式或关系，建立预测模型（规则、公式或方程式），从而生成预测结果，辅助业务决策。

新疆油田经过几十年的勘探开发和多年的信息化建设，建立了覆盖勘探、评价、开发等不同业务领域、钻井、录井、测井、试油等不同专业的数据源点采集和数据传输体系，实现了数据集中入库存储，其中，油田大数据主要包括：油田生产中产生的工程地质类静态成果数据、生产过程中由传感器或人为记录的动态数据、企业经营管理中产生的各类数据、油田生产各类设备、仪器仪表等动静态数据、信息系统应用过程中产生的各种数据等（见图1），其数据量大、数据类型多样，数据产生速度快，在智能油田时代，传统的数据分析方法已无法满足油田业务需要及向数据找油的需求。基于此，新疆油田尝试利用大数据分析技术挖掘油田数据价值，从而辅助业务决策。

围绕新疆油田数据建设现状及智能油田建设需求，以抽油井结蜡预测为切入点，基于抽油井产量、示功图、温度、压力、冲程、冲次、故障记录等数据利用大数据分析方法及其关键技术开展了抽油井结蜡规律研究[4 ]。主要研究内容包括：

（1） 通过大数据分析技术研究，建立一套适合新疆油田业务需要的大数据分析方法及技术框架，如图2所示；

（2）通过大数据抽取及数据集成、清洗等预处理技术抽取了与抽油井结蜡相关数据表及数据项，确定了质量较好的相关数据，并基于相关数据提取了影响抽油井结蜡的特征参数，构建了建模的样本数据集；

（3）基于样本数据集通过大数据建模技术利用 SPSS Modeler 建模工具分别采用随机森林、线性回归、boosting、偏最小二乘及K邻近五种建模算法，以抽油井结蜡概率作为预测目标建立了抽油井结蜡预测模型，结果表明模型预测准确率较高，同时完成了模型的部署和应用，设计开发了抽油井结蜡预测软件，业务人员借助该软件可以直接预测抽油井结蜡状态，并提供结蜡概率及合理化的措施建议，为辅助业务管理和决策提供了有效手段。

3.2 云计算

云计算[5，6 ]是指基于网络技术，通过虚拟化方式共享IT资源的新型计算模式。其核心思想是通过网络统一管理和调度计算、存储、网络、软件等资源，实现资源整合与配置优化，并以服务的方式提供，满足不同用户随时获取并扩展、按需使用并付费，最大限度地降低成本等各类需求，其总体架构如图3所示。

从服务模式的角度云计算可分为基础设施即服务、平台即服务与软件即服务三个层次，其中基础设施即服务层主要通过虚拟化技术，对服务器、存储和网络等硬件设备抽象为基础资源，并且实现内部流程自动化和资源管理优化，从而向外部提供动态、灵活的基础设施层服务；平台即服务层是将具有通用性和可复用性的软件资源进行封装，并为云应用提供开发环境、运行和监控环境；软件即服务层是将某些特定应用封装成在线服务，通过网络交付给用户。

从技术角度云计算所涉及的关键技术主要包括虚拟化技术、分布式存储技术及分布式计算技术。虚拟化技术作为云计算的核心技术，主要实现服务器、存储、网络等硬件设备的虚拟化，建立共享资源池，为云计算平台中各业务系统提供按需分配和动态伸缩的基础设施服务；分布式存储技术目标是利用云环境中多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求；分布式计算即并行计算，指将大型计算任务拆分为多项子任务，通过子任务分布式地在多个计算节点上进行调度和计算实现对海量数据的快速处理。

就新疆油田来说，在“十五”、“十一五”期间，通过信息化手段建立了覆盖各油田业务的信息系统，各信息系统每年所需的设备数量逐年增加，服务器设备类型也多种多样，随着业务需求不断提升及智能油田建设的推进，逐渐凸显出数据中心机柜容量不足及电力紧张、设备运维管理难度大等诸多问题，油田公司迫切需要进行IT基础设施资源的整合，建设高效灵活的基础设施架构，实现自动化管理流程，为各信息系统提供“基础设施即服务”的功能。

基于新疆油田IT基础设施建设现状及智能油田建设需求，在中石油統一部署和指导下，初步建立了基于云计算的数据中心，完成了原有机房的整合工作，为新疆油田甚至中石油提供了统一的基础设施云服务，提高了资源利用率，节约了机房空间、降低了设备能耗。同时部署了新疆油田桌面云系统，实现了员工办公计算机、移动智能终端全方位、多层面安全、可靠地访问油田信息资源。

3.3 物联网

物联网[7 ]即通过传感、射频、通讯等技术，对油气水井、计量间、油气站库等生产对象进行全面的感知，实现生产数据、设备状态信息在生产指挥中心及区域监控中心集中管理和控制。

“油气生产物联网系统（A11）”是中国石油在“十二五”信息技术总体规划中提出了重点建设项目，其目标是利用物联网技术，建立覆盖全公司油气井区、计量间、集输站、联合站、处理厂的规范、统一的数据管理平台，实现生产数据自动采集、远程监控、生产预警，支持油气生产过程管理，进一步提高油气田生产决策的及时性和准确性。

根据中石油“十二五”信息化发展战略，结合智能新疆油田建设需求，开展了物联网技术研究，完成了油气生产物联网在风城油田1号稠油处理站的示范应用，总体架构如图4所示[8 ]，其主要研究内容包括：

（1） 采用RTU+PLC技术或产品实现油气水井、计量间、处理站等生产对象油压、套压、温度、压力等参数的采集与控制；

（2） 采用有线+无线异构组网传输技术实现生产数据的实时传输，满足整个油气生产物联网系统对数据安全性、实时性、稳定性等要求；

（3） 通过SCADA监控系统、DMS数据管理系统实现生产现场监控及实时工况的诊断和预警。

4 总 结

新疆油田在“十二五”期间通过开展一系列信息技术研究，为智能油田建设提供了有力的技术支撑。随着新疆智能油田建设的不断深入，油田勘探、评价、开发与生产、油气储运、生产保障等各业务领域对数据资源、信息技术、基础设施以及人才队伍等提出了更高的需求。为积极应对低油价冲击，进一步提升油田信息化水平，助力新疆油田建设智能油田的战略目标，在“十三五”期间，将加快信息技术的研究及深化应用，依托大数据、云计算、物联网等新一代信息技术，逐步实现油田主营业务智能化、非核心业务全面数字化。

主要参考文献

[1]陈新发，曾颖，李清辉，等.开启智能油田[M].北京： 科学出版社，2013：64-69.

[2]IBM. What is big data？ [EB/OL]. [2012-10-02]. Http：// www-01.Ibm.Com /software /data / bigdata/.

[3]孟小峰， 慈祥. 大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）：146-169.

[4]支志英， 王利君， 蔡志强. 基于大数据分析的抽油井结蜡预测方法研究[J].信息化建设，2016（2）：28-29.

[5]黎连业，王安，李龙. 云计算基础与实用技术[M].北京：清华大学出版社，2013：2-4.

[6]方巍， 文学志， 潘吴斌. 云计算： 概念、技术及应用研究综述[J]. 南京信息工程大学学报，2012，4（4）：351-361.

[7]段鸿杰， 马承杰， 刘焕宗. 油田信息化关键技术研究及其应用[J]. 石油科技论坛，2015（3）：39-43.

[8]苏伟、李清辉、徐鹏. 浅析油气生产物联网技术的应用[J].中国信息界，2012（8）：61-63.