西南油气新沙212HF井钻井作业现场。王 平 摄

西北油田员工在中控室监控生产运行现场。张若彬 摄

数字化管理助力涪陵页岩气田高效开发。宋国梁 摄

    □本报记者 王福全

    200千米管理半径范围内，实现油气田井站无人值守、区域集中监控、远程智能操作；近3000路摄像头全天候监控现场作业，智能识别不安全行为；利用人工智能技术识别复杂的地质结构，寻找断裂、溶洞或储集体，提高科研质效……近年来，人工智能、大数据、云计算等新一代技术创新演变，加速推进数智化转型已经成为油气田企业推动高质量发展的共识。

    西北油田对标现代企业管理和一流油公司建设，积极推动“数智+”进入大漠戈壁，融入生产运行管理、服务科研提质增效，开辟出深层油气效益增产的新赛道。

    “数智+运行”

    生产运行快捷高效

    从新疆沙雅县出发，经过一个多小时的车程，一座占地近26个足球场面积的现代化联合站出现在一片沙海中。

    这是中国石化首座实现国产化数字孪生工厂和实体工程同步建设、同时交付的数字化联合站——顺北油气田联合站。

    “所谓的数字孪生工厂，就是借助新技术构建一个与物理联合站相同的数字联合站，与真实的联合站同步仿真运行。在数字场景中，我们可以对联合站进行实时监控、优化调度、智能模拟、前瞻预演等，从而更好地支撑生产运行和管理决策。”西北油田采油四厂厂长刘耀宇介绍。

    顺北油气田生产运行指挥中心距离联合站不足1公里。在这里，员工可以对钻完井、油气生产、工程作业、集输处理、产品销售的全链条集中监控。

    “我们在200千米管理半径范围内实现了油气田井站无人值守、区域集中监控、远程智能操作。”刘耀宇说，“甚至油气田范围内1000余千米的集输管线，全部通过光纤测振、测温，实现了泄漏监测的实时预警。”

    依托数智化技术，顺北油气田构建“三端三系统”数字油田架构。前端依托SCADA系统实现所有油气井、集输站库、生产管线数据自动采集及控制；中端依托生产指挥系统实现油气生产全业务链的集中监控、过程预警、异常处置；后端依托智能油田系统，利用前、中端系统数据，实现油藏动态管理、生产运行优化、经营管理等八大业务领域的辅助决策。

    得益于新技术规模应用，顺北油气田打破传统采油厂“十大岗位+采油气管理区”两级管理模式，探索构建了“采油厂、专业团队、承包商”三位一体，“扁平化架构、项目化运作、平台化组织、智能化支撑”四化融合的管理模式，实现“厂直管到班站”。顺北油气田联合站整体用工较同类站库减少54%、新建设的顺北油气田天然气处理厂整体用工较同类站库减少70%。

    “2022年，我们率先在集团公司上游板块实现全口径用工百人百万吨目标，用人最少、成本最低、机制最优、效益最好的标准化示范油田建设初见成效。”刘耀宇说。

    “数智+安全”

    安全管理严实并举

    今年11月初，西北油田采油一厂启动阀间组管线隐患治理工程。在作业现场，不仅有安全督察人员流动检查，而且有多个点位的摄像头对安全施工情况进行监控。

    “油田借助数智化技术，建成了现场作业违章智能识别平台。平台能够智能分析各路摄像头拍摄到的实时画面，发现不安全行为时，便向安全监管人员发出预警，以便及时采取措施进行纠正。”西北油田安全环保质量管理部高级主管孙元疆介绍。

    西北油田主要区块处于大漠戈壁，在安全管理上既面临油气田企业油气开采、集输、钻修井作业节点繁多等共性问题，又存在驻地与井站、作业现场距离远，安全监管人员力量不足等个性化难题。如果大量增加安全监管人员，不仅会大幅增加管理成本，而且依然无法解决因员工业务水平差异、无法全天候值守等因素导致的盲点、盲区。

    近两年，西北油田充分整合内部井站视频监控系统、信息化平台等资源，搭建投运了作业违章智能识别平台，结合工区油气生产现场安全管控的重点和难点，设置了近3000路监控摄像头。他们创新研发了通用场景、直接作业现场、钻修井现场等10类场景53种典型算法，实现了关键现场24小时安全监管全覆盖。

    “平台发出预警提示后，安全监管人员会快速处置，及时消除不安全行为，现场处置率在95%以上，有力保障了安全生产。”孙元疆说，“平台将各类不安全行为按照时段、场景、预警级别、违章类型等进行分类，再通过大数据分析功能多维度研判安全生产现状，为我们采取针对性措施消除安全管理薄弱环节、开展岗位人员定向技能培训等提供了有力支撑。”

    “数智+科研”

    科技创新提质增效

    “能不能利用人工智能技术识别复杂的地质结构，寻找断裂、溶洞或储集体？”听到这个想法，很多人都觉得是“异想天开”。

    其实，在2019年底，西北油田就围绕这个课题设立了科研项目组，联合中国地质大学（武汉）、中国石化石油物探技术研究院开展一体化攻关。

    对地震资料解释人员来说，要识别剖面上的断裂、溶洞或储集体，首先要开展储层特征研究，确立各项参数，然后利用资料建立不同特征的地震地质模型，再通过地震物理模拟实验建立断裂及断溶体特征数据集。

    这就像在大森林里寻找大象、狐狸、兔子等动物。解释人员要有丰富的经验，或能科学套用相应“动物”模型，识别的准确度才够高、速度才够快。

    项目组人员根据这一思路，就像教小朋友识别动物一样开始指导数智系统学习。他们先运用已有的模型特征制作适用的“识图卡片”，然后教授数智系统“识别动物”，再通过生产实践应用不断丰富、修正“识图卡片”中的内容，不断提升数智系统识别的精度。

    按传统模式，完成一块200平方千米三维地震资料的断裂识别与描述，研究人员需要用1~2个月的时间。而运用人工智能技术，只需1周时间就能完成断裂的识别和预测，在此基础上，研究人员再用1周的时间就能基本完成相关描述。

    “通过识别结果比对，人工智能的计算效率远高于传统地震属性算法与追踪方法，人工智能还能够发现肉眼和以往靠经验不能识别的地质结构。人工智能训练的模型可保存，能够在相似地质结构识别中重复利用。这些优势，都是人力不能相比的。”西北油田勘探开发研究院地球物理研究所工程师王超解释道。

    王超说，人工智能技术在油气勘探领域应用虽然还有很多的难题需要解决，但新的技术手段一旦成熟应用，必将推动油气勘探开发质量和效益的跨越式提升，令人期待。