人工智能采油新技術(shù)與智能油田（下）
時(shí)間：2020-08-10 10:55
來(lái)源：
作者:方華燦
智能油田IOF（Intelligent Oil field）是以一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)智能分析控制中心為核心，運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)，通過(guò)分析海量數(shù)據(jù)，對(duì)油田全部資產(chǎn)(包括固定設(shè)施、移動(dòng)設(shè)備、工作人員等)實(shí)時(shí)進(jìn)行資源合理調(diào)配、生產(chǎn)優(yōu)化運(yùn)行、故障精準(zhǔn)判斷、風(fēng)險(xiǎn)及時(shí)預(yù)警，從而實(shí)現(xiàn)全部油田資產(chǎn)的智能化開發(fā)運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)代化油田。它是基于油藏三維模型自動(dòng)優(yōu)化的油田管理，它是現(xiàn)代油藏管理的智能化，它是自動(dòng)檢測(cè)，信息融合和自動(dòng)優(yōu)化技術(shù)在油田管理中的應(yīng)用，它實(shí)際上是數(shù)字化油田發(fā)展的一種高級(jí)形態(tài)。
智能油田是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)
當(dāng)今，人類已經(jīng)從工業(yè)化時(shí)代，信息化時(shí)代，逐步從數(shù)字化進(jìn)入智能化時(shí)代。因此，伴隨著從數(shù)字化向智能化時(shí)代的邁進(jìn)，大勢(shì)所趨，從數(shù)字油田向智能油田發(fā)展，已成為未來(lái)油田發(fā)展的必然趨勢(shì)，智能油田的應(yīng)用必將對(duì)油田的經(jīng)濟(jì)效益提升起到極大的推動(dòng)作用。
從全球來(lái)看，國(guó)際上一些著名的油公司已紛紛提出或升級(jí)了他們的數(shù)字油田戰(zhàn)略，盡管使用的名字有所差異，但其共同的目標(biāo)都是從數(shù)字油田向智能油田轉(zhuǎn)型。例如。近期挪威國(guó)家石油公司在原來(lái)油田建設(shè)的基礎(chǔ)上，提出了“整合運(yùn)作”的新概念，強(qiáng)調(diào)“協(xié)作中心”的作用，就是向智能油田轉(zhuǎn)型的邁步。從國(guó)內(nèi)來(lái)看, 我國(guó)不少油田已基本實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化，具備了向智能油田轉(zhuǎn)型的條件。目前，在兩化(自動(dòng)化、信息化)融合思想的指導(dǎo)下，將油田生產(chǎn)的自動(dòng)化與信息化相結(jié)合，將物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用到油氣生產(chǎn)流程中，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)數(shù)字油田建設(shè)的主流方向，智能油田建設(shè)已經(jīng)啟動(dòng)。如作為中石化智能油田建設(shè)的試點(diǎn)單位西北油田，一個(gè)現(xiàn)代化智能油田的雛形正在逐漸構(gòu)成。
另外，如長(zhǎng)慶油田采油二廠，自2018年4月起，已邁向智能油田起步，工作人員能第一時(shí)間通過(guò)遠(yuǎn)程監(jiān)控和實(shí)時(shí)掌控遠(yuǎn)隔百公里之外的站庫(kù)、油水井組的運(yùn)行參數(shù)、管線安全及生產(chǎn)狀態(tài)，不僅提高了工作效率及管理水平；而且，還減輕了操作員工的勞動(dòng)強(qiáng)度，節(jié)約了生產(chǎn)成本，經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益顯著。由此可見，當(dāng)前我國(guó)的智能油田建設(shè)已經(jīng)起步，可以說(shuō)與一些如美國(guó)等先進(jìn)國(guó)家正在“并跑”，但是，要一直保持領(lǐng)先地位，進(jìn)一步爭(zhēng)取“領(lǐng)跑”，還需要不懈努力，奮進(jìn)而上。
智能控制中心是智能油田的關(guān)鍵
從上述智能油田的定義中可知，智能油田的核心是建設(shè)一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)智能分析控制中心(可簡(jiǎn)稱為智能控制中心)，下面本文即圍繞這個(gè)智能控制中心作些介紹。智能油田的統(tǒng)一的數(shù)據(jù)智能控制中心的技木組成如下：
人工智能
通常人工智能是指通過(guò)人工制作的普通的計(jì)算機(jī)程序軟件，使機(jī)器實(shí)現(xiàn)出人類智慧所要求的目標(biāo)的技術(shù)。因此，智能油田的人工智能，就是由人們編制的一系列計(jì)算機(jī)程序軟件(專家系統(tǒng))組成，它們以各自服務(wù)的目標(biāo)不同而分類。諸如：地質(zhì)勘探快速評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)，這個(gè)軟件是以地質(zhì)盆地為單元，可制作出盆地實(shí)體模型，對(duì)盆地進(jìn)行快速評(píng)價(jià)及勘探部署；還可以有效管理盆地構(gòu)造地層格架、井筒模型、知識(shí)成果、空間圖形等數(shù)據(jù)，從而提高資源勘查的成功率?？焖倬?xì)油藏描述專家系統(tǒng)，這個(gè)軟件通過(guò)營(yíng)造油藏地質(zhì)、井筒工程、地面管網(wǎng)動(dòng)態(tài)一體化研究的環(huán)境，實(shí)現(xiàn)油氣藏模型、井筒模型、管網(wǎng)動(dòng)態(tài)模型、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、研究成果等數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和交互展示，從而可以快速進(jìn)行精細(xì)油藏描述、剩余油分析和快速進(jìn)行油田模擬的一體化分析，輔助作出開發(fā)生產(chǎn)決策，提高油氣產(chǎn)量及采收率。生產(chǎn)設(shè)施設(shè)備診斷專家系統(tǒng)，該軟件通過(guò)在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)集成的油氣物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)智能巡井、生產(chǎn)設(shè)施設(shè)備智能診斷;并可結(jié)合各種成熟算法模型、經(jīng)驗(yàn)公式、知識(shí)庫(kù)，推出油氣生產(chǎn)指標(biāo)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)預(yù)警和多維展示分析。油氣產(chǎn)量穩(wěn)定保障專家系統(tǒng)，它是一個(gè)智能油田產(chǎn)量變動(dòng)分析與生產(chǎn)優(yōu)化專家系統(tǒng)，能夠自動(dòng)預(yù)測(cè)產(chǎn)量變化規(guī)律和趨勢(shì)，為科學(xué)配產(chǎn)配注提供依據(jù)。當(dāng)變動(dòng)超常發(fā)出預(yù)警時(shí)，能夠智能分析產(chǎn)量變動(dòng)的原因，并通過(guò)油田生產(chǎn)優(yōu)化專家系統(tǒng)，輔助油田管理者及時(shí)采取必要措施，保證油田運(yùn)行的穩(wěn)定與穩(wěn)產(chǎn)。油田生產(chǎn)科學(xué)管理系統(tǒng)，該軟件建立了標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)流程管理模式，它可集成現(xiàn)有系統(tǒng)/專業(yè)應(yīng)用軟件可用的功能，加以擴(kuò)充拓展，從而通過(guò)優(yōu)化業(yè)務(wù)活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)油田勘探開發(fā)生產(chǎn)業(yè)務(wù)的規(guī)范化管控和實(shí)時(shí)生產(chǎn)協(xié)同。
大數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)科學(xué)(date science)是從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)和信息的一種科學(xué)手段。大數(shù)據(jù)（big data）是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行搜取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有五大特點(diǎn)(五V)，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價(jià)值密度（Value）、真實(shí)性（Veracity）。它并沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣方法，只是觀察和追蹤發(fā)生的事件。智能油田的控制中心的大數(shù)據(jù)技術(shù)一般包括三方面，即：數(shù)據(jù)感知，數(shù)據(jù)感知是指對(duì)數(shù)據(jù)的高精度實(shí)時(shí)采集。對(duì)于智能油田來(lái)說(shuō)，就是要實(shí)現(xiàn)油氣藏開發(fā)數(shù)據(jù)的全方位、高精度、自動(dòng)化、實(shí)時(shí)采集。這就需要研發(fā)出更精密的隨鉆分析、室內(nèi)測(cè)試、井下監(jiān)測(cè)和井口計(jì)量等儀器設(shè)備。另外，為了實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的高速傳輸和存儲(chǔ)，就需要具有基于5G、光纖等先進(jìn)通信技術(shù)，還要能夠?qū)崿F(xiàn)基于云存儲(chǔ)技術(shù)的TB或PB級(jí)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，并構(gòu)建有云端存儲(chǔ)設(shè)備及人員、設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)。數(shù)據(jù)認(rèn)知，指的是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+物理指導(dǎo)，即借助現(xiàn)有的物理模型、專家系統(tǒng)、處理數(shù)據(jù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法數(shù)學(xué)模型等，自我發(fā)現(xiàn)物理規(guī)律。所謂自我發(fā)現(xiàn)物理規(guī)律，指的是從數(shù)據(jù)中自我尋找、發(fā)現(xiàn)物理規(guī)律，并建立起能夠描述物理規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。如基于鉆井、錄井、測(cè)井和地震等靜態(tài)自動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)(尋找)，通過(guò)對(duì)多尺度多不確定性信息的自動(dòng)融合(發(fā)現(xiàn))，先建立起一系列的初始三維地質(zhì)模型(物理模型)；然后再利用試油、試采、生產(chǎn)動(dòng)態(tài)等的自動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)自動(dòng)歷史擬合技術(shù)對(duì)上述建立起的一系列地質(zhì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，即可獲取剩余油的分布，從而進(jìn)行井位優(yōu)選，就是數(shù)據(jù)認(rèn)知過(guò)程的一例。數(shù)據(jù)預(yù)知，是指的利用數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的事物進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)于智能油田來(lái)說(shuō)，它可以包括物理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合進(jìn)行的產(chǎn)量預(yù)測(cè)、以數(shù)據(jù)為中心進(jìn)行優(yōu)化油氣田開發(fā)等等。例如，通過(guò)數(shù)據(jù)抽取、加工、業(yè)務(wù)算法模型等，實(shí)現(xiàn)油藏類比分析、抽油機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)、實(shí)時(shí)示功圖診斷與分析等等，均屬于數(shù)據(jù)預(yù)知?？傊瑪?shù)據(jù)是“死”的，通過(guò)人工智能就是要讓數(shù)據(jù)“活”起來(lái)。因此，智能油氣田的建設(shè)就是從全面數(shù)據(jù)化到為數(shù)據(jù)賦能，再做到讓數(shù)據(jù)“聰明”。目前，我國(guó)不少油田已建成數(shù)據(jù)自動(dòng)化采集和監(jiān)控系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)油水井、生產(chǎn)設(shè)備等的實(shí)時(shí)監(jiān)控，產(chǎn)生出海量數(shù)據(jù)。但若不能將這些數(shù)據(jù)有效利用，使其“活”起來(lái)，發(fā)揮認(rèn)知、預(yù)知作用，則充其量只是“數(shù)據(jù)大”而已，遠(yuǎn)稱不上“大數(shù)據(jù)”。
云計(jì)算
云計(jì)算（Cloud Computing）是分布式計(jì)算技木的一種，它指的是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)“云”，將龐大的數(shù)據(jù)計(jì)算處理程序，自動(dòng)分解成無(wú)數(shù)個(gè)小程序，然后再交由多部服務(wù)器所組成的系統(tǒng)，經(jīng)搜尋、計(jì)算分析之后，再將這些小程序處理所得到的結(jié)果，返回給用戶。故而，可稱作“微分”。這里所謂的“云”指的就是計(jì)算機(jī)群，每一群可以包括了幾十萬(wàn)臺(tái)、甚至上百萬(wàn)臺(tái)計(jì)算機(jī)。因此，運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者即可以在數(shù)秒之內(nèi)，完成數(shù)以千萬(wàn)計(jì)甚至億計(jì)的信息處理，實(shí)現(xiàn)和“超級(jí)計(jì)算機(jī)”同樣強(qiáng)大效能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
智能油田創(chuàng)建云計(jì)算技術(shù)，需要解決下列幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，為了保證高適用性、高可靠性和經(jīng)濟(jì)性, 通常云計(jì)算是采用分布式存儲(chǔ)的方式來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù), 并采用冗余存儲(chǔ)的方式來(lái)保證存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的可靠性, 這也就是要給同一份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)多個(gè)副本。另外,云計(jì)算系統(tǒng)還需要同時(shí)滿足大量用戶的需求, 平行地為大量用戶提供服務(wù)。因此, 云計(jì)算的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)必須具有高吞吐率和高傳輸率的特點(diǎn)。而如何能達(dá)到高吞吐率和高傳輸率，則是創(chuàng)建云計(jì)算技術(shù)時(shí)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。
數(shù)據(jù)管理技術(shù)，云計(jì)算系統(tǒng)要對(duì)大數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理、分析，向用戶提供高效的服務(wù)。因此, 數(shù)據(jù)管理技術(shù)必須能夠高效地管理大數(shù)據(jù)集。其次, 如何在規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)中找到特定的數(shù)據(jù), 也是云計(jì)算數(shù)據(jù)管理技術(shù)所必須解決的問(wèn)題。目前，最通用的是谷歌提出的 BigTable數(shù)據(jù)管理技術(shù)。
編程模型選擇，通常云計(jì)算大部分是選用 Map-Reduce的編程模式。由于Map-Reduce不僅僅是一種編程模型，同時(shí)也是一種高效的任務(wù)調(diào)度模型。因此，智能油田的云計(jì)算，也適于采用Map-Reduce編程模型 。
云計(jì)算在智能油田中應(yīng)用前景廣闊。以油氣勘探領(lǐng)域?yàn)槔?，云?jì)算可以在尋找油藏及確定最佳井位等課題中，破解目前采用超級(jí)高性能計(jì)算HPC(High-Performance Computing) 時(shí)，計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量、管理調(diào)度等不能滿足需求的困局。如對(duì)地球物理勘探的地震波法，從反射波中收集到的高達(dá)幾百TB甚至PB級(jí)的海量三維數(shù)據(jù)(二維數(shù)據(jù)高達(dá)1-2TB) ，借助云計(jì)算來(lái)整合、管理和調(diào)度硬件及網(wǎng)絡(luò)資源，.即可提供強(qiáng)大的計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力，有效地、快速地、精準(zhǔn)地建立模型和分析數(shù)據(jù)，從而大大縮短所需要的時(shí)間，尋找到目的油藏及部署井位。因此，業(yè)內(nèi)有專家稱它是石油勘探行業(yè)破解高性能計(jì)算困局的創(chuàng)新“催化劑”。
智能決策是在管理信息系統(tǒng)和運(yùn)籌學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，它是人工智能AI和智能決策支持系統(tǒng)D SS 相結(jié)合的產(chǎn)物。因此，智能決策的基本構(gòu)成是智能決策支持系統(tǒng)D SS，它可以利用專家系統(tǒng), 使之能夠更充分地應(yīng)用人類的知識(shí)，通過(guò)邏輯推理來(lái)幫助解決復(fù)雜的決策問(wèn)題。決策支持系統(tǒng)D SS是綜合利用大量數(shù)據(jù)，有機(jī)組合眾多模型(數(shù)學(xué)模型與數(shù)據(jù)處理模型等)，通過(guò)人機(jī)交互，輔助各級(jí)決策者實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策的系統(tǒng)。DSS能夠使人機(jī)交互系統(tǒng)、模型庫(kù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)三者有機(jī)結(jié)合起來(lái)。它大大擴(kuò)充了數(shù)據(jù)庫(kù)和模型庫(kù)的功能，因而要求它不僅要有很強(qiáng)的數(shù)值計(jì)算能力，而且又要有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力，這對(duì)目前的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的支持能力不足，是一個(gè)很強(qiáng)烈的挑戰(zhàn)。
智能人機(jī)接口接受用自然語(yǔ)言或接近自然語(yǔ)言的方式表達(dá)的決策問(wèn)題及決策目標(biāo)。問(wèn)題處理系統(tǒng)處于DSS的中心位置，它是聯(lián)系人與機(jī)器及所存儲(chǔ)的求解資源的橋梁。推理機(jī)是一組程序，它可以針對(duì)用戶的問(wèn)題去處理知識(shí)庫(kù) (規(guī)則和事實(shí)) ，進(jìn)行推理。總之，智能決策的應(yīng)用可以高效輔助各級(jí)決策者，精準(zhǔn)做出油田開發(fā)生產(chǎn)方面的各項(xiàng)決策，對(duì)提高油氣產(chǎn)量及采收率有著舉足輕重作用，它是智能油田的重要技術(shù)組成部分。
智能油田要求自動(dòng)化、信息化、數(shù)字化。智能化與網(wǎng)絡(luò)化相融合，整個(gè)油田以統(tǒng)一的數(shù)據(jù)智能分析控制中心為核心，形成一個(gè)油田全覆蓋的網(wǎng)絡(luò)。油田中無(wú)論是固定資產(chǎn)、移動(dòng)設(shè)備，還是工作人員，不僅均直接與智能控制中心相聯(lián)系，還互通互聯(lián)，它們既是數(shù)據(jù)信息的收集者，又是接受者，組成一個(gè)龐大的網(wǎng)絡(luò)。智能控制中心通過(guò)實(shí)時(shí)收集到的海量數(shù)據(jù)信息，科學(xué)調(diào)配、合理運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能決策技術(shù)，經(jīng)過(guò)快速處理分析后，實(shí)時(shí)反饋給有關(guān)固定資產(chǎn)、移動(dòng)設(shè)備及工作人員，從而即可實(shí)現(xiàn)全油田的智能化開發(fā)運(yùn)營(yíng)。綜上所述，在我國(guó)進(jìn)入新時(shí)代的關(guān)鍵時(shí)刻，油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域面臨著的新一輪科技革命任務(wù)艱巨，只有在新長(zhǎng)征路上不斷努力奮斗，才能在應(yīng)用人工智能采油新技術(shù)和實(shí)現(xiàn)智能油田方面，創(chuàng)造出輝煌的成就。
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