数字油田工作特征以及发展瓶颈

数字油田工作特征以及发展瓶颈

随着科技的不断推进发展，油田工作数字化已经成为必然。这种数字化的趋势不仅仅来源于工作效率提升的需求，而更多在于油田工业自身发展要求更为现代化的工业水平。

1数字油田概述

当前对于数字油田的概念并不存在统一的定论，但是行业内部对于这一说法已经形成了一种相对一致的认识方式。数字油田是一种以油田作为主要研究对象，以石油的开采和加工等生产过程作为线索，将勘探、开发、储备、运输及销售等多个生产环节综合起来，形成一个统一的互相关联的数据体系，并且推动数据参与更多的石油工业环节，并且力图在参与的过程中发挥更多的作用。油田工作的数字化，通常更多倾向于数字化管理工作，这是指通过计算机、网络以及人工智能等多技术来针对油田中诸多工作行为进行优化管理，通过量化等多种手段实现工作效率的提升和效果的整体优化，对于石油领域有效开采、节能以及运输等多个工作环节都有积极意义。

在石油生产领域中，油井、站场以及管线是构成石油工业体系的三大要素，是生产组织主体关注的重点所在。对于油井而言，数字化技术的深入运用能够帮助石油开采工作人员实现对于油井特征的更好把握和认知，并且进一步获取到更多关于石油以及伴生气成分的相关信息，这些信息不仅仅对于如

何更为有效的展开石油开采工作有着积极意义，对于如何做到油井资源最为有效的利用，优化节能工作都有重要推动作用。与此同时，另一个不容忽视的数字化作用还在于，此类数据能够帮助实现构建更为安全的石油工业环境，是确保安全生产的必要支柱。而对于站场，是作为石油开采的首要工作场所，其工作环境中涉及到多种人力和相关资源能源，数字化技术的应用首先在于推动投入开采工作的多方面人力物力能够相互实现默契配合与协调，实现投入产出的最优化，其次则在于对相关开采过程中的工作数据进行进一步的获取，这些数据需要在核心计算系统中进行更深一步的加工，进一步转变成为能够供石油工业进一步展开的重要依据，重点支持方向首先表现为伴生气的有效利用、石油工作环境中能源的节约、有效的原油输送等方面，并且为石油更深一步的加工提供必要的数据参考支持。最后对于石油工业领域的管线，由于不能够像油井和站场一样处于地表位置易于识别并且相对而言分布集中，因此更加需要数字化的管理技术参与其中，帮助实现对于庞杂管线的监控和维护。数字化手段的参与其中，能够对石油输送管线中的压力等数据进行有效采集和监测，并且综合对管线经过地区的环境数据来确认整个输油管线系统的健康状况，为石油输送提供安全稳定的工作环境。

2数字油田体系分析数字化油田生产管理体系由面向于不同专业领域的诸多功能模块加以融合而成，并且为众多应用特

征模块提供相应的数据

库和人工智能等运算支持。

一个典型的油田环境数字化生产管理系统可以大概划分为三个层次，首先是数据采集层，其工作重点在于从计量站、注水站、集气站以及联合站等环境中采集到关系油田工作方方面面的繁杂数据。其次则是数据处理层面，通常与数据采集层面保持一定的对应关系，工作重点在于将从数据采集层面获取到的诸多数据展开进一步的处理，并且将处理结果一方面送达对应的部门进行第一时间反应和判断，另一方面则送达数据中心进行进一步的汇总和分析。而数据中心就是第三个层次，它负责将原始数据以及经过初步分析的数据进行更深一步的加工，浅层次的数据处理通常都只是将数据进行对比判断，实现告警等功能，而对于数据中心而言，数据处理工作更多意味着对报送上来的数据从计算机角度加以“理解”，即实现人工智能。

对于油田工作环境中的数字化而言，当前仍然存在有诸多需要改进和提升的方面，总体而言，可以从如下几个角度重点着手进行数字化的深入。

1）优化数字安全。对于油田工作环境而言，安全隐患来自于各个方面，除去较为常规的外部网络攻击和病毒侵害以外，其他源于其数字化网络自身的安全问题也需要得到重视。数据的增量和海量备份工作，以及日志的记录仍然属于相对基础的范畴，当前数字安全应当更为重视数据在获取和传输以及使用

过程中的安全问题。在数字油田工作环境中，数据的获取更多有赖于数字化的一线设备，针对于此种状况，就应当充分考虑到诸多自动化仪表设备的运行环境是否能够提供精准数据，从温湿度一直到电磁干扰等问题都应当加以充分考虑。对于数据的传输工作而言，传输工作无论从逻辑还是从物理层面都应当保持有一定的冗余，并且对传输日志详加记录。而从数据的使用和消费角度看，重要的在于需要约束数据使用环境中的不规范操作，为相应的工作人员赋予相应的权限，一方面确保其能够正常展开工作，另一个方面则需要可以做到对数据实现安全保护。

2)内核算法优化。算法的优化和不断进步是油田数字化本身的需求，这是一种向着人工智能的总体方向发展的需求。数字化是实现自动化的必由之路，而人工智能则是计算机帮助人类实现智能决策和决策支持的必由之路，因此不断优化内核算法，从人工智能的角度上加强对油田数据化的建设必然会成为未来主要的发展方向之一。并且在实际的算法优化工作中，除了需要加强人工智能水平的建设，还应当对于运算效率和运算质量等问题加以充分关注，诸如油藏数值模拟、地震资料解释等都会涉及到十分庞大的数据总量分析，如果不能在最短时间内分析处理完毕，就有可能造成工程延误等严重后果，因此算法优化过程中，效率必须与质量并重。

3)切实提升工作人员素质。工作人员对于数字化系统的

熟知和掌握程度，直接影响着油田数字化系统的工作质量并且进一步影响着油田工程的效率和效果。针对于这种问题，在不断强化油田数字化的过程中，还应当加强对于相关人员的培训，不仅仅需要帮助工作人员能够做到熟练使用与自己岗位相关的数字化工具，还应当帮助其形成对于更为广泛的数字系统的功能认识，唯有如此才能形成整个组织内部相对一致的奋斗方向，对于工作团队的建设以及团队之间的沟通都将大有裨益。

3结论

石油属于不可再生资源，一方面石油开采以及深加工领域都希望能够对原油以及伴生气做进一步充分的利用，另一个方面则在于当前全球各地都将石油视为重要发展能源，争相研究先进的开采技术，我国同样为石油开采技术的研发工作投入了大量资金。这种研发工作的成功与否，直接关系到我国石油开采工作能否更为有效展开，关系到我国经济的整体发展，而在这个过程中，数字化也必然随之在油田工作领域中有更为深入的发展。