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人工智能采油新技術(shù)與智能油田（下）
時間：2020-08-10 10:55
來源：
作者:方華燦
智能油田IOF（Intelligent Oil field）是以一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)智能分析控制中心為核心，運用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)，通過分析海量數(shù)據(jù)，對油田全部資產(chǎn)(包括固定設(shè)施、移動設(shè)備、工作人員等)實時進(jìn)行資源合理調(diào)配、生產(chǎn)優(yōu)化運行、故障精準(zhǔn)判斷、風(fēng)險及時預(yù)警，從而實現(xiàn)全部油田資產(chǎn)的智能化開發(fā)運營的現(xiàn)代化油田。它是基于油藏三維模型自動優(yōu)化的油田管理，它是現(xiàn)代油藏管理的智能化，它是自動檢測，信息融合和自動優(yōu)化技術(shù)在油田管理中的應(yīng)用，它實際上是數(shù)字化油田發(fā)展的一種高級形態(tài)。
智能油田是未來的發(fā)展趨勢
當(dāng)今，人類已經(jīng)從工業(yè)化時代，信息化時代，逐步從數(shù)字化進(jìn)入智能化時代。因此，伴隨著從數(shù)字化向智能化時代的邁進(jìn)，大勢所趨，從數(shù)字油田向智能油田發(fā)展，已成為未來油田發(fā)展的必然趨勢，智能油田的應(yīng)用必將對油田的經(jīng)濟效益提升起到極大的推動作用。
從全球來看，國際上一些著名的油公司已紛紛提出或升級了他們的數(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。近期挪威國家石油公司在原來油田建設(shè)的基礎(chǔ)上，提出了“整合運作”的新概念，強調(diào)“協(xié)作中心”的作用，就是向智能油田轉(zhuǎn)型的邁步。從國內(nèi)來看, 我國不少油田已基本實現(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(自動化、信息化)融合思想的指導(dǎo)下，將油田生產(chǎn)的自動化與信息化相結(jié)合，將物聯(lián)網(wǎng)和云計算技術(shù)應(yīng)用到油氣生產(chǎn)流程中，已經(jīng)成為國內(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。如作為中石化智能油田建設(shè)的試點單位西北油田，一個現(xiàn)代化智能油田的雛形正在逐漸構(gòu)成。
另外，如長慶油田采油二廠，自2018年4月起，已邁向智能油田起步，工作人員能第一時間通過遠(yuǎn)程監(jiān)控和實時掌控遠(yuǎn)隔百公里之外的站庫、油水井組的運行參數(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強度，節(jié)約了生產(chǎn)成本，經(jīng)濟社會效益顯著。由此可見，當(dāng)前我國的智能油田建設(shè)已經(jīng)起步，可以說與一些如美國等先進(jìn)國家正在“并跑”，但是，要一直保持領(lǐng)先地位，進(jìn)一步爭取“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)一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)智能分析控制中心(可簡稱為智能控制中心)，下面本文即圍繞這個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人工制作的普通的計算機程序軟件，使機器實現(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算機程序軟件(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)勘探快速評價專家系統(tǒng)，這個軟件是以地質(zhì)盆地為單元，可制作出盆地實體模型，對盆地進(jìn)行快速評價及勘探部署；還可以有效管理盆地構(gòu)造地層格架、井筒模型、知識成果、空間圖形等數(shù)據(jù)，從而提高資源勘查的成功率。快速精細(xì)油藏描述專家系統(tǒng)，這個軟件通過營造油藏地質(zhì)、井筒工程、地面管網(wǎng)動態(tài)一體化研究的環(huán)境，實現(xiàn)油氣藏模型、井筒模型、管網(wǎng)動態(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)，該軟件通過在生產(chǎn)現(xiàn)場集成的油氣物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場智能巡井、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)驗公式、知識庫，推出油氣生產(chǎn)指標(biāo)實時預(yù)測預(yù)警和多維展示分析。油氣產(chǎn)量穩(wěn)定保障專家系統(tǒng)，它是一個智能油田產(chǎn)量變動分析與生產(chǎn)優(yōu)化專家系統(tǒng)，能夠自動預(yù)測產(chǎn)量變化規(guī)律和趨勢，為科學(xué)配產(chǎn)配注提供依據(jù)。當(dāng)變動超常發(fā)出預(yù)警時，能夠智能分析產(chǎn)量變動的原因，并通過油田生產(chǎn)優(yōu)化專家系統(tǒng)，輔助油田管理者及時采取必要措施，保證油田運行的穩(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，加以擴充拓展，從而通過優(yōu)化業(yè)務(wù)活動，實現(xiàn)油田勘探開發(fā)生產(chǎn)業(yè)務(wù)的規(guī)范化管控和實時生產(chǎn)協(xié)同。
大數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)科學(xué)(date science)是從數(shù)據(jù)中獲取知識和信息的一種科學(xué)手段。大數(shù)據(jù)（big data）是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(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(五V)，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）。它并沒有統(tǒng)計學(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)感知是指對數(shù)據(jù)的高精度實時采集。對于智能油田來說，就是要實現(xiàn)油氣藏開發(fā)數(shù)據(jù)的全方位、高精度、自動化、實時采集。這就需要研發(fā)出更精密的隨鉆分析、室內(nèi)測試、井下監(jiān)測和井口計量等儀器設(shè)備。另外，為了實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的高速傳輸和存儲，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)基于云存儲技術(shù)的TB或PB級海量數(shù)據(jù)的存儲，并構(gòu)建有云端存儲設(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+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、測井和地震等靜態(tài)自動檢測數(shù)據(jù)(尋找)，通過對多尺度多不確定性信息的自動融合(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)動態(tài)等的自動檢測數(shù)據(jù)，通過自動歷史擬合技術(shù)對上述建立起的一系列地質(zhì)模型進(jìn)行實時更新，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)知過程的一例。數(shù)據(jù)預(yù)知，是指的利用數(shù)據(jù)對未來的事物進(jìn)行預(yù)測。對于智能油田來說，它可以包括物理和數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合進(jìn)行的產(chǎn)量預(yù)測、以數(shù)據(jù)為中心進(jìn)行優(yōu)化油氣田開發(fā)等等。例如，通過數(shù)據(jù)抽取、加工、業(yè)務(wù)算法模型等，實現(xiàn)油藏類比分析、抽油機預(yù)測性維護、實時示功圖診斷與分析等等，均屬于數(shù)據(jù)預(yù)知。總之，數(shù)據(jù)是“死”的，通過人工智能就是要讓數(shù)據(jù)“活”起來。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，我國不少油田已建成數(shù)據(jù)自動化采集和監(jiān)控系統(tǒng)，可以實現(xiàn)對油水井、生產(chǎn)設(shè)備等的實時監(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，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)”。
云計算
云計算（Cloud Computing）是分布式計算技木的一種，它指的是通過網(wǎng)絡(luò)“云”，將龐大的數(shù)據(jù)計算處理程序，自動分解成無數(shù)個小程序，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”指的就是計算機群，每一群可以包括了幾十萬臺、甚至上百萬臺計算機。因此，運用這項技術(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)以千萬計甚至億計的信息處理，實現(xiàn)和“超級計算機”同樣強大效能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
智能油田創(chuàng)建云計算技術(shù)，需要解決下列幾個關(guān)鍵技術(shù)問題：數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，為了保證高適用性、高可靠性和經(jīng)濟性, 通常云計算是采用分布式存儲的方式來存儲數(shù)據(jù), 并采用冗余存儲的方式來保證存儲數(shù)據(jù)的可靠性, 這也就是要給同一份數(shù)據(jù)存儲多個副本。另外,云計算系統(tǒng)還需要同時滿足大量用戶的需求, 平行地為大量用戶提供服務(wù)。因此, 云計算的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)必須具有高吞吐率和高傳輸率的特點。而如何能達(dá)到高吞吐率和高傳輸率，則是創(chuàng)建云計算技術(shù)時的一項關(guān)鍵技術(shù)。
數(shù)據(jù)管理技術(shù)，云計算系統(tǒng)要對大數(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), 也是云計算數(shù)據(jù)管理技術(shù)所必須解決的問題。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，同時也是一種高效的任務(wù)調(diào)度模型。因此，智能油田的云計算，也適于采用Map-Reduce編程模型 。
云計算在智能油田中應(yīng)用前景廣闊。以油氣勘探領(lǐng)域為例，云計算可以在尋找油藏及確定最佳井位等課題中，破解目前采用超級高性能計算HPC(High-Performance Computing) 時，計算能力、存儲容量、管理調(diào)度等不能滿足需求的困局。如對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級的海量三維數(shù)據(jù)(二維數(shù)據(jù)高達(dá)1-2TB) ，借助云計算來整合、管理和調(diào)度硬件及網(wǎng)絡(luò)資源，.即可提供強大的計算和數(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)和運籌學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，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，通過邏輯推理來幫助解決復(fù)雜的決策問題。決策支持系統(tǒng)D SS是綜合利用大量數(shù)據(jù)，有機組合眾多模型(數(shù)學(xué)模型與數(shù)據(jù)處理模型等)，通過人機交互，輔助各級決策者實現(xiàn)科學(xué)決策的系統(tǒng)。DSS能夠使人機交互系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)三者有機結(jié)合起來。它大大擴充了數(shù)據(jù)庫和模型庫的功能，因而要求它不僅要有很強的數(shù)值計算能力，而且又要有很強的數(shù)據(jù)處理能力，這對目前的計算機語言的支持能力不足，是一個很強烈的挑戰(zhàn)。
智能人機接口接受用自然語言或接近自然語言的方式表達(dá)的決策問題及決策目標(biāo)。問題處理系統(tǒng)處于DSS的中心位置，它是聯(lián)系人與機器及所存儲的求解資源的橋梁。推理機是一組程序，它可以針對用戶的問題去處理知識庫 (規(guī)則和事實) ，進(jìn)行推理。總之，智能決策的應(yīng)用可以高效輔助各級決策者，精準(zhǔn)做出油田開發(fā)生產(chǎn)方面的各項決策，對提高油氣產(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。
智能油田要求自動化、信息化、數(shù)字化。智能化與網(wǎng)絡(luò)化相融合，整個油田以統(tǒng)一的數(shù)據(jù)智能分析控制中心為核心，形成一個油田全覆蓋的網(wǎng)絡(luò)。油田中無論是固定資產(chǎn)、移動設(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，組成一個龐大的網(wǎng)絡(luò)。智能控制中心通過實時收集到的海量數(shù)據(jù)信息，科學(xué)調(diào)配、合理運用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、智能決策技術(shù)，經(jīng)過快速處理分析后，實時反饋給有關(guān)固定資產(chǎn)、移動設(shè)備及工作人員，從而即可實現(xiàn)全油田的智能化開發(fā)運營。綜上所述，在我國進(jìn)入新時代的關(guān)鍵時刻，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)和實現(xiàn)智能油田方面，創(chuàng)造出輝煌的成就。
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