工业互联网技术在油气领域应用的中国实践 提升企业的经营能力

物联网、大数据、人工智能，这些信息技术的热词人们已经能够耳熟能详，但在工业领域，尤其是能源领域的应用恐怕就不是每个人都能说清了。事实上，这些技术在许多能源领域已有应用，甚至包括传统的油气领域，我国也有不错的实践。

这些前沿技术同工业领域的应用便诞生了工业互联网。工业互联网是物联网、大数据和人工智能等信息化技术与工业深度融合所形成的新兴业态和应用模式，它基于实时物联网和工业生产数据，通过大数据分析和人工智能等先进技术实现对资产工作状态的分析、诊断和预测，实现性能的提升，进而提高生产的稳定性、降低生产异常概率、提高运营效率，进而提升企业的经营能力。

工业互联网技术在油气领域应用场景如下：

● 物联网技术的逐步成熟，为工程作业现场(钻井、修井、录井、测井等)、生产井现场(注水、采油、采气)高效、就地、实时监控优化处理(边缘计算)、“物-物、物-平台、物-人”随时互联交互创造了条件。

● 云计算、微服务、数据湖等技术的成熟，为建设针对不同工程场景的统一的工业互联网应用开发规范、可全员参与快速迭代开发、可随时随地按需服务的工业互联网平台建设创造了条件。

● 以工业大数据分析为基础的工业互联网技术逐步发展成熟，不仅可以实时处理、分析、优化海量且具有复杂关联的动静态工程数据，为设备运行(钻井设备、修井设备、注采设备、地面集输处理设备)、工程技术作业、井生产等场景提供全生命周期、全流程、全系统高效实时动态管理，并通过DaaS实现跨专业的共享和安全访问。

● 人工智能技术在工程分析上的应用，可在现有工程理论的基础上，实现知识经验的准确沉淀和优化，更能对设备运行状态、工程技术作业过程、油气生产关键性能等指标进行预测，真正实现智慧油气田。

为进一步了解工业互联网技术在油气领域的应用，我们来看一下工业互联网技术在油气行业的几个应用案例。

案例1、康菲利用工业互联网实现钻井效率优化

2014年，康菲公司将在EagleFord的业务数据存储库扩展为大数据项目，该扩展合并了所有的功能数据，显著提高了从数据中获取信息的效率。用户可将不同项目中的业务和技术数据直接导入数据分析和可视化工具，从而最大限度地减少个人数据管理的时间和精力。

在EagleFord项目上的分析能力，使得康菲可以“钻井天数降低50%，让每个钻头多钻80%的井，可以从每口井中多恢复20%的天然气，进而提高8%的运营效率”

案例2、贝克休斯利用工业互联网实现石油管道检测

石油管道检测的挑战：

● 动态监测石油管道腐蚀的速度

● 需要根据不同的工艺来预测管道的寿命

● 在出现腐蚀速率突变的时候，如何进行管线的风险评估

● 无法直接使用传感器数据进行基于风险的检测

通过结合超声波传感器，并采用机器学习的算法模型，贝克休斯帮助客户实现了基于Predix平台的石油管道检测方案，并实现了提高15%设备生命、降低25%运维费用的目标。

案例3、寄云科技利用工业物联网技术帮助用户解决原油乳化问题

背景：在石油开发生产过程中，原油乳化现象日趋严重，容易造成黏度升高，严重影响油井产量、原油质量、采收设备(如电潜泵)的性能与运行寿命，增加采油和集输成本。

现有解决办法：增加破乳剂，实施破乳降黏措施，使油水两相分离，改善其流动性

挑战：目前乳化的监控、预测和预防难度较大。

(1)监控：影响原油乳化和乳状液稳定性的外部因素很多、很复杂(原油产地、性质、开采方式、温度)，并且大部分因素不易在线实时测量和监控(如原油组分、固体颗粒、采油助剂、含水及水中电解质PH值等)，在实际生产中仅依靠不定期的离线化验的结果，导致采取破乳措施的严重滞后。

(2)预测和预防：目前对发生原油乳化的典型井的生产动态特征规律的把握不充分，乳化程度与可观测的现象之间的暂时没有建立明确的对应关系。

寄云科技通过工业互联网技术给出的解决方案如下：

● 数据采集：采集产量指标(产液、含水)、ESP实时指标：(电流、扬程、振动、温度等)、破乳剂相关指标(gpd、ppm)以及操作调整相关指标(频率、油嘴、套嘴等)

● 分析建模：构建变点检测模型，检测到了人工观察都容易忽略的细微的趋势变化;实时计算能准确反映乳化严重程度的自定义特征;

● 破乳效果评价：使用相关数据对模型的结果进行验证，确认模型的准确性;对采取添加破乳剂等措施的井的破乳效果进行评价。给出相应建议。

除解决原油乳化问题，寄云科技还利用工业互联网技术在油气装备生产、钻完井实时分析等领域也积累了丰富的经验。

从整体来看，我国工业互联网在油气领域的应用还处于初期阶段，在国外往往是斯伦贝谢等油服公司提供相关服务，而在我国相关技术服务处于追赶期，但目前已有一些专业的服务公司展露头角，如上面案例中的寄云科技。

寄云科技创始人兼CEO时培昕博士认为，现在工业互联网在油气领域应用关键和难点在于二者的有机结合——海量数据采集、算法都不是问题，关键怎么结合工业的知识解决工业问题。

二者的结合需要油气专家和数据专家的通力配合，然而一些国产设备在设计方面的不足增加了二者结合的难度。比如设计阶段时，国外的装备厂商设计阶段就有非常清楚的FMEA(失效模式与影响分析)表格，会说明可能出现什么类型的故障，出现这一类故障有可能是什么原因导致的。它有很延续性的设计理念，会给出很清晰的表格。拿到这个表格，放到现在监测系统里，就可以和真正采到的油温、震动信号结合起来做全面诊断。但现在的实际情况是厂商给不出这个表格，更多是给一些故障记录，有些甚至连故障记录都提供不了。这都是目前工业互联网技术在我国油气领域应用存在的一些挑战。

千里之行，始于足下。未来随着工业物联网技术的进一步发展和各行业对工业物联网技术的重视，油气领域从装备设计、制造到生产作业的全产业链也必然通过应用工业互联网技术提高效率，转化为新的动能，为我国油气领域的勘探开发做出积极贡献。