« Digital Chi + » открывает новую трассу для повышения эффективности добычи нефти и газа

"Численный интеллект + бег"

Быстрое и эффективное производство.

Из уезда Шайя, Синьцзян, через час езды в песчаном море появилась современная станция, занимающая площадь почти 26 футбольных полей.

Это первая цифровая совместная станция Sinopec - Shunbei Oil and Gas Station, которая реализует одновременное строительство локализованного цифрового завода - близнеца и физического строительства.

« Так называемая цифровая фабрика - близнец, то есть с помощью новой технологии, чтобы построить ту же цифровую объединенную станцию, что и физическая объединенная станция, синхронизировать симуляционную работу с реальной объединенной станцией. В цифровой сцене мы можем контролировать совместную станцию в режиме реального времени, оптимизировать планирование, интеллектуальное моделирование, перспективную репетицию и т. Д., Чтобы лучше поддерживать производство, эксплуатацию и управленческие решения», - сказал Лю Яоюй, директор четырех заводов по добыче нефти на северо - западном нефтяном месторождении.

Центр управления производством и эксплуатацией Шуньбэйского нефтегазового месторождения находится на расстоянии менее 1 километра от объединенной станции. Здесь сотрудники могут централизованно контролировать всю цепочку завершения бурения скважин, производства нефти и газа, инженерных работ, сбора и транспортировки, продажи продукции.

« Мы реализовали беспилотную станцию скважин на нефтегазовом месторождении в радиусе 200 км управления, централизованный региональный мониторинг, дальнюю интеллектуальную работу», - сказал Лю Яоюй. - Даже линия коллектора и трубопровода протяженностью более 1000 км в пределах нефтегазового месторождения, все через волоконно - оптический виброметр, измерение температуры, достигли раннего предупреждения о мониторинге утечки в режиме реального времени.

Опираясь на технологию цифровой интеллектуализации, Шуньбэйское нефтегазовое месторождение строит цифровую структуру нефтяного месторождения « Трехполюсная трехполюсная система». Передняя часть использует систему SCADA для автоматического сбора и управления данными всех нефтяных и газовых скважин, хранилищ коллекторных станций и производственных трубопроводов; Опираясь на систему управления производством, средний конец для достижения централизованного мониторинга всей бизнес - цепочки производства нефти и газа, раннего предупреждения о процессе, аномального удаления; Опираясь на интеллектуальную систему нефтяных месторождений, задний конец использует данные системы переднего и среднего конца для достижения динамического управления нефтяными месторождениями, оптимизации производства и эксплуатации, управления эксплуатацией и других восьми бизнес - областей вспомогательных решений.

Благодаря применению новых технологий в масштабе, Шуньбэйское нефтегазовое месторождение нарушило двухуровневую модель управления традиционными нефтедобывающими заводами « Десять основных должностей + зона управления добычей нефти», изучило и построило « Нефтедобывающие заводы, профессиональные команды, подрядчики» Троицы, « плоскую архитектуру, проектную эксплуатацию, платформенную организацию, интеллектуальную поддержку», четырехуровневую модель управления слиянием, чтобы реализовать « прямую трубку завода на станцию». Общая эксплуатация станции Шунбэйского нефтегазового месторождения на 54% меньше, чем у аналогичных станций, а общая эксплуатация недавно построенной станции по переработке природного газа Шунбэйского нефтегазового месторождения на 70% меньше, чем у аналогичных станций.

« В 2022 году мы взяли на себя инициативу по достижению цели 100 миллионов тонн рабочей силы полного калибра в верхней части группы компаний, и строительство стандартизованного демонстрационного нефтяного месторождения с наименьшим количеством рабочих мест, наименьшими затратами, оптимальным механизмом и наилучшей эффективностью», - сказал Лю Яоюй.

« Цифровой интеллект + безопасность»

Строгое управление безопасностью одновременно

В начале ноября этого года нефтедобывающий завод Северо - Западного нефтяного месторождения запустил проект по устранению скрытых опасностей межклапанного группового трубопровода. На рабочем месте есть не только мобильные проверки инспекторов безопасности, но и многоточечные камеры для мониторинга безопасных строительных работ.

« Нефтяное месторождение с помощью цифровых интеллектуальных технологий построило интеллектуальную платформу идентификации нарушений полевых работ. Платформа может интеллектуально анализировать изображения в реальном времени, сделанные различными дорожными камерами, и обнаруживать небезопасное поведение, она направляет предупреждение контролерам безопасности, чтобы своевременно принять меры по исправлению», - сказал Сунь Юаньцзян, старший руководитель Департамента управления безопасностью и охраной окружающей среды и качеством Северо - западного нефтяного месторождения.

Основные блоки Северо - западного нефтяного месторождения расположены в пустыне Гоби, в управлении безопасностью не только сталкиваются с общими проблемами, такими как добыча нефти и газа на предприятиях нефтегазового месторождения, сбор и транспортировка, большое количество рабочих узлов буровых и ремонтных скважин, но также существуют личные проблемы, такие как удаленность станции от станции скважины, место работы и недостаточная сила сотрудников по надзору за безопасностью. Значительное увеличение числа сотрудников по надзору за безопасностью не только значительно увеличит расходы на управление, но и по - прежнему не сможет решить слепые пятна и слепые зоны, вызванные различиями в уровне работы сотрудников и неспособностью круглосуточно дежурить.

За последние два года Северо - западное нефтяное месторождение полностью интегрировало систему видеонаблюдения внутренней скважинной станции, информационную платформу и другие ресурсы, создало и ввело в эксплуатацию интеллектуальную платформу идентификации нарушений правил эксплуатации, в сочетании с ключевыми моментами и трудностями контроля безопасности на месте добычи нефти и газа в рабочей зоне, установило почти 3000 камер наблюдения. Они инновационно разработали 53 типичных алгоритма для 10 типов сценариев, таких как общая сцена, прямая рабочая площадка и место бурения и ремонта скважин, для достижения 24 - часового надзора за безопасностью на ключевых объектах.

« После того, как платформа выпустила предупреждение, сотрудники по надзору за безопасностью будут быстро утилизировать, своевременно устранять небезопасное поведение, коэффициент утилизации на месте более 95%, что эффективно гарантирует безопасное производство», - сказал Сунь Юаньцзян. - Платформа классифицирует все виды небезопасного поведения в соответствии с периодом времени, сценой, уровнем раннего предупреждения, типом нарушения и т. Д., А затем определяет статус - кво безопасного производства с помощью многомерной функции анализа больших данных, что дает нам сильную поддержку для принятия целенаправленных мер по устранению слабых мест в управлении безопасностью и проведения обучения навыкам ориентации для персонала на должности».

"Цифровой интеллект + научные исследования"

Повышение эффективности научно - технических инноваций

« Можете ли вы использовать технологию искусственного интеллекта для идентификации сложных геологических структур и поиска разрывов, пещер или накопительных коллективов? » Услышав эту идею, многие люди чувствуют себя « причудливыми».

Фактически, в конце 2019 года Северо - западные нефтяные месторождения создали научно - исследовательскую проектную группу по этой теме, совместно с Китайским геологическим университетом (Ухань) и Китайским научно - исследовательским институтом нефтехимической технологии для проведения комплексных исследований.

Для интерпретаторов сейсмических данных, чтобы идентифицировать трещины, пещеры или коллекторы на профиле, сначала необходимо провести исследование характеристик коллектора, установить параметры, затем использовать данные для создания сейсмической геологической модели различных характеристик, а затем создать набор данных характеристик разломов и разрывов с помощью экспериментов по сейсмическому физическому моделированию.

Это как искать животных, таких как слоны, лисы и кролики, в большом лесу. Интерпретатор должен обладать богатым опытом или быть в состоянии научно применять соответствующую модель « животного», чтобы точность идентификации была достаточно высокой, скорость достаточно быстрой.

Основываясь на этой идее, команда проекта начала обучать цифровым интеллектуальным системам так же, как она учила детей распознавать животных. Сначала они используют существующие модельные характеристики для создания применимой « карты познания», а затем обучают цифровую интеллектуальную систему « распознаванию животных», а затем постоянно обогащают и исправляют содержание « карты познания» посредством применения производственной практики, постоянно повышая точность идентификации цифровой интеллектуальной системы.

В соответствии с традиционной моделью, чтобы завершить идентификацию и описание разрыва трехмерного сейсмического материала площадью 200 квадратных километров, исследователям потребуется от одного до двух месяцев. С помощью технологии искусственного интеллекта идентификация и прогнозирование разрыва могут быть завершены всего за одну неделю, и на этой основе исследователи могут в основном завершить описание еще за одну неделю.

« Благодаря сопоставлению результатов идентификации, вычислительная эффективность искусственного интеллекта намного выше, чем традиционные алгоритмы сейсмических свойств и методы отслеживания, искусственный интеллект также может обнаруживать невооруженным глазом и геологические структуры, которые ранее не могли быть идентифицированы опытом. Модели, обученные искусственным интеллектом, могут быть сохранены и могут быть повторно использованы в идентификации аналогичных геологических структур. Эти преимущества не могут сравниться с рабочей силой», - объясняет Ван Чао, инженер Института геофизики Северо - западного института разведки и разработки нефтяных месторождений.

Ван Чао сказал, что, хотя применение технологий искусственного интеллекта в области разведки нефти и газа по - прежнему требует решения многих проблем, новые технические средства, как только они будут зрелыми и применены, несомненно, будут способствовать скачкообразному улучшению качества и эффективности разведки и разработки нефти и газа.

Пресс - зал

Гость

Ли Сихай

Ли Вэньшэн

Вопрос: Какое значение имеет количественное интеллектуальное строительство для высококачественного развития нефтегазовых предприятий?

Ли Сихай: Цифровое интеллектуальное строительство способствовало повышению качества и повышению эффективности предприятий нефтегазовых месторождений и вложило новый импульс в высококачественное развитие. Продвижение и применение программного обеспечения, такого как производственный командный центр, центр управления энергией, платформа управления нефтяными месторождениями, платформа управления эксплуатацией и эксплуатацией, повысили эффективность производства и эксплуатации, эффективно поддержали реформу и развитие нефтяных месторождений. Например, процесс строительства производственных мощностей для достижения полной прозрачности, ускорения темпов производства и эксплуатации, непрерывного сокращения цикла производства и строительства; Мониторинг нефтяных работ в режиме реального времени, своевременное удаление аномалий на месте, чтобы избежать несчастных случаев с безопасностью и охраной окружающей среды; Техники при разработке программ, поиск данных более удобен, цикл проектирования постоянно сокращается.

Ли Вэньшэн: Платформа управления бизнесом нефтяной инженерии (IPPE) - это комплексная платформа управления бизнесом нефтяной инженерии, разработанная и разработанная для решения традиционных одноточечных, эмпирических управленческих эффектов, низкой эффективности и высоких затрат нефтяной инженерии. В 2023 году, при едином развертывании группы компаний, IPPE завершила продвижение 10 нефтегазовых предприятий в Восточном Китае, Шэньчжэне и Северо - Западном Китае, чтобы достичь цели интегрированной эксплуатации нефтяного бизнеса в верхнем течении.

Аномальное интеллектуальное принятие решений как одна из важных возможностей IPPE, может поддерживать динамическое восприятие в строительстве, интеллектуальную идентификационную технологию аномалий и управление аномалиями, многоканальное и иерархическое выталкивание информации раннего предупреждения в режиме реального времени, чтобы достичь аномального раннего обнаружения, ранней обработки, предотвратить человеческие ошибки или упущения, избежать простого осложнения аварии, может первоначально реализовать бизнес нефтяной инженерии от « нормального управления » до « аномалии трубы», от « искусственного анализа» до « интеллектуального анализа».

Вопрос: Как повысить эффективность применения ненормальных интеллектуальных решений?

Ли Вэньшэн: Во - первых, улучшить существующую способность распознавания аномалий. Использование технологии анализа больших данных для проведения многопрофессионального и многопараметрического комплексного анализа данных для повышения точности идентификации отдельных моделей; Для полевых операций для развертывания дифференциальной модели отчуждения, развертывания вычислительной мощности на месте, обслуживания на месте в режиме реального времени, повышения эффективности идентификации аномалий.

Во - вторых, полностью изучить зрелые модели в отрасли. Основываясь на результатах исследований искусственного интеллекта, таких как нейронные сети, машинное обучение, нечеткая логика, тематическое рассуждение и т. Д., Углубленное исследование передовых случаев компаний по производству нефти, таких как Slumberger и Halliburton, выбор структурного положения и соответствующих геологических условий для проведения пилотного проекта, внедрение интегрированной зрелой модели для получения длинных и коротких.

В - третьих, постоянная оптимизация системы контроля аномалий. Полностью интегрировать бизнес - знания в области нефтяной инженерии, механическую систему и информационную технологию, с помощью ключевых технологий и методов, таких как визуализация данных и движок правил, для достижения управления визуализацией аномалий в нефтяной инженерии и визуализации модели аномалии.

Вопрос: Каково будущее направление развития цифрового интеллектуального строительства?

Ли Сихай: В будущем мы должны укрепить дизайн верхнего уровня, сосредоточиться на управлении нефтегазовыми залежами, реформе нефтяных компаний и других ключевых задачах, сформировать новую модель цифрового интеллектуального развития « платформы данных + приложения».

Данные являются основой. На основе данных, собранных « полностью быстрым стандартом», мы должны постоянно расчесывать основные данные, такие как должности и рабочие мероприятия, прилагать все усилия для создания ресурсного центра данных, который « охватывает все области бизнеса и удовлетворяет применение всей сцены», постепенно реализовывать полный объем ресурсов данных нефтегазовых месторождений в озеро, централизованно интегрировать их в управление и унификацию услуг.

В строительстве прикладной системы мы должны придерживаться ориентации на потребности бизнеса, запускать больше программного обеспечения, близкого к фактическому производству и тесно связанного с производственным процессом, уменьшать трудоемкость и максимизировать эффективность и эффективность.

Что касается талантов, мы должны интегрировать кадровые ресурсы, внедрять внешние технологические силы по нескольким каналам посредством гибкого внедрения, командной работы, сотрудничества с университетами и университетами, ускорять темпы подготовки ведущих кадров, активировать потенциал технического персонала и постоянно удовлетворять потребности трансформации и развития. В то же время мы должны изменить традиционную концепцию управления, повысить способность руководителей на всех уровнях решать проблемы с помощью информационных средств и улучшить интеллектуальную грамотность и прикладные навыки всего персонала.