"Digital Intelligence +" abre una nueva pista para aumentar la producción de beneficios de petróleo y gas

"Inteligencia Digital + operación"

Producción y operación rápidas y eficientes

Desde el condado de shaya, xinjiang, después de más de una hora en coche, una moderna estación conjunta que cubre un área de casi 26 campos de fútbol apareció en un mar de arena.

Esta es la primera estación conjunta digital de sinopec, la estación conjunta de petróleo y gas de shunbei, que realiza la construcción simultánea y entrega simultánea de fábricas gemelas digitales localizadas e ingeniería física.

"La llamada fábrica de gemelos digitales es construir una misma estación conjunta digital que la estación conjunta física con la ayuda de nuevas tecnologías y simular la operación simultáneamente con la estación conjunta real. en el escenario digital, podemos monitorear la estación conjunta en tiempo real, optimizar el despacho, la simulación inteligente, el ensayo prospectivo, etc., para apoyar mejor las decisiones de producción, operación y gestión", presentó Liu yaoyu, Director de la cuarta planta de extracción de petróleo del campo petrolero del noroeste.

El Centro de comando de producción y operación del campo de petróleo y gas de shunbei está a menos de 1 kilómetro de la estación conjunta. Aquí, los empleados pueden monitorear centralmente toda la cadena de perforación y terminación de pozos, producción de petróleo y gas, operaciones de ingeniería, recolección y transporte, y ventas de productos.

"Hemos logrado estaciones de pozos de petróleo y gas desatendidas, monitoreo centralizado regional y operación inteligente remota en un radio de gestión de 200 kilómetros", dijo Liu yaoyu. "incluso las tuberías de recolección y transporte de más de 1000 kilómetros en el rango de campos de petróleo y gas, todas las cuales se miden a través de fibra óptica y medición de temperatura, han logrado una alerta temprana en tiempo real para la supervisión de fugas".

Apoyándose en la tecnología digital inteligente, el campo de petróleo y gas de shunbei construye una estructura digital de campo petrolero de "tres terminales y tres sistemas". La parte delantera se basa en el sistema SCADA para realizar la adquisición y control automático de todos los datos de pozos de petróleo y gas, depósitos de estaciones de recolección y transmisión y tuberías de producción; El extremo medio se basa en el sistema de mando de producción para realizar el monitoreo centralizado, la alerta temprana del proceso y la eliminación de anomalías de toda la cadena de negocio de la producción de petróleo y gas; El back - end se basa en el sistema inteligente de campos petroleros y utiliza los datos del sistema frontal y medio para realizar decisiones auxiliares en ocho áreas de negocio principales, como la gestión dinámica de depósitos petroleros, la optimización de la producción y operación y la gestión de operaciones.

Gracias a la aplicación a escala de nuevas tecnologías, el campo de petróleo y gas de shunbei rompió el modelo de gestión tradicional de dos niveles de "diez puestos principales + área de gestión de producción de gas" de la planta de producción de petróleo, exploró la construcción de la Trinidad de "planta de producción de petróleo, equipo profesional y contratista", y el modelo de gestión de integración de cuatro modernizaciones de "arquitectura plana, operación orientada a proyectos, Organización de plataformas y apoyo inteligente" para lograr la "gestión directa de la planta a la estación". El empleo general de la estación conjunta de petróleo y gas de shunbei se redujo en un 54% en comparación con el depósito de estaciones similares, y el empleo general de la planta de tratamiento de gas natural del campo de petróleo y gas de shunbei recién construida se redujo en un 70% en comparación con el depósito de estaciones similares.

"En 2022, tomamos la iniciativa en lograr el objetivo de un millón de toneladas de empleo de calibre completo en el sector aguas arriba de la compañía del grupo, y la construcción de campos petroleros de demostración estandarizados con el menor empleo, el menor costo, el mejor mecanismo y la mejor eficiencia ha logrado resultados iniciales", dijo Liu yaoyu.

"Inteligencia Digital + seguridad"

La gestión de la seguridad es estricta y simultánea.

A principios de noviembre de este año, la primera planta de producción de petróleo del campo petrolero del Noroeste lanzó un proyecto de control de peligros ocultos de tuberías entre válvulas. En el lugar de la operación, no solo hay inspectores de Seguridad para inspeccionar el flujo de personal, sino también cámaras en varios puntos para monitorear la construcción segura.

"Con la ayuda de la tecnología digital e inteligente, el campo petrolero ha construido una plataforma inteligente de identificación de violaciones de operaciones en el sitio. la Plataforma puede analizar inteligentemente las imágenes en tiempo real tomadas por varias cámaras y, cuando se detectan comportamientos inseguros, emitir advertencias a los supervisores de Seguridad para tomar medidas oportunas para corregirlas", dijo Sun yuanjiang, director senior del Departamento de gestión de seguridad, protección ambiental y calidad del campo petrolero del noroeste.

Los principales bloques del campo petrolero del noroeste se encuentran en el desierto de gobi. en la gestión de la seguridad, no sólo se enfrentan a problemas comunes como la extracción de petróleo y gas, la recolección y el transporte, sino que también tienen problemas personalizados como la distancia entre la estación y la estación de pozo y el sitio de operación, y la falta de personal de supervisión de Seguridad. Si se aumenta considerablemente el personal de supervisión de seguridad, no solo aumentará considerablemente los costos de gestión, sino que también seguirá siendo incapaz de resolver los puntos ciegos y las zonas ciegas causadas por factores como las diferencias en el nivel profesional de los empleados y la incapacidad de estar de servicio las 24 horas del día.

En los últimos dos años, el campo petrolero del Noroeste ha integrado plenamente el sistema de videovigilancia de la estación interna de pozos, la Plataforma de información y otros recursos, ha construido y puesto en funcionamiento una plataforma inteligente de identificación de infracciones operativas, y ha establecido casi 3.000 cámaras de vigilancia en combinación con los puntos clave y difíciles del control de Seguridad En el sitio de producción de petróleo y gas en el área de trabajo. Innovaron y desarrollaron 53 algoritmos típicos en 10 tipos de escenarios, como escenarios generales, sitios de operaciones directas y sitios de perforación y reparación de pozos, logrando una cobertura completa de la supervisión de Seguridad las 24 horas en sitios clave.

"Después de que la plataforma emite un recordatorio de alerta temprana, los supervisores de Seguridad se ocuparán rápidamente y eliminarán los comportamientos inseguros a tiempo, con una tasa de eliminación in situ de más del 95%, lo que garantiza efectivamente la seguridad en la producción". Sun Yuanjiang dijo: "la plataforma clasifica todo tipo de comportamientos inseguros de acuerdo con el período, el escenario, el nivel de alerta temprana, el tipo de violación, etc., y luego estudia y juzga la situación actual de la seguridad en la producción a través de la función de análisis de Big data en múltiples dimensiones, lo que nos proporciona un fuerte apoyo para tomar medidas específicas para eliminar los eslabones débiles de la gestión de la seguridad y llevar a cabo la capacitación direccional

"Inteligencia Digital + investigación científica"

La innovación científica y tecnológica mejora la calidad y la eficiencia

"¿ se puede utilizar la tecnología de inteligencia artificial para identificar estructuras geológicas complejas y encontrar fracturas, cuevas kársticas o depósitos?" al escuchar esta idea, muchas personas piensan que es "caprichosa".

De hecho, a finales de 2019, Northwest Oilfield estableció un equipo de proyectos de investigación científica en torno a este tema para llevar a cabo una investigación integrada con la Universidad de Geociencias de China (wuhan) y el Instituto de tecnología de exploración geofísica de petróleo Petroquímico de china.

Para los intérpretes de datos sísmicos, para identificar fallas, cuevas kársticas o depósitos en el perfil, primero se debe llevar a cabo un estudio de las características del depósito, establecer varios parámetros, luego utilizar los datos para establecer modelos geológicos sísmicos de diferentes características, y luego establecer un conjunto de datos de características de fractura y disolución a través de experimentos de simulación física sísmica.

Es como buscar elefantes, zorros, conejos y otros animales en el gran bosque. Los intérpretes deben tener una rica experiencia o ser capaces de aplicar científicamente los modelos "animales" correspondientes para que la precisión y la velocidad de la identificación sean lo suficientemente altas.

De acuerdo con esta idea, el personal del equipo del proyecto comenzó a guiar el aprendizaje del sistema de inteligencia numérica como enseñar a los niños a identificar animales. Primero usan las características del modelo existente para hacer una "tarjeta de reconocimiento de mapas" aplicable, luego enseñan al sistema de inteligencia digital "identificar animales", y luego enriquecen y corrigen constantemente el contenido de la "tarjeta de reconocimiento de mapas" a través de la aplicación de la práctica de producción, mejorando constantemente la precisión del reconocimiento del sistema de inteligencia digital.

Según el modo tradicional, los investigadores necesitan de 1 a 2 meses para completar la identificación y descripción de la fractura de un bloque de datos sísmicos tridimensionales de 200 kilómetros cuadrados. Con la tecnología de inteligencia artificial, la identificación y predicción de la fractura se puede completar en solo una semana, sobre esta base, los investigadores pueden completar básicamente la descripción relevante en otra semana.

"A través de la comparación de los resultados de identificación, la eficiencia computacional de la inteligencia artificial es mucho mayor que la de los algoritmos tradicionales de atributos sísmicos y métodos de rastreo, y la inteligencia artificial también puede descubrir estructuras geológicas que no se pueden identificar a simple vista y por experiencia en el pasado. los modelos entrenados por la inteligencia artificial se pueden conservar y reutilizar en la identificación de estructuras geológicas similares. estas ventajas no se pueden comparar con la mano de obra", explicó Wang chao, ingeniero del Instituto de Geofísica del Instituto de exploración y desarrollo de campos petroleros del noroeste.

Wang chao dijo que aunque todavía hay muchos problemas difíciles que resolver en la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en el campo de la exploración de petróleo y gas, una vez que los nuevos medios tecnológicos estén maduros y aplicados, sin duda promoverán la mejora de salto de la calidad y la eficiencia de la exploración y el desarrollo de petróleo y gas, lo cual es esperado.

Sala de conferencias de prensa

Invitados

Li sihai, Gerente del Centro de información del campo petrolero de Jianghan

Li wensheng, Gerente del Departamento de gestión técnica de ingeniería de petróleo y gas del Suroeste

¿P: ¿ cuál es la importancia de la construcción digital e inteligente para el desarrollo de alta calidad de las empresas de petróleo y gas?

Li sihai: la construcción de la inteligencia digital ha promovido la mejora de la calidad, la eficiencia y la reducción de costos de las empresas de petróleo y gas, inyectando un nuevo impulso en el desarrollo de alta calidad. La promoción y aplicación de software como el Centro de comando de producción, el Centro de gestión de energía, la Plataforma de gestión de depósitos y la Plataforma de Gestión ha mejorado la eficiencia de la producción y el funcionamiento y ha apoyado fuertemente la reforma y el desarrollo de los campos petroleros. Por ejemplo, el proceso de construcción de la capacidad de producción se ha vuelto completamente transparente, el ritmo de producción y operación se ha acelerado y el ciclo de producción y construcción se ha reducido continuamente; Monitoreo en tiempo real de la ingeniería petrolera, eliminación oportuna de anomalías en el sitio y evitar accidentes de Seguridad y protección del medio ambiente; Al hacer el diseño del esquema, los técnicos son más convenientes en la búsqueda de datos y el ciclo de diseño se acorta constantemente.

Li wensheng: la Plataforma de control de Negocios de ingeniería petrolera (ippe) es una plataforma de gestión integral de Negocios de ingeniería petrolera diseñada y desarrollada para resolver los problemas de la gestión tradicional de un solo punto, pobre efecto de gestión experiencial, baja eficiencia y alto costo de la ingeniería petrolera. En 2023, bajo el despliegue unificado de la compañía del grupo, ippe ha completado la promoción de 10 empresas de petróleo y gas en el este, Shengli y noroeste de China para lograr el objetivo de operación integrada del negocio de ingeniería petrolera aguas arriba.

Como una de las capacidades importantes del ippe, la toma de decisiones inteligente anormal puede apoyar la percepción dinámica, la tecnología de identificación inteligente anormal y la gestión anormal en la construcción, y empujar información de alerta temprana en tiempo real a través de múltiples canales y niveles, logrando así la detección temprana y el procesamiento temprano de anomalías, evitando errores u omisiones humanas, evitando la complejidad de accidentes simples y realizando inicialmente la transformación del negocio de ingeniería petrolera de "gestión normal" a "gestión anormal" y de "análisis manual" a "análisis inteligente".

¿P: ¿ cómo mejorar el efecto de la aplicación de decisiones inteligentes anormales?

Li wensheng: primero, mejorar la capacidad de identificación de anomalías existente. Utilizar la tecnología de análisis de Big data para llevar a cabo un análisis integral de datos multiprofesionales y multiparametros para mejorar la precisión de la identificación de un solo modelo; Despliegue de modelos diferenciados para el negocio in situ, despliegue de capacidad de computación in situ, servicio in situ en tiempo real y mejora la eficiencia de la identificación de anomalías.

En segundo lugar, investigar plenamente los modelos maduros de la industria. Sobre la base de los resultados de la investigación de inteligencia artificial, como redes neuronales, aprendizaje automático, lógica difusa y razonamiento de casos, se investigan en profundidad los casos avanzados de compañías de servicios petroleros como Schlumberger y halliburton, se seleccionan áreas con ubicaciones estructurales y condiciones geológicas adecuadas para llevar a cabo proyectos piloto, se introducen modelos maduros integrados y se toman las fortalezas para compensar las deficiencias.

En tercer lugar, optimizar continuamente el sistema de control de anomalías. Integrar plenamente los conocimientos empresariales de ingeniería petrolera, el sistema de mecanismos y la tecnología de la información, y realizar la gestión visual de anomalías empresariales de ingeniería petrolera y la construcción visual de modelos anormales a través de tecnologías y métodos clave como la visualización de datos y el motor de reglas.

¿P: ¿ cuál es la dirección de desarrollo futuro de la construcción de la inteligencia digital?

Li sihai: en el futuro, debemos fortalecer el diseño de alto nivel y formar un nuevo modelo de desarrollo digital e inteligente de "datos + plataformas + aplicaciones" en torno a tareas clave como la gestión de depósitos de petróleo y gas y la reforma de las compañías petroleras.

Los datos son la base. Sobre la base de la recopilación de datos "completa, rápida y precisa", debemos ordenar continuamente los datos básicos, como los puestos y las actividades operativas, hacer todo lo posible para construir un centro de recursos de datos que "cubra todas las áreas de negocio y satisfaga todas las aplicaciones de escenarios", y realizar gradualmente la entrada completa de recursos de datos de petróleo y gas en el lago, la integración centralizada en la gestión y los servicios unificados.

En la construcción del sistema de aplicación, debemos adherirnos a la orientación de las necesidades empresariales y lanzar más software cercano a la realidad de la producción y estrechamente vinculado al proceso de producción para reducir la intensidad de trabajo y maximizar la eficiencia y la eficiencia.

En términos de talento, debemos integrar los recursos humanos, introducir fuerzas técnicas externas a través de múltiples canales a través de la introducción flexible, el trabajo en equipo y la cooperación con colegios y universidades, acelerar el ritmo de formación de talentos líderes, activar el potencial de los técnicos y satisfacer constantemente las necesidades de transformación y desarrollo. Al mismo tiempo, es necesario cambiar los conceptos de gestión tradicionales, mejorar la capacidad de los gerentes de todos los niveles para resolver problemas mediante la informatización y mejorar la alfabetización intelectual y las habilidades de aplicación de todo el personal.