智慧油田在全球的实践智能油气田是油田企业技术发展的趋势。信息技术对企业的作用越来越显著。 智慧油田的概念最早可追朔到1991年，在《Oil&GasJournal》杂志上就出现了智能油田（SmartField）词汇和论述。 2005年，IBM与挪威国家石油公司展开智慧油田项目合作。 根据“智慧油田（SmartField）”的发展历程，我们可以得出这样的结论：实际上“智慧油田”的概念的提出与发展更早于“智慧地球”概念的提出，或者说“智慧地球”的概念是IBM在“数据地球”的基础上，并在总结“智慧油田”的理论与实践的基础上，提出的一整套全球化的概念，然后在又从“智慧地球”à“智慧城市”à“智慧油田”反过来推动了“智慧油田”蓬勃发展。 也可以说这是IBM全球营销的一种商业运作手段，也就是说：企业发展的最高境界是“提概念、定标准”。 由于国际上“智慧油田”概念的提出（1991）更早于中国“数据油田”概念的提出（1999），而中国直到2010年才提出智慧油田的概念，所以笔者把中国智慧油田的发展和国际智慧油田的发展分开叙述，以避免混乱。 1. 智慧油田的国际发展1) 国际智慧油田的发展历程① 概念提出与初级发展阶段（1991年--）智慧油田的概念最早可追朔到1991年，在《Oil&GasJournal》杂志上就出现了智能油田（SmartField）词汇和论述。但是，当时还是一个较为模糊的科研领域的概念，尚处于构想阶段。 20世纪90年代-世纪之交。勘探开发一体化、可视化或虚拟现实、智能井（smartwell）技术日趋成熟。ERP、电子商务的应用进入石油业（主要以国外为主），为智慧油田的发展奠定了基础。 ② 中级发展阶段（2000年--）2000年2月，一家名为“DigitalOilFieldInc”的公司被注册。提出了数字油田解决方案，其定位为：为公司内部各部门和外部供应商之间，提供提高知识管理能力、集成协同工作、优化业务流程和电子商务解决方案。 2000年2月剑桥能源研究会（CERA）召开的题为“数字油田—新一代油藏管理技术”的大会。 2003年2月，剑桥能源研究会（CERA）又以“未来的数字油田”为题发表报告，倡导利用IT技术，广泛地实现油田勘探、开发、生产的集成化、效率化、最优化和实时化。 2003年，英国石油公司（BP）实施“未来的油田”项目。 Shell： SmartField BP： e－Field或FieldOfTheFuture Chevron：i－Field Schlumberger：DigitaloilFieldoftheFuture…… 美国斯坦福大学计算地球与环境科学研究中心：X-Field ③ 高级发展阶段（2005年--）以2005年10月在美国达拉斯举行的石油工程师协会（SocietyofPlasticsEngineers，SPE）年会为标志。发表了Shell、Chevron等“SmartField”的应用实践案例（引自《物联网在数字油田的应用》曾涛2010年）。 以2005年，IBM和挪威国家石油公司合作的智慧油田项目由标志，智慧油田进入的起步探索阶段。 ④ 全面发展阶段（2010年--）至2010年初，全球已有大致20多个不同的“SmartField”项目在世界各地实施（引自《物联网在数字油田的应用》曾涛2010年）。 在智慧城市在全球蓬勃发展以后，以2010年智慧油田在中国石油新疆油田和2013年中国石化胜利油田试点为标志，中国油田也开始进入智慧油田发展阶段。 2) 国际石油公司有关智慧油田的定义① BP公司e-Field的定义是：是技术和业务流程的集合，他们对油田的所有资产，从油藏到销售终端，实时地获取、监视和分析油田数据，提供实时的、连续的、远程的监控和管理。可以频繁地获取油藏图像；快速地浏览集成的油藏、井筒和设备单元的纪录；使用门户等可视化工具方便地访问数据，并对其解释和模拟。基于对地表和地下预测模型技术的数字决策支持系统（Digitaldecision-supportsystems）被用于分析实时数据和直接或间接地控制开发生产环境。 ② ChevronTexaco的iFields定义是：是一个与传统操作方法不同的集成的实时的开发过程控制（real-timecontroloftheexploitationprocess）方式。 ③ Shell的SmartFields的定义是：是一个贯穿整个设备资产生命周期（throughouttheassetlifecycle）的由“测量-模拟-控制（measure-model-control）”到“测量-监控-决策-执行（measure-monitor-decide-execute）过程的转变。其核心思想和技术是闭环（Close）、优化（Optimise）和集成（Integrate）。 3) 国际智慧油田的最佳实践① 斯塔特福约尔得油田----智能油田开发的典范之一如果说，20世纪80年代掀起的第一次提高采收率研究和应用的热潮，推动了各种EOR技术的进步和成熟，那么斯塔特福约尔得（Statfjord）等油田以油藏模拟、油藏监测、水平井和油藏管理相结合的提高采收率技术，在21世纪初已经掀起了以智能油田为标志的第二次提高采收率技术研究和应用的热潮。 “智能油田”可以实现实时监测、实时数据采集、实时解释、实施决策与优化的闭环管理，可以将油井、油田及相关资产相互联系起来统筹经营与管理，因此是提高采收率的有效途径和发展方向，特别是在注剂比较昂贵的情况下更是如此。目前，随着油藏动态监测技术、水平井油井管理以及建立在水平井基础上的油藏管理技术的进步与成熟，智能油田提高采收率前景已经十分明朗。 北海的挪威海域是智能油田技术利用程度最高的地区，该地区的近海平台全都由光缆相连。该地区最大的油田——斯塔特福约尔得油田正是当代智能油田开发的代表，其开发后期正是通过智能油田开发技术，如：采用实时数据传输、广泛使用四维地震技术提高油藏表征水平、在多分支井上安装流量控制器等有效地提高了采收率，实现了油田可持续发展。此外，北海的古尔法克斯油田（Gullfaks）采用井下监测控制系统和多分支井技术相结合开发外围油田，埃科弗斯克（Ekofisk）油田由于陆地钻探生产中心的建立，使其采收率已从46%上升到50%至60%。这些油田都在进行智能油田技术的实践。 斯塔特福约尔得油田使用的智能油田技术包括：实时数据传输、四维地震技术提高油藏表征水平、安装流量控制器的多分支井技术。 a）采用实时数据传输系统 斯塔特福约尔得油田建立了实时数据传输应用系统。该应用系统用于传输来自于挪威国家石油公司（Statoil）的操作平台和分包商的井底钻具的所有测量数据，从海上到陆上的实时数据传输有效地支撑钻井、修井和生产作业。需要新的工艺来促进远程支持以及对生产测井、随钻测量、钻井参数、地质构造、完井、工艺调整和生产优化的质量控制。陆上/海上视频会议（2次/天）加强了相互之间的了解，促进工艺的综合化。Tampen地区（斯塔特幅约尔得是其中的一部分）具有稳固的网络通信服务质量。建立了陆上和海上控制室，控制室包括电视会议设备、智能板、投影仪、功能强大的电脑、无线电通讯以及平台和平台工作组，从陆上操作室中还可以获得来自于平台的不同照相机上的工业电视图像。从而实现了实时数据流与高速的计算机系统之间的有效结合。 （1）使用实时数据进行自动监测，加上陆地机构的日常关注减少了意外事故的发生。降低了关井数量和工艺设备的数量并加强了其运转的规律性。 （2）2005年约有70口井是通过来自陆地的实时数据来支撑其运转的。这种来自陆地的实时支持缩短了70%的操作时间，从而更有效地利用陆上工程资源。 （3）综合作业（IO）作为海上作业实时跟踪工具，已发展成一种强大的作业技术，有力地促进了更好、更快、更安全地制定决策。 （4）利用实时数据流结合创新型软件的应用和高速计算机系统，为建立快速反馈的动态油藏模型奠定了基础。 b)广泛使用四维地震技术提高油藏表征水平 斯塔特福约尔得油田提高采收率的主要原因之一是大规模采用四维地震模拟技术。1979年进行了产前的生产测量，1991年和1997年进行了重复测量，并对这3次测量进行了平行和交叉的均衡校对，以便进行时延地震分析。随着钻井数增多，油田东翼的复杂构造日益明朗。1997年进行了海底电缆测量（OBC），用P波数据为复杂的东翼地区提供了更好的构造成像。海底电缆测量仅覆盖了主油田的一小部分以及东翼地区。现在滑坡区已钻了85口井，加上较好的软件设备，可以显现从主油田滑塌岩石上脱离下来的滑脱面。 （1）4D项目的主要目标之一是通过确定布伦特油藏未波及的剩余油，进一步提高油田的采收率。 因此，使用从180口井的流动模拟结果中综合出的测井资料建立了一个3D地球模型，以便用时延数据解释油藏流体的运移情况。该模型结构包括一系列3D地层网格，这些地层网格覆盖了布伦特油藏上下两层及其盖层。确定中侏罗系布伦特群经历了早期水侵的砂岩产层内未被驱替的剩余油区。提高了油藏表征精度，更好地确定了剩余油分布状况和提高了开发效果。至1996年，对95%的井都已经进行了精确的含水拟合。 （2）地质构造对烃类的流动具有极大影响，尤其是在构造复杂的油藏更是如此，同时地质构造也是油藏模拟中最大的不确定性之一，为了加强油藏管理研制了油藏模型以分析油藏动态和预测未来产量。模型的油藏表征越精确，油藏管理效果越好。 c)井下监测控制系统和多分支井相结合（智能井） 该项技术在古尔法克斯油田外围的斯塔特福约尔得组实施，位于北海挪威区段的34/10断块。 油藏特征：斯塔特福约尔得组构造复杂，断层多，油藏非均质严重，连通性差，渗透率低（具体范围不详），开采过程中气窜现象严重，埋深在海平面以下3300米，油藏最初压力47.6兆帕，温度为128℃，地质储量为30.16×106吨，可采储量10.86×106吨。 解决措施：针对这些局限性，实施了井下测试、四维地震监测以及在地面控制井底流量的井底测试设备与控制系统（DIACS）和采用多分支井技术（MLT）。用多分支的长水平井穿透整个地层接近油水界面，并且采用地面控制的流量控制器对整个油藏进行混合开采以限制斯塔特福约尔得组上层的气窜。 完井：在多分支井上安装可调节的井底阀门以控制两个分支的流量达到最优化。在地面通过液压系统控制井底阀门。下方阀门控制新分支井筒的产量，上方阀门控制主井筒的产量。使用液压系统和标准的控制线对这些可调节的井底阀门进行井底控制和操作 实施效果： （1）采用井底测试设备与控制系统（DIACS）和多分支井技术（MLT），通过增加排液点的数量来增大油藏泄油面积，提高了油田的产量，使得该外围区块2005年的剩余可采储量从207×104吨增长到465×104吨。此外，还可以开采边际储量和原本可能被遗漏的低产区储量。已获取的重要的油藏信息为更好地了解油藏奠定了基础。 （2）智能井系统通过远程节流或者及时关闭区块以实现产量优化，不再需要任何昂贵的传统修井。此外，该系统提供了来自每口井流量控制器的流量动态数据的连续性信息。 （3）把从智能油田中获取的连续性油藏信息输入到构造模型和动态模型中。更新后的模型对于油田进一步开发和油藏评价都很关键。 （4）水下油田的生产测井费用很高并且钻具的获取受限。可用井底测试设备与控制系统代替以助于在不同区域监测油藏条件，提供关键信息参与制定驱替策略。获取新的油藏知识有助于在油藏内进一步调整钻井方案。 （5）多分支井可通过老井筒侧钻方式进行完井，降低了钻井和完井成本。 结论： 斯塔特福约尔得油田开采26年来，主要的优化开采措施为（1）大位移井和水平井，（2）持续加密钻井，（3）水气交替注入，（4）智能油田技术（包括实时数据传输、广泛使用四维地震技术提高油藏表征水平、安装流量控制器的多分支井技术）。 从该油田产量下降期提高采收率的措施中可以看出，该油田正逐步实现将油气发现与开发工作从历史性分类资料的顺序处理改变成实时资料的并行处理，利用实时数据流结合创新型软件的应用和高速计算机系统，建立快速反馈的动态油藏模型，并将这些模型配合遥测传感器、智能井和自动控制功能，让经营者更直接地观察到地下生产动态和更准确地预测未来动态变化，从而提高了产量，实现了有效的油田管理。 促进智能油田发展的关键技术主要包括： （1）遥测技术，主要包括四维地震监测、重力测量、电磁监测、永久型地面检波器网络和永久型光纤井下检波器等； （2）可视化技术，包括综合勘探与生产数据的三维可视技术、虚拟现实技术等； （3）智能钻井与完井技术； （4）自动化技术； （5）数据集成、管理与挖掘技术； （6）集成管理体系等。 智能油田的基本概念： 智能油田展示了油气田开发将进入智能化、自动化、可视化、实时化的闭环新阶段。智能油田的基本概念和发展方向就是将涉及油气经营的各种资产(油气藏等实物资产、数据资产、各种模型和计划与决策等)，通过各种行动(数据采集、数据解释与模拟、提出并评价各种选项、实施等)，有机地统一在一个价值链中，形成虚拟现实表征的智能油田系统。人们可以实人们可以实时观察到油田的自然和人文信息，并与之互动。 智能油田的基础与核心 建立智能油田是一个系统工程，而建立数据银行和信息平台是建立智能油田的基础。智能油田的核心是将油气发现与开发工作从历史性分类资料的顺序处理改变成实时资料的并行处理，利用实时数据流结合创新型软件的应用和高速计算机系统，建立快速反馈的动态油藏模型，并将这些模型配合遥测传感器、智能井和自动控制功能，让经营者更直接地观察到地下生产动态和更准确地预测未来动态变化，以便提高产量和进行有效的油田管理，实现各种层次的闭环优化管理，最终实现全油田范围的实时闭环资产经营管理(图1)。 【编者注：摘编自《中外科技情报》2007年16期金亚杰张晓刚刘颖供稿】 ② 荷兰皇家壳牌石油公司----智能油田项目(SmartFields)荷兰壳牌公司自行开发了一套“智能油田”技术，系统与井下复杂油气藏环境中的传感器和控制阀相连（如层段控制阀和天然气生产控制阀），通过实时监控实现油田生产达到最佳状态。 业界成功的运营集成项目(IntegratedOperation)之一。已经在美国、加拿大、欧洲、中东和非洲等地区成功实施。 制定了长期愿景以及10年实施与投资计划。 项目包括“智能井”、“先进协作环境”、“整体油藏管理”等子项目，都获得了巨大的成功。 智能油田的层次结构图 研究表明，荷兰壳牌公司智能油田带来的确凿价值。至2009年，项目实施带来整体收益高达50亿美元，最大贡献来源 ： ---产量的提升 ---运营成本的降低。 荷兰壳牌公司在文莱Champion西部油田，最终采收率提高了3％~6％，而开发成本降低了1~1.5美元/桶 在挪威海上Draugen油田项目中，海水深度达200米，条件相当恶劣。通过该项目，提高了原来注水开发后的剩余储量的动用率。油田开发的采收率提高了23％。 成功经验： A.坚持采用高技术价值的方案 荷兰壳牌公司认为基于资产的价值图来规划项目，是智能油田项目成功的关键。 智能油田项目的价值与进程 B.充分考虑工作方式变革的影响 荷兰壳牌公司充分估计全球各地区由于文化、技术和组织的不同而产生的变革阻力，并予以可服。 -各油田能否承受变革？ -变更能否真正帮助员工 -员工能否充分认识到好处 -员工的工作技能是否足够 -变革能否持续，能否得到组织上的保证 未来计划： 完善现有成果，形成更具综合性的解决方案 由于项目带来明显的价值，荷兰壳牌公司正考虑扩展智能油田的概念、方法和技术，实施“主动性安全与环境管理”等其它业务领域。 ③ 英国BP石油公司----未来油田项目(FieldOftheFuture)英国BP公司的“未来油田”(FieldOftheFuture)项目始于2003年，运用传感器、自动化等技术，将现场地下的实时数据传送到进程中心进行分析，实现了基于分析的快速决策。 世界最大规模的运营集成项目(IntegratedOperation)之一。英国BP公司已在其全球范围内前100口油井中的80%，实现了未来油田技术。 英国BP公司建立了35个遍布全球的“先进协作中心”(AdvancedCollaborationCenter)。 早期在英国BP公司全球各地推广时，遇到了许多阻力，但整体设计及强有力的项目管理，确保了成功 实施 通过实施“先进协作中心”，实现了多学科和多地点的远程协同，并新建了支持队伍。远程协作的实际效果，促使大家转变了观念，反过来对协作提出了进一步的需求 目前全球各地对项目已形成了充分“共识”。 英国BP公司的绩效得到极大提升，提高了油气储量、油气产量和钻井效率等。 经过分析，英国BP公司认为未来油田技术为公司总产量的贡献率达到50%以上。实现关键业务目标的同时，也带来附加价值： --知识得到共享，形成了完善的学习环境人员和组织的技能，得到持续提高； --实现跨地域、跨组织的团队协作； --多地点/多学科的进程协作（如油藏/井/设备/作业等）。 实施要点： ² 在业务流程和运营自动化方面加大投入，特别是在钻井流程方面。 ² 实现实时数据和应用系统整合，人员之间的协同的能力。 ² 以“数据分析”为核心，发挥系统价值。 英国BP公司重规整体架构的设计，觃划了“未来油田”的整体实现框架，自下至上包括3层： A.自动化和通讯基础设施层：获得现场数据 基于自动化设备采集实时数据，绊过传输和转换，迚入信息化系统。自动化技术减少基础日常运营的人为干预。 B.进程运营管理层：数据形成信息 系统将数据加工为可以利用的信息，进行进程协作、进程监控和业务分析。 C.优化层：信息转化为知识 信息与专家经营相结合，为决策者提供依据。包含基于模型的决策知识，通过利用油藏、井和设备的模型评估短期和长期决策的效果，从而提升生产能力。 愿景： §系统自动处理大部分业务，无需人工干预。 §实现优化目标依赖于更大量的数据，特别在油藏管理等领域。 §提高运营绩效，需要新流程、技术和工具的良好组合。 §人之间的协作最重要。协作方式将成为企业成功的重要因素。 自2005年起，英国BP公司定期发布“未来油田”项目研究成果和业务改进状况以及成功经验。2010年,英国BP公司发布了10年工作成果经验验总结。 A.成功主要因素： Ø建立了有效的实施方案，在技术研发、系统实施和价值实现三方面实现了平衡。 Ø在业务需求和实施优先级之间，构建了清晰的关联关系，做为业务执行的依据。 B.系统实施的关键要素 Ø设计驱动项目：做好整体技术架构设计。 Ø将项目成果形成“产品”，便于标准化推广，并辅之以有效的项目管理。 Ø充分评估项目实效，对业务流程、工作方式、人员和组织的影响，制定针对性的转型策略。 ④ IBM与挪威国家石油公司----智慧油田的最佳实践IBM智慧油田的实践早在2005年就开始了。那是和挪威国家石油公司的合作，这被IBM称为在智慧油田方面的最佳实践。 挪威国家石油与IBM合作确立的目标是，通过对先进技术的应用和业务流程的优化，将其北海油田海底平台的采收率提高到55%，固定平台的采收率提高到65%。为此，该公司与IBM及其他合作方一起，共同创建了全新的业务流程框架，将油田部署的先进的实时传感系统与整个系统中可以接入的强大的协作分析资源链接在一起，将勘探、开发、生产作为一个完整的系统进行整合运营，通过应用各种先进的技术、流程、方法，从而提高该公司油气田的采收率，增加数百亿美元的收入。 挪威国家石油公司简介： 总部：斯塔万格,Norway31,000员工,在40多个国家生产作业。 §全球运营40多个油气田 §业界第三大纯原油输出国 §欧洲第四大天然气供应商 §业界最大的深水石油作业商 §深海石油开发的领导者 §业界最大的CO2的采集和存储公司 挪威国家石油公司智慧油田项目也叫“整合运营项目”(IntegratedOperation) ，始于2005年，通过跨学科、公司组织、地域协同合作，依靠实时数据和创新的工作流程的应用，实现更安全、更好、好快的决策。 项目由IBM公司与ABB，Aker，SKF组成联合团队，共同承担。项目共包括7个组成部分： 1)生产监控实时可视化 业务需求 在挪威国家石油公司运营集成项目中，为了提高对生产设备的实时监控，需要实时掌握生产设备的运行状态，包括流量、温度、压力等各项指标，同时在出现异常时，能及时给出警报信息，对此需要建立一套生产监控实时可视化系统，实现对生产设备的实时监控。 解决方案 --基于IIF实时数据集成平台，实现对各运行设备的实时生产数据的集成； --集成ISV的不同流程应用系统，实现对整个生产流程各个环节实时监控； --基于对实时生产数据的监控和历数据的分析，对于生产异常给出警报； --从不同的级别规图设计展示内容，实现从宏观流程à站点à设备逐层钻取，可以展示不同级别的实时生产数据。 方案优势 --实现生产运行状态的实时监控，及时収现问题，及时进行处理； --提高对生产异常状态的快速反应能力； --提高指挥中心和现场操作的协同工作能力； --缩短问题处理时间，降低影响产量。 2)设备维护作业管理，智能应用 业务需求 挪威国家石油公司基于IO项目实施，实现了各油田的资产管理整合，提供全球化的服务。在此基础上，如何在设备维护作业环节，提高产量，减速少作业成本，是最直接最有效的增产降耗的手段，基于此，需要采用先迚的维护作业系统，优化维护作业的时间和计划。 解决方案:在维护作也方面，提供了两方面的功能，一是设备维保停机计划管理，二是事是基于条件的维护业。 a)维保停机计划的优化：利用设备运行的大量实时数据，经过数据分析，找出设备的最佳维保周期，对维保作业停机计划进行优化，实现设备维保周期最大化，同时减少设备因超负载运转而导致的故障发生。 b)基于状态的预测性维护作业（CBM）：对于设备的维护作业，基于历史数据建立设备的失效模型，建立设备的检测策略和方案（维护作业条件），按照检测方案实时监测设备的运转，当达到方案设定的条件，预警并给出维护作业的建议，从而实现避免设备大型故障导致的大修停机。针对不同关键程度的设备，并不是所有的设备都要达到高可靠性，要根据其重要程度，决定是否需要大量投资，安装实时传感器监测，确保其高可靠性 方案优势 --实现设备正常运转周期最大化，提高设备的利用率，实现提高产量； --避免设备由二超负荷运转造成大修停机，减少由此带来的产量损失和费用； --大大减少由二维保和无计划停机造成的产量损失。 3)注重安全，提升移动通信技术 业务需求 挪威国家石油公司基于IO项目实施，在现场作业操作过程中，现场操作人员与指挥中心之间的需要协同工作,为了提高协同工作效率和提高现场决策响应速度,以及降低指挥中心人员的的工作强度，减少发生在指挥中心控制室的警报数，需要现场操作人员能实时的掌握施工环境的实时状态（如：天燃气体浓度等）以及设备运转的技术数据等，从而需要开发方便灵活的移动手持可视系统，进行上述数据实时查询。 解决方案 开发移动手持可视系统，可以实现不设备传感器实时进行通信，可以通过传感器的RFID或条形码等进行识别，查找选定要查询的目标，并可实时查看传感器传回的技术数据； 也可以通过无线网络，与实时数据集成平台进行通信，进行设备历史数据的查询； 对没有接入实数据采集网络的设备，移动设备可作为读卡器，读取设备运转参数，并通过无线网络将采集的数据回传数据中心。 方案优势 简化了访问信息的方式，现实现场操作人员和工程师之间的实时协同工作，从而大大提高工作效率 通过现场人员的实时监控和生产流程的自动化，实时引导人员避开危险区，提高了生产安全； 减少因现场操作人员操作不当，而引起的亊故和停机操作。 4)四维模拟技术，优化作业方案 业务需求 在运营集成项目中，为了提高现场施工的工作效率，减少重复作业次数，需要在作业前进行周密的计划；为了能更好制定维护计划，需要开发一套能模拟现场实际作业环境的系统，实现对作业过程的全过程模拟，对作业流程的制定、作业时间不资源的分配等做到最优化，提高作业，从而实现提高工作效率，减少产量损失。 解决方案 基于设备图像及静态参数数据，建立施工现场三维模仿真系统； 集成与业模拟仿真应用系统，在三维可视化的基础上，加入时间发量和实时生产运行数据，用四维模拟器对操作流程进行作业前作业全过程模拟； 自动计录模拟操作过程，给出最优化流程、时间及人员的方案配置； 可以用来对刚入厂的操作人员，进行现场作业的模拟培训，提高培训效率，降低作业风险。 方案优势 --完善优化维护作业计划 --减少施工作业时间和作业次数 --提高操作人员对现场和维护计划的熟悉度，减少培训费用 --提高工作效率，减少产量损失 --降低作业的HSE风险 5)高度注重数据传输可靠性 平台间及平台到陆上数据中心 --网络以光纤为主 --高速无线电网络为辅 SDH：同步数字系列，150M/s,600M/s,2G/s,8G/s PDH：准同步数字系列 ,2M/s,8M/s,34M/s139M/s --同时相互起来灾备作用 6)远程操控机器人技术 实现进程操控机器人，完成危险环境的作业，保证人员安全。 7)IIF数据平台，实现数据跨丏业集成 通过IIF数据集成平台，实现了跨学科的数据集成与共享，支持协同工作。 实现新型的组织管理模式 操作人员及管理人员，在生产现场、办公室或监控中心，随时随地实现对业务状况的整合管理 项目实施效果 “整合运营项目田”(IntegratedOperation)项目始于2005年，通过跨学科、公司组织、地域协同合作，依靠实时数据和创新的工作流程的应用，实现更安全、更好、好快的决策。 实施效果 u 整个挪威大陆架潜在效益达到400亿美元 --增加储量及提高产量占70% --降低成本占30% u 组织结构优化和业务流程优化 -钻井和完井 -油藏不生产管理 -作业不维护 参考：挪威石油工业协会提供 2. 智慧的油田在中国1) 中国油田信息化发展历程目前，国际先进石油石化行业信息化进程进入智能化阶段，但中国石油石化行业信息化进程实际上只到集成化阶段，个别油田进入智能化起步阶段，与国际先进水平相比还存在较大差距（如下图所示） 我国油田信息化进程大约可以划分为以下五大阶段。每一个阶段都有一次大的飞跃。 ① 第一阶段，小型机与记录仪时代（1950-1979）：在20世纪50年代至70年代，引进二维地震数据处理解释技术，主要在小型机上进行地质构造解释，软件使用比较难度较大；同时广泛采用油井测井纪录仪，第一次飞跃带来了生产力的大提高，在70年代达到顶峰。 ② 第二阶段，微型机与局域网时代（1980-1995）：在地震解释与地质研究方面：80年代早期，引入三维地震技术。80年代中期，工作站产生了革命替逐渐替代了小型机作为地震解释的主要机型。80年代后期到90年代初，3D地震成为主导，但是仍为计算孤岛（Islandofcomputing）。但数据量呈指数方式增长，生产力产生第二次飞跃。 在生产管理与经营管理方面：80年代中期，引进了微信机（如苹果、TRS-80、IBM-XT等），主要用在生产管理（报表编制）和财务电算化方面（单机版），危机的操作系统主要是DOS。 1989年10月根据当时中国石油天然气总公司（以下简称总公司）440号文件精神，在北京成立了《油田勘探、开发、钻井数据库总体设计组》。总体组举全国各油田之力，组织全国各油田有关专家和技术人员，并聘请了清华大学等有关专家教授做总顾问和技术指导，先后在北京、大庆、胜利开展了工作。 90年代初期，局域网兴起，各油田开始组建信息中心（当时形成了管理局和采油厂两级信息中心），建立油田内部各单位的局域网以及采油厂与管理局的城域网。当时的网络操作系统主要是NOVELL网操作系统（主要功能是文件共享）UNIX网络操作系统。 经过近3年的努力，于1991年8月发布了第一版（91版）中国石油天然气总公司《油田勘探、开发、钻井数据库字典》（包括体勘探、开发、钻井数据库系结构，概念设计文档，逻辑设计文档，物理设计文档，分布设计文档）。 1992年全国各油田根据总公司的《油田勘探、开发数据库字典》开始细化扩展各自油田的勘探、开发数据库逻辑结构设计，并形成各油田自己的《油田勘探、开发、钻井数据库逻辑字典》 1993年，总公司根据各油田的反馈，对91版数据字典进行了修订，发布了第二版（93版）中国石油天然气总公司《油田勘探、开发、钻井数据库逻辑字典》。93版后来基本成为全国各油田普遍使用的数据标准。 在90年代初、中起，各油田单机版的应用软件（如油气开发生产管理软件、财务电算化软件等）开发也渐入佳劲，形成了油田信息化的第一次高潮。 1995年，WINDOWS95视窗操作系统开始推出，个人电脑操作系统从DOS时代进入了WINDOWS时代，个人电脑的应用也进入了一个崭新的时代。 ③ 第三阶段，互联网及群雄并起时代（1996-1999）：1996年，互联网开始在各油田普及，各油田纷纷接入互联网，主要出口是通过512K带宽接入中国石油天然气总公司总部，再由总公司统一出口进入Internet网络。随后各油田又从本地建立了更高速的互联网出口（如10M,100M）。 1997年，中国石油天然气总公司又对93版字数据字典进行了修订，发布了发布了第三版（97版）中国石油天然气总公司《油田勘探、开发数据库逻辑字典》。97版数据字典在全国各油田并没有得到普遍的使用。 1999年10月中国石油行业重组，形成了中国石油，中国石化，中国海油三大石油公司的格局，其中中国石油和中国石化形成了上下游一体化的互相竞争局面，胜利油田等划入中石化。 同时，无线网络开始兴起，由于各油田基层采油厂矿都是地处偏僻野外，无线网技术比较适合基层单位的网络接入（如大港油田采油三厂1996年建成了覆盖各采油矿、队的无线网络，1998年通过无线网技术建成了采油三厂、采油二厂到管理局的城域网）。 这个时期，信息化建设属于群雄并起的时代，各油田纷纷把单机版的应用软件改造升级为网络版应用（Intranet）。兴起了油田信息化的第二次高潮。 ④ 第四阶段，互联网及集中统一时代（2000-2009）：2000年中国石油股份公司编制了《“十五”IT战略规划》，开创了中国国企信息战略规划编制的先河，提出了6统一的信息化原则（“统一规划、统一标准、统一设计、统一投资、统一建设、统一管理”）。从此，中国石油进入的信息化大集中大统一的时代，也引领了中国国企信息化大集中大统一的先河。 2001年以后，中国石油统一的广域网及其他基础设施建设以及企业门户等系统建设的相继展开。 同期，中国石化开始在各炼化企业推广使用ERP（企业资源规划）系统，但是没有统一标准，造成了未来集团总部集成的困难。 2003年由中国石油股份公司勘探与生产分公司发布了第四版（2003版）中国石油《油田勘探、开发数据库逻辑字典》。但第四版标准还未得到推广使用，就被后来的中国石油信息管理部从拉德马克公司引入并改造的EPDM模型所取代。 由于原先的中国石油天然气总公司《油田勘探、开发数据库逻辑字典》没有按照勘探开发一体化的思路设计，存在勘探与开发的条块分割、数据冗余与数据不一致等问题，大大影响了勘探、开发数据共享；各油田又根据自己的情况进行扩展，造成了比较混乱的局面；其体系架构是以井为中心的星状结构，而不是分层结构，关系比较散乱，并不是所有子模型都能形成以井为中心的，模型可扩展性较差。 2003年，中国石油开始编制《地球科学与钻井系统》和《上游生产系统》实施方案，开始引入国外县城软件和国外石油数据模型。其中，大块数据管理引入MDS数据模型，结构化数据引入EDM数据模型，成果及文档数据引入CDS数据模型。后来EDM数据模型在结合中国石油的实际情况后，改造成为EPDM数据模型（即勘探开发数据模型）。 2005年《地球科学与钻井系统》和《上游生产系统》在大庆油田试点实施。同时，ERP及其他系统建设也相继展开。 2006年—2009年，《地球科学与钻井系统》和《上游生产系统》在中国石油其他各油田推广。 2006年后，中国石油开始把大块数据和成果文档数据开始向EPDM整合集中，准备用EPDM模型整合替代MDS和CDS模型，形成一个集成化的油气勘探开发数据模型。 由于EDM模型是在参考国际石油行业标准POSC模型基础上设计的一套先进的数据模型，也是实现了勘探开发一体化的石油数据模型，其体系架构具有明显的分层结构，层次逻辑关系非常清晰。 改造后的EPDM模型继承了EDM模型的优点，并结合了中国石油的实际情况和应用特点，同时向集成化的方向发展。 ⑤ 第五阶段，物联网与智能化时代（2010-）：中国石油《“十二五”IT战略规划》增加了“油气生产物联网”和“工程技术物联网”两个项目，为油田智能化奠定了基础。 2010年，中国首家智能油田项目在中国石油新疆油田启动，标志着中国油田开始进入智能化时代。 2012年，中国石化燕山炼厂智能炼厂项目启动；2013年，中国石化胜利油田智能油田项目启动。 2012年，中国海油提出了：促进公司信息化工作的加快发展，推动“智能油田”建设目标。 2) 数据油田的理论与发展（1999--2009）① 数字油田概念的提出与发展1998年1月31日，美国副总统戈尔在加利福尼亚科学中心演讲中提出了“数字地球”概念。 1999年末，国内大庆油田首次提出了“数字油田”的概念，并将数字油田作为企业发展的一个战略目标（据说是由大庆油田信息中心王权首次提出的），很快得到全国各油田的普遍认同。 大庆油田对数字油田的定义：“数字油气田”是以油气田为研究对象，以石油气的整个生产流程为线索，建立勘探、开发、地面建设、储运销售以及企业管理等多专业的综合数据体系，并将各专业的数据和应用系统进行高度融合，在建立油气田生产和管理流程优化应用模型的基础上，利用可视化技术和模拟仿真以及虚拟现实等技术对数据实现可视化和多维表达，并且通过智能化分析模型，为企业经营管理提供辅助决策信息，进一步挖掘生产和管理环节的潜力，使信息化建设更好地服务于企业生产和管理，为油气田企业的发展创造良好的信息支撑环境。 新疆油田对数组有油田的定义：数字油田以油田实体为对象，以地理空间坐标为依据，通过海量存储和异构数据的融合，用多媒体和虚拟现实技术实现油田地上地下的多维空间表达。空间化、数字化、网络化和可视化是数字油田的基本特征。这一概念将油田当作一个整体进行信息化管理，强调信息化整体的一致性和业务板块的协调性，是对早起信息化建设理念的重大改进（摘自《智能油田：数字油田发展的高级阶段》作者：支志英、李清辉、贾鹿）。 笔者的定义：所谓“数字油田”就是以油田实体为对象，以地理空间坐标为基础，以油气勘探、评价、开发、生产、储运价值链为主线，以分层的业务架构为主体，建立一套“横向到边、纵向到底”统一的流程标准和数据标准体系，整合全价值链上的生产管理、科学研究、经营管理等各种同构、异构数据，应用地理信息技术和可视化、虚拟现实等技术实现油田各种对象信息的地上地下的多维空间表达。 国内各油田企业在2000年后纷纷将数字油田列为企业信息化发展的战略目标。 2000年，大港油田首次编制了数字油田发展五年规划暨“十五信息化发展规划”并实施数字油田规划。 2002年，塔里木油田提出并实施数字油田规划。 2003年，胜利油田、塔河油田、克拉玛依油田等相继提出并实施数字油田规划。 2005年后，全国各油田全面进入数字油田建设。 2009年新疆油田在国内率先宣布建成了数字油田，成为国内数字化油田建设的一面旗帜。 “十五”、“十一五”期间，为加快数字油田建设步伐，国家科技部设立“数字油气田关键技术研究”。 ② 数字油田的关键技术“十五”期间，中国国家科技部设立重大科技攻关课题“数字气田关键技术及应用示范研究”，主要研究了基于无线公网的气田采输生产过程中气井、管线等的数据实时采集、传输和控制技术，气田网络集成技术，气田采输生产数据的整合与交换技术，以及气井管理与辅助决策等技术。在中石化西南分公司的新场气田进行了示范应用。 “十一五”期间，为加快数字油田建设步伐，国家科技部设立863项目“数字油气田关键技术研究”，重点攻关油气田多源、异构数据集成技术和多尺度三维表征等技术，初步建成数字油气田应用系统，为数字油气田理论完善和油气田信息化实践提供指导。 该项目由胜利油田和石油大学、北京科技大学联合承担。2009年9月14日，通过项目实施方案评审。 主要关键技术包含以下七大部分（编者注：这种技术分类可能缺乏系统性，有不太科学的地方） （一）数字化技术 （二）信息主动服务技术 （三）可视化技术 （四）业务流程优化技术 （五）专业软件配置 （六）基于知识的决策技术 （七）基础配置优化技术 ③ 数字油田的基本特征标准化、数字化、网络化、可视化、自动化和制度化是数字油田的6大基本特征。 制度化，就是要建立一套长效的信息化管理与觉得机制，保证数字油田建设的持续进行。 自动化（监控系统的自动控制和生产数据的自动采集）是数字油田建设的重要基础。 可视化，是数据油田的具备有二维与三维空间的展示功能，是数据油田的高级性能。 网络化，是实现信息共享的基本要求，也是互联化时代的最基本的基础设施能力需求。 数据化，就是把以前模拟信息以及纸质数据，全部转化成电子数据，然后加载的中心数据库中。 标准化，特别数据标准化是数字油田建设的前提和保障。 数字油田强调信息化的整体性、一致性和业务板块的协调性，是对早期信息化建设理念的重大提升。 ④ 数字油田的框架结构数字油田的总体框架主要包裹5大部分：IT基础设施架构、数据架构、应用架构、门户架构、IT治理架构。但IT治理架构主要是制度与标准体系内容方面。 一般来说，数字油田的框架结构基本类似，但不同的公司表达与呈现的方式有所不同。下面分别把大庆油田、中石化、中海油以及笔者自己设计的几个数字油田框架罗列出来，以供参考。 以大庆油田为代表的数据油田总体框架结构 中国石化数据油田整体框架结构 中国海油数据油田整体框架结构 林道远之数字油田总体框架结构 林道远之数字油田应用架构蓝图
⑤ 数字油田的建设目标与内容数字油田建设的根本目标就是：提供勘探、开发一体化，生产、经营一体化的业务支撑，提高企业核心业务能力、经营管理能力以及战略决策能力。实现“横向到边、纵向到底”的立体式业务支撑。最终达到增储、增效，提高采收率和经济效益。 2000年后，国内各大油田纷纷开展了数字油田总体规划和顶层设计工作，为数字油田的全面建设奠定了良好的基础。数字油田基本的建设内容包括以下5大方面： （1）基础设施：主要包括网络（有线网络、无线网络）、服务器等设备（井场数据自动化采集设备、服务器、磁盘阵列、磁带库、机柜等信息化基础设施）、基础平台软件（操作系统、DBMS、中间件等）。 （2）数据资源：以油田中心数据库建设为核心，采用统一的数据模型，统一数据标准，各专业数据统一采集入库。中心数据库向全企业提供统一共享访问接口。 （3）应用系统：包括经营管理系统（ERP，OA等）和主营业务系统（生产管理系统和科研专业应用系统），基于统一的主数据标准和业务架构，建设全局性的跨业务的综合应用系统，避免烟冲式的、孤立的、分散的应用系统。 （4）信息门户：按分层的业务架构设计分层的信息门户（总部、油公司、采油厂三级门户结构），然后基于门户基础上建立统一的权限管理和统一的身份认证。 （5）IT治理体系：组要包括IT治理的组织就规范，IT治理流程体系，IT治理制度体系、IT治理的标准体系，标准体系又包括：数据标准、技术标准。 所以说，基础设施是基础，数据资源是核心，应用系统是重点，信息门户是入口，IT治理体系是保障。 3) 智慧油田的探索与实践（2010--）通过“十五”、“十一五”两个五年规划的数字油田建设，中国油田的数据化程度已达到了一定的水平，为向智慧油田迈进打下了坚实的基础。同时，随着物联网技术在油田的普及应用，也为油田向智能化迈进打下了技术基础。 无论是数字油田还是智慧油田，他们的目标都是一致的，都是为最终达到增储、增效，提高采收率和经济效益。但顾名思义，智慧油田至少比数据油田多具备两项功能：前端，能够做到智能感知；后端，能够做到智能洞察。 因此可以说，智慧油田是数字油田的高级阶段。 中国石油《“十二五”IT战略规划》增加了“油气生产物联网”和“工程技术物联网”两个项目，为油田智能化奠定了基础。 ① 中石油智慧油田探索与实践2010年，中国首家智能油田项目在中国石油新疆油田启动，标志着中国油田开始进入智能化时代。 a) 智能油田的内涵与定义： n 全面感知：借助传感技术，建立覆盖油田各业务环节的传感网络，实现对油田各业务环节的全面感知； n 自动操控：利用先进的自动化技术，对与油气井与管网设备进行自动化控制，对油气管网进行自动平衡与智能调峰，实现对生产设施自动操控； n 预测趋势：利用模型分析技术，进行油藏的动态模拟，单井运行分析与预测，生产过程优化，智能完井和实时跟踪，利用专业数学模型提高系统模拟与分析能力、预测和预警能力、实现对油田生产趋势进行分析与预测； n 优化决策：利用可视化协作环境为油田提供信息整合与知识管理能力，充分利用勘探开发地质研究专家的经验与知识，实现油田勘探的科学部署，提高系统自我学习能力，生产持续优化能力，真真做到业务、计算机系统与人的智慧相融合，辅助油田进行科学决策、优化管理。 定义：“智能油田”就是在数字油田的基础上，借助先进信息技术和专业技术，全面感知油田动态，自动操控油田行为，预测油田变化趋势，持续优化油田管理，科学辅助油田决策，使用计算机信息系统智能的管理油田。也就是说，智能油田就是能够全面感知的油田，能够自动操控的油田，能够预测趋势的油田，能够优化决策的油田。 b) 智能油田的特点：6个典型特征
n 实时感知：利用传感网络实现对油田各业务环节的全面感知。不仅要对油田生产现场的设施进行时数据采集，还可通过视频技术直接查看工作场地、会议场所的场景。 n 全面联系：在实时感知的基础上，进一步提供油田现场与指挥室之间、人与仪器之间相互协同，远程操作。 n 自动处理：利用自动化技术、优化技术，通过对采集到的数据进行计算分析，将操作指令反馈到现场，对油气井与管网设备进行自动化控制。 n 预测预警：在对历史数据进行分析的基础上，通过数据挖掘、模型分析，对油田生产趋势进行模拟和预测。如油藏的动态模拟，单井运行分析与预测，生产事故预警。 n 辅助决策：利用可视化的信息协作环境、油田专家的经验、专业领域知识、成功项目研究成果，进行综合分析，提出决策建议。 n 分析优化：通过建立各种标准化的评价指标体系，利用综合评价技术，对生产运行的状况、油气藏地质条件、决策结果进行评价和分析，提出优化方案，是油田生产、管理不断优化和完善，实现油田的最优化发展。 c) 智能油田的目标：5大宏观目标 n 新增储量 n 提高采收率 n 提高生产效率 n 保障安全生产 n 提高经济效益 d) 智能油田的组成：包括如下内容（8233工程）
e) 智能油田的应用架构
f) 智能油田的项目规划： 智能新疆油田建设10年内初步建成，包括12类49个项目
② 中石化智慧油田探索与实践2012年，中国石化燕山炼厂智能炼厂项目启动；2013年，中国石化胜利油田智能油田项目启动。 a) 智能油田的内涵与定义： 所谓“智能油田”就是在数字油田的基础上，围绕上游的油藏、井、管网、设备设施等核心资产，借助信息技术全面辅助资产管理和效益优化，建立实时感知的油田、全面协同的油田、主动管理的油田、整体优化的油田，推动增储上产、绿色安全、高效运营、精细管理，达到资产价值最大化。 n 实时感知的油田指通过上游资源的传感网络部署实时监测各个资源的状态，如油藏、油气水井、重点设备、集输管网的实时感知； n 全面协同的油田指通过集成可视技术在各个业务领域内实现跨专业远程协同，如勘探开发协同、生产现场与一体化指挥中心协同、钻井现场与钻井中心的协同； n 主动管理的油田指通过业务和技术建模能够即时预警和趋势预测，进行事前处理控制，如基于油井生产趋势预测的及时主动的生产响应、设备状态检修、QHSE预警预测及事前控制； n 整体优化的油田指通过整合资产模型实现全资产整体优化，如通过整合油藏、井、管网、设备模型，对油田整体的生产能力和产能配置进行优化；通过跨专业的业务流程设计与优化实现各业务环节的高效协同工作； b) 智能油田的特点：
n 物联化是基础：油田所有的资产对象及管理对象都可以被感知及监控，生产及管理相关的数据可以被实时采集并及时传送到后台进行处理。 n 可视化是支撑：将各个业务领域的静态及动态数据借助图形化、三维、移动等技术以直观形式随时随地按需展现，并支持交互处理。 n 集成化是关键：包括通过数据中心建设促进数据集成、通过企业服务总线实现应用集成、通过门户技术实现界面集成。 n 模型化是核心：融合专家经验，对油田资产（油藏、井、关键设备、管网等）进行全面建模并支持一体化模拟、诊断、优化。 c) 智能油田建设目标： n 管控实时化：通过“四化”建设，实现生产前端实时监控、无人值守、电子巡护、机动巡检;通过制度e化，基于业务流程实现业务节点的实时管控 n 运行物联化：基于生产实时数据，通过建立诊断优化模型，对生产系统进行系统优化，根据工艺流程实现设备的自适应、自调整、自保护、自优化。 n 分析模型化：面向圈闭评价、储量评价、油藏分析、生产预警、经济评估、绩效考核等一系列模型，实现油田勘探开发过程的模拟、预测、优化。 n 油田可视化：建立构造—油藏—井筒—地面一体化的虚拟研究环境，实现地质体虚拟化展示，地面生产设施的数字化描述，生产经营指标的可视化展示。 n 管理协同化：优化再造油田管理流程，细化节点业务规范，基于完整的业务流程，实现油田业务全生命周期的闭环式网上协同管理。 n 决策科学化：按照决策主题集成决策信息、成果，应用模型手段及决策系统，实现“三流合一”的量价匹配分析，辅助科学决策，提高决策的科学性和及时性。 d) 智能油田业务架构 e) 技术实现路径 n 应用定制化 n 建设标准化 n 资源服务化 n 前端物联化 f) 智能油田建设规划 ③ 中海油智慧油田探索与实践2012年，中国海油提出了：促进公司信息化工作的加快发展，推动“智能油田”建设目标。 a) 智能油田定义： 以油气物流关系为主线，在自动化数据采集和控制的基础上，通过管理转变和流程优化，实现油藏管理、采油工艺、生产运营的持续优化，建立全面感知、自动控制、智能预测、优化决策的生产体系。 b) 智能油田建设目标： 通过智能油田建设，其本质目标是贯彻落实国家和中海油总公司关于“信息化和工业化深度融合，通过信息化”转变生产方式”的指导思想，切实成为公司核心竞争力之一，并在二次跨越阶段，配合公司业务发展，达到国际一流能源公司的IT能力。 c) 智能油田建设蓝图： d) 核心组成：智能油气藏、智能地面工程、生产运营一体化。
4) 中国智慧油田面临的挑战看到成绩的同时，我们也应该认识到智能油田建设的艰巨性和复杂性。虽然中国三大石油公司先后都进入了智慧油田建设，但都是在试点阶段，还没有大面积普及推广，在智慧油田建设过程中存在的问题仍然很多。也就是说，从“数字油田”到“智慧油田”的进程中仍然面临着严峻的挑战。 ① 缺乏企业架构设计，条块分割、孤岛丛生:没有真正从缺乏企业架构导入，导致IT规划与企业实际业务存在一定的脱节问题；在进行IT投资时，也都跳过企业架构这个关键的环节直接进入IT项目建设。这样必然会导致烟囱式的建设方式，单片电路式的应用系统,旧的信息孤岛没有消除，新的信息孤岛不断涌现等现象（如下图所示）。 ② 数据资源规划缺失，数据标准不统一，是巨大缺陷：建立集团（行业）统一的数据分类标准与编码体系，实现经营管理数据与主营业务数据一体化和全集团的信息共享，支持决策分析，是集团型企业数据资源建设的基本目标。缺乏信息资源规划，给未来的系统集成留下无限隐患（如下图所示）。 ③ 缺乏流程标准与业务规则，业务逻辑混乱：这就是试点项目难于推广的根本原因。 麦当劳、肯德基之所以能够在全球复制，就是因为它们制定了流程标准。所以流程标准化，是管理软件开发的基础。但如何梳理流程并做到流程标准化，绝大多数人并不太清楚（我们不知道我们不知道），这也是目前我们管理信息系统开发混乱和失败的根本原因。 实际上，没有管理学理论指引以及行业或企业标准的应用，梳理出来的流程大多数都是混乱的，不可复制的。大多数人并不知道什么样的流程应该对应用什么样的方法论。比如，业务流程，我们通常引用价值链的方法论，科研流程，一般引用生命周期理论。 另外，在大型项目中，没有标准的流程，是很容易引起混乱，造成边界模糊不清(比如XXXX勘探开发管理信息系统项目，就是经典的案例，开发与生产业务相互混杂，如下图） ④ IT治理结构仍不完善，深层次问题仍然突出：有效的IT治理机制是信息化建设成功的制度保障。但到“十二五”末期，IT治理结构仍不完善；IT与业务一致性不够；强化了集团的“六统一”，却弱化了企业层面的IT职能；强化了业务驱动，却又或略了IT标准的统一。IT需求难以在整个组织内容统一管控；IT投资的业务价值难以衡量；IT成本难以持续降低；IT风险控制机制不健全等。这些制度层面的问题不解决，信息化应用就难以持续深入。 一般来说，以业务为主导的信息化建设，一般都会出现缺乏统一标准、各自为政的情况；以IT为主导的信息化建设，一般都会出现IT与业务的脱节。IT治理就是为了确保业务与IT的深度融合。 5) 中国智慧油田建设的建议① 科学合理的IT规划是根本:② 统一标准的业务架构是前提:③ 安全稳定的运维服务需加强:④ 完善合理的IT治理是保障:
3. 智慧油田的特征与定义根据IBM在智慧地球里提出的智慧时代的3I特征（感知化，互联化，智能化），再结合信息化油田的自身特点，总结出智慧油田的共性特征，再给出相对比较完整的科学的定义，这对指导未来智慧油田建设具有重要指导意义。 2010年IBM在智慧在智慧油田里描述了3I的特征如下： l 智能化（Intelligent）---更深入的智慧 --可在接下来5至10年中增加1.25亿桶的全球石油储量。提高油田采收率，降低成本。数据的智能分析与人的智慧相融合。 l 互联化（Interconnected）---更全面的互联互通 --远程操作中心内员工，实时管理多个油田，连接多家炼厂长公里的管道。人/设备互联互通。 l 物联化（Instrumented）---更透彻的感知 --油井监控系统能够分析地表3公里以下的油气藏。设备连接成网。 编者注：这就是智慧油田的智能感知层（IPL:Intelligentperceptionlayer）。她肩负着油田地面（油气水井设施、管道设施等）、地下（钻头、钻杆、管柱、抽油杆、抽油泵、油气藏等）最前端数据的智能获取和并根据这些数据实时做出智能判别甚至实时做事智能决策。 1) 智慧油田的特征根据智慧时代的3I特征，结合中国油田分层业务架构的层次特征，我们可以总结出中国智慧油田的共同特征如下图所示： n 智能感知的油田：通过上游资源的传感网络部署实时监测各个资源的状态，如油藏、油气水井、重点设备、集输管网的实时感知； n 智能控制的油田：利用先进的自动化技术和智能石油工程技术，对与油气井与管网设备进行智能控制，对油气管网进行自动平衡与智能调峰，实现对生产设施智能操控； n 智能预警的油田：通过业务和技术建模能够即时预警和趋势预测，进行事前处理控制，如基于油井生产趋势预测的及时主动的生产响应、设备状态检修、QHSE预警预测及事前控制； n 全面协同的油田：通过跨专业的业务流程设计与优化实现各业务环节的高效协同工作；通过集成可视技术在各个业务领域内实现跨专业远程协同，如勘探开发一体化业务协同、生产现场与一体化指挥中心协同、钻井现场与钻井中心的协同； n 智能分析的油田：通过快捷的智能感知的数据获取与传输，基于整合的标准化的石油数据模型和数据中心，应用数据仓库与商业智能(BI)技术、大数据技术以及优化算法等，整合资产模型实现全资产整体优化，如通过整合油藏、井、管网、设备模型，对油田整体的生产能力和产能配置进行优化，为决策提供快捷的分析结果和依据； n 科学决策的油田：以智能预警和智能分析结论为依据，通过协同的研究环境或生产指挥中心，实现油田勘探开发的科学部署以及生产运营的快捷与科学决策，真正做到智能技术与人的智慧相结合，提高油田的科学决策能力。 2) 智慧油田的定义参考国内外石油公司对智慧油田的定义，结合智慧油田的本质特征做出如下的智慧油田定义： 所谓智慧油田，就是应用现代信息技术和智能石油工程技术以及智慧地球科学与技术，通过智慧油田方法论和智慧油田制度保障体系，形成一个全方位的立体式的信息化油田，即：智能感知的油田，智能控制的油田，智能预警的油田，全面协同的油田，智能分析的油田，科学决策的油田。 4. 智慧油田的架构蓝图与实现目标1) 智慧油田的总体架构参考国内外石油公司智慧油田的架构设计，结合笔者的智慧城市通用架构设计，设计智慧油田总体架构如下： 因此，智慧油田的总体架构可以概况为四个层级，三个支撑体系。 三个层级为：感知层，传输层，平台层，应用层； 三个支撑体系为：关键技术支撑体系，主要方法论支撑体系，基础制度支撑体系（IT治理体系）。 2) 智慧油田的实现目标智慧油田是油田企业技术发展的趋势，智慧油田要实现的宏观目标可以用这样两句话表达：增储增效、安全保障。 n 新增储量 n 提高采收率 n 提高生产效率 n 提高经济效益 n 保障安全生产 5. 智慧油田的支撑体系1) 支撑体系的总体构成智慧油田不仅仅是智能技术与信息技术的应用，她是一项及其复杂的系统工程。根据笔者30多年来在石油领域的主营业务工作经验，信息技术开发与管理经验，企业信息化管理咨询经验，总结归纳出智慧油田的3大支撑体系（如下图所示），包括：关键技术支撑体系，主要方法论支撑体系，基本制度保障体系（IT治理体系）。 这三大支撑体系理论也符合自然科学的三角形的稳定性原理。 关键技术支撑体系，是实现智慧油田的技术基础；主要方法论支撑体系，是设计智慧油田框架结构的理论基础；IT治理体系是智慧油田成功的基本制度保障，这三大支撑体系相互相成，缺一不可。 关于三大支撑体系的具体细节，将在每个章节中详细论述（详见本书的第二章、第三章和第六章）。本节先期对三大支撑体系做些简单的概要性论述，让读者有个宏观的认知。 2) 关键技术支撑体系概述石油上游业务，从大的专业划分，可以分成石油工程技术与地球科学与技术两大专业领域。 其中，石油工程领域可以划分为钻井工程、完井工程、采油工艺、储运工程等，地球科学与技术领域可以划分为石油勘探开发地质理论基础、地球物理勘探技术、地球物理测井技术、盆地模拟技术、油藏地质描述技术、油藏数据模拟技术等。 这是笔者自行对石油上游专业领域的划分方法，与目前石油院校对专业的划分方法不同，因为笔者以为这种划分方法，归属上比较明确，不容易混乱（比如物探与测井和石油地质都属于地球科学范畴）。 因此，笔者从信息技术和石油专业技术两大方面，把智慧油田的关键技术支撑体系划分为三大部分：即关键的现代信息技术、关键的智能石油工程技术、关键的智慧地球科学与技术（如下图所示）。 这样划分智慧油田的关键技术，可能具有系统性和完整性，不会出现交叉重叠或缺失等混乱状态（目前各专业媒体上对智慧油田的关键技术研究，我以为缺乏明确的分类基础，比较混乱）。 u关键的现代信息技术，主要包括支撑智慧地球的基础信息技术（如地理信息技术）和前沿领域的新技术（如物联网技术、云技术技术、大数据技术、虚拟现实技术等等）。 u关键的智能石油工程技术，主要包括智能钻井工程技术、智能完井工程技术、智能采油工艺技术、智能油气储运技术等等。 u关键的智慧地球科学与技术，主要石油地质理论基础、地球物理勘探技术、地球物理测井技术、智能盆地模拟技术、智能油藏描述技术、智能油藏数值模拟技术等等。 3) 主要方法论支撑体系概述列宁曾经说过：没有革命的理论，就没有革命的实践。说明理论对实践的重要指导作用。 油田的信息化建设或智慧油田的建设，同样需要理论（方法论）的指导，没有理论指导的智慧油田建设，一定将会出现混乱无序的局面（至少会缺乏结构化、完整性和系统性）。 但是，现在一些咨询公司（包括一些国际知名的公司）给石油行业编制的IT战略规划方案或智慧油田顶层设计方案时，要不缺乏这些方法论指引，要不没有真正的理解或把握这些方法论，所以编制出来的IT战略规划方案或智慧油田顶层设计方案缺乏结构化、体系化并与实际业务严重脱节；而大型软件工程设计更是跳过了企业架构设计这一重要环节，造成了软件结构的混乱。 下面笔者把智慧油田建设（信息化建设）中常用到的一些方法论进行简要的介绍，这些方法论对指导信息化建设非常重要（如下图）。 其中，分类学基础，主要分析了石油专业常用的业务分类和数据分类方法，重点解剖了目前油田信息化中常见的分类错误；戴明环理论主要用在项目管理上，但也可以用于业务分析，笔者利用戴明环理论自创了一套PDCA业务分析模型；价值链理论和生命周期理论主要用在业务流程梳理和业务分析上，十分重要； 企业架构方法论是本章的重点，主要用在IT规划和顶层设计以及大型软件工程设计上，本文除了对企业架构方法论做了简单介绍外，重点介绍了笔者自创的一套林氏企业架构方法论在智慧油田的顶层设计和大型软件工程设计上成功实践。石油业务分析模型，也是笔者自创的一套方法论，主要用在业务分析与软件工程的业务设计上。 其中，PEST分析模型和SWOT分析模型，主要用在IT规划的环境分析上，对于智慧油田的分析和设计用处不大，本书暂时不做介绍。 4) 基本制度保障体系概述基本制度保障体系（IT治理体系）是确保智慧油田成功的关键。 IT治理的根本目标就是：为企业确定IT运作的基本框架、流程标准和制度体系，实现决策与管理权限的分离和相互制衡，确保IT目标与企业目标一致，实现业务与IT的深度融合，使IT的决策风险和管理风险降到最低程度，确保企业战略目标的实现（这里是确保智慧油田建设的成功）。 IT治理主要包括三大方面，首先是IT治理的组织结构，即要制定一个决策与监督、管理与控制、服务与支持相互分离与制衡的IT运作的基本框架；其次是IT治理的流程标准，就是确定一个闭合循环的IT治理流程，确保IT治理流程的科学性；第三是IT治理的制度体系，也就是在循环闭合的流程标准基础上，制定完整的制度体系，确保制度的完整性。这三大方面也即组成了IT治理的三大支柱（如下图所示）。 目前，中国石油行业IT内控体系早已建成，但它还不是完整的IT治理体系，缺少分权制衡的内涵，因此，IT治理还需要加强和完善。 |
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