一種基于現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智慧油田控制分層模型

胡佳妮

摘? ?要：本文提出了智能油田控制的分層模型，以及一種基于現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于分析和預(yù)測技術(shù)設(shè)備狀況的方法，以降低石油生產(chǎn)初期成本和提高采收率。

關(guān)鍵詞：數(shù)字油田;數(shù)據(jù)挖掘;智能井

世界油氣工業(yè)的智能化總體還處于探索起步階段如圖1所示，未來的研發(fā)方向和重點是智能油田[1]。

（引自智能化—油氣工業(yè)發(fā)展大趨勢）

如今，當大多數(shù)油田難以開采并且油氣相對便宜時，世界石油和天然氣生產(chǎn)公司之間的激烈競爭加劇，技術(shù)過程優(yōu)化問題變得至關(guān)重要。解決上述問題的一種顯而易見的方法是增加產(chǎn)量而不涉及任何額外的昂貴設(shè)備。為了實現(xiàn)這一目標，我們考慮實施現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘方法，涵蓋油氣生產(chǎn)的所有階段。

對于大型油田的控制分層需要快速有效的決策。這些解決方案的效率和準確性取決于傳感器信息的有效性、數(shù)據(jù)的完整性以及適當控制決策的速度。因此，數(shù)據(jù)挖掘（大數(shù)據(jù)和知識數(shù)據(jù)庫）技術(shù)的應(yīng)用在油田中具有經(jīng)濟效益，特別是在最重要的技術(shù)過程（例如鉆井，提取，建模）階段。這種方法通常也被稱為“智能井”。

1? ? 智能井

說到智能井，下面則是它的基本功能：

（1）擁有監(jiān)控，控制和自我診斷系統(tǒng)。

（2）有交換數(shù)據(jù)的通信通道，覆蓋實時狀態(tài)受控對象。

（3）實現(xiàn)井的高級數(shù)學模型及其受控設(shè)備，特別是油泵。

（4）應(yīng)用先進的預(yù)測工具。

（5）應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘工具處理模糊油田信息。

（6）連接丟失情況下的自主操作能力。

基于數(shù)據(jù)挖掘方法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)潛水泵在俄羅斯蘇古特石油與天然氣公司中成功應(yīng)用（電力系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)）證明了該方法在數(shù)字油田領(lǐng)域中的可行性。開發(fā)適當?shù)氖蜕a(chǎn)綜合體模型是“智能油田”系統(tǒng)的關(guān)鍵要素，它可以采取預(yù)防措施，以降低石油生產(chǎn)初期成本。同時可以對數(shù)據(jù)進行深入分析并提供油藏增產(chǎn)應(yīng)用方法的有效調(diào)度。

盡管對該領(lǐng)域非常感興趣，并有相當多的先進技術(shù)在工藝過程實時分析、預(yù)測和優(yōu)化，但是不存在單井和油田整體使用數(shù)據(jù)挖掘方法的統(tǒng)一概念。頂級服務(wù)公司建議的最先進的解決方案是將技術(shù)生產(chǎn)過程視為獨立操作組合的工具集，而專家則考慮各種控制系統(tǒng)對每個控制系統(tǒng)的影響。一方面，這種方法使得控制過程以人為本，另一方面，它形成了可能出現(xiàn)“人為因素”錯誤的情況。許多出版物也證實了缺乏復(fù)雜的油田控制解決方案[2-4]。

2? ? 智能油田模型

從已有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，智能油田的應(yīng)用如圖2所示，通?？梢允巩a(chǎn)量提高2%～8%，使采收率提高2～6個百分點，同時還可以有效減少資本支出，降低運營成本。數(shù)字油田可以在增儲上產(chǎn)、降本增效方面發(fā)揮重要作用[1]。

（引自智能化—油氣工業(yè)發(fā)展大趨勢）

將研究背景應(yīng)用于石油工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域，提出了一種基于工藝流程連續(xù)控制的智能油田動態(tài)模型。智能油田控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖3所示。該模型假設(shè)實施油田分層控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)最重要的模塊如下：

（1）泵設(shè)備控制系統(tǒng)，提供過程的實時分析和控制。

（2）油井控制系統(tǒng)，執(zhí)行工藝過程建模，識別，模擬和分析技術(shù)對象的內(nèi)部狀況。

（3）戰(zhàn)略控制（管理）系統(tǒng)，主要功能為數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析方法，估計緊急情況的可能性，預(yù)防方法并盡量減少其后果，同時也闡述了決策支持功能。

（4）用戶界面系統(tǒng)，安裝在油田作業(yè)人員的工作站上，顯示當前的油田情況和決策支持系統(tǒng)的解決方案。到目前為止，所有俄羅斯石油公司已經(jīng)在其工業(yè)過程中實施了泵設(shè)備的控制系統(tǒng)，以及用戶界面系統(tǒng)。但仍然迫切需要開發(fā)處理油田信息的新型數(shù)據(jù)挖掘方法及其進一步應(yīng)用的問題。

3? ? 智能組件

在進行上述研究的同時，應(yīng)用現(xiàn)代數(shù)字數(shù)據(jù)處理方法，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，結(jié)合機器學習任務(wù)中的概率模型提供了在不確定條件下執(zhí)行有效的實時監(jiān)測、診斷、預(yù)測和控制程序的機會讓現(xiàn)代油田成為現(xiàn)實。這種方法的充分性和有效性得到了重要的工業(yè)經(jīng)驗的證實。

最新概述表明，已知的石油工業(yè)技術(shù)過程分析方法具有優(yōu)勢和相當大的缺點。同時，由于使用復(fù)雜的解決方案，基于不同數(shù)據(jù)處理技術(shù)的混合應(yīng)用，可以抵消它們的缺點，提高獲得結(jié)果的準確性和有效性。

智能油田控制系統(tǒng)的動態(tài)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)收集，存儲和處理的問題為應(yīng)用多代理創(chuàng)建了先決條件。由于這種解決方案，有可能組織有效基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法和其他現(xiàn)代所謂的人工智能技術(shù)的各種系統(tǒng)的交互和實現(xiàn)。

除了模塊和代理之間的高級交互工具之外，解決方案必須保持適應(yīng)性以及能夠優(yōu)化它們自己且在受控制（戰(zhàn)略控制中心）的情況下重新組織它們自己的行為。

4? ? 結(jié)語

目前，作者繼續(xù)與國內(nèi)頂級石油的代表進行互動公司的目的是在智能油田控制系統(tǒng)開發(fā)框架內(nèi)開發(fā)和修改方法。該系統(tǒng)的開發(fā)和進一步實施需要組織與現(xiàn)有公司控制系統(tǒng)的交互，而不會破壞生產(chǎn)過程?？紤]到廣泛使用的控制系統(tǒng)，這種要求大大減緩了智能系統(tǒng)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用。

由于智能油田組織的分層方法有可能分階段采用智力系統(tǒng)。將這些系統(tǒng)作為獨立的交互模塊實現(xiàn)，可以擴展其修改和優(yōu)化選項。

開發(fā)的智能數(shù)據(jù)處理和監(jiān)測系統(tǒng)是創(chuàng)建智能油田開發(fā)統(tǒng)一科技平臺的基礎(chǔ)?；谶@些技術(shù)的現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和工具提供了許多緊急問題的解決方案，例如控制動作的建模，設(shè)備狀況的檢測，故障的檢測，修改工藝流程，以獲得最有效的生產(chǎn)利潤。

實時監(jiān)控，分析和控制的集成系統(tǒng)可以優(yōu)化現(xiàn)有的生產(chǎn)過程，降低生產(chǎn)初級成本并延長油田的使用壽命。

[參考文獻]

[1]楊金華，邱茂鑫，郝宏娜，等.智能化—油氣工業(yè)發(fā)展大趨勢[J].石油科技論壇，2016（6）：40-46.

[2]ZADNEPROVSKII V F，F(xiàn)RALENKO V P，KHACHUMOV M V.Intellectual technologies in the management of oil fields[J].Scientific and Technical Information Processing，2015，42（6）：448-454.

[3]SAPUTELLI C B.Best practices and lessons learned after 10 years of digital oilfield（DOF）implementations[C].Kuwait：SPE Kuwait Oil and Gas Show and Conference，2013：110-129.

[4]CROSS L R.Trends and challenges for the oil and gas industry[EB/OL].（2014-01-01）[2019-01-06].http：//www.srr.com/assets/pdf/trends-and-challenges-oil-and-gasindustry.pdf.

A layer model of intelligent oilfield control based on modern data mining technology

Hu Jiani

（Changjiang University， Wuhan 430000， China）

Abstract：This paper presents a layering model of intelligent oilfield control and a method based on modern data mining technology applied to analyze and predict the state of technical equipment in order to reduce the initial cost of oil production and improve oil recovery.

Key words：digital oilfield; data mining; intelligent well