基于多源數(shù)據(jù)融合的海洋鉆井工程遠程作業(yè)支持大數(shù)據(jù)體系的建立與應用

引言

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的興起，國家大力開展“人工智能+”行動，培育未來產(chǎn)業(yè)。傳統(tǒng)油氣行業(yè)積極運用數(shù)字技術、綠色技術改造提升產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展能力，人工智能已在油氣行業(yè)物探、測井、鉆井、壓裂等多專業(yè)實現(xiàn)了場景級應用。中國石油集團內(nèi)部新疆油田、塔里木油田、川慶鉆探、渤海鉆探等油氣田及工程技術服務企業(yè)，將井筒工程技術與5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能信息技術相結(jié)合，通過集成化建設與應用，建成了滿足多級應用的“縱向管控、橫向共享”工程作業(yè)智能支持中心，利用大數(shù)據(jù)技術建成以數(shù)據(jù)源為核心的全要素數(shù)據(jù)湖體系，從而實現(xiàn)技術專家集中優(yōu)勢資源，依據(jù)多源數(shù)據(jù)迅速、準確地為遠程施工現(xiàn)場提供決策支持，提高施工作業(yè)效率，達到打破地域限制，智能決策靠前指揮，前后方實時聯(lián)動的目的[1-2]

中國石油集團海洋工程有限公司（以下簡稱：中油海工）作為一家海洋能源綜合服務企業(yè)，受限于海洋作業(yè)施工區(qū)域交通、空間、通信等實際條件，數(shù)智化建設仍處于信息化補強階段。2024年，中油海工積極落實集團公司“數(shù)智中國石油”的工作部署，遵循“信息化補強、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展”三個層次目標，編制中油海工工程作業(yè)智能支持中心（engineering operation intelligentsupportcenter，EISC）兩級合并建設方案，開展以業(yè)務用戶為核心的數(shù)據(jù)價值鏈整體優(yōu)化工作平臺研究，持續(xù)建設EISC數(shù)智賦能品牌，提升遠程作業(yè)支持及一體化協(xié)同能力，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展賦能企業(yè)管理，有力推動了中油海工積極探索提高經(jīng)濟效益的新途徑。

1.鉆井工程遠程作業(yè)支持大數(shù)據(jù)應用體系架構(gòu)設計

中油海工圍繞“業(yè)務發(fā)展、管理變革、技術賦能”三條主線，提出基于集團公司EISC平臺架構(gòu)體系，建設以中油海工EISC平臺為數(shù)據(jù)中樞，匯聚靜態(tài)寫實、實時數(shù)據(jù)、曲線、視頻、會議等功能，數(shù)智生產(chǎn)指揮中心、數(shù)智工程技術中心、數(shù)智安全井控中心、數(shù)智一體化協(xié)同中心和數(shù)智化作業(yè)現(xiàn)場等五大業(yè)務應用場景的遠程作業(yè)智能支持中心。遠程作業(yè)智能支持中心通過搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖體系，提升數(shù)據(jù)服務能力，推進數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)工程技術業(yè)務統(tǒng)一、應用共享，筑牢數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能化發(fā)展基石。

鉆井業(yè)務以鉆井平臺現(xiàn)場端采集數(shù)據(jù)庫為源數(shù)據(jù)核心基礎，推進工程技術數(shù)據(jù)生態(tài)、智能物聯(lián)網(wǎng)建設，以“數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)應用”縱向補強井筒工程動靜態(tài)寫實、鉆井平臺裝備實時監(jiān)測、安全生產(chǎn)視頻圖像的多源數(shù)據(jù)采集能力，逐步建立起橫向“分析決策-業(yè)務管理-經(jīng)營管理”作用的海洋鉆井工程遠程作業(yè)支持大數(shù)據(jù)應用體系。中油海工鉆井業(yè)務數(shù)據(jù)體系架構(gòu)設計如圖1所示。

基于集團公司統(tǒng)一云平臺技術架構(gòu)體系，構(gòu)建中油海工兩級EISC合署辦公統(tǒng)一協(xié)同工作平臺，實現(xiàn)中油海工全業(yè)務鏈數(shù)字化管理，推進各業(yè)務領域應用前臺、云技術平臺、區(qū)域湖和物聯(lián)網(wǎng)技術能力建設，提高場景復用、數(shù)據(jù)共享和云邊協(xié)同能力，推動生產(chǎn)模式變革，實現(xiàn)工程技術業(yè)務高質(zhì)量發(fā)展。中油海工遠程作業(yè)智能支持中心技術架構(gòu)設計如圖2所示。

2.海洋鉆井工程遠程作業(yè)支持大數(shù)據(jù)應用體系的實現(xiàn)

2.1井筒工程靜態(tài)數(shù)據(jù)采集體系建立

2.1.1靜態(tài)數(shù)據(jù)體系架構(gòu)

按照集團統(tǒng)一調(diào)度業(yè)務需求，建立標準統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標椎化模型，實現(xiàn)跨業(yè)務領域生產(chǎn)運行協(xié)同?；谥袊蛪粝朐芇aaS云技術平臺，利用Docker容器和Kubernetes容器編排技術，基于微服務和組件化開發(fā)技術，實現(xiàn)積木式開發(fā)模式。數(shù)據(jù)由現(xiàn)場采集后，經(jīng)數(shù)據(jù)質(zhì)控和傳輸，統(tǒng)一融入中油海工EISC地區(qū)庫，作為EISC上層應用數(shù)據(jù)源，支持向第三方平臺進行數(shù)據(jù)共享，提供API訪問服務。

2.1.2靜態(tài)數(shù)據(jù)體系標準

拓展業(yè)務數(shù)據(jù)采集容量，加大靜態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)字化采集程度，盡量減少人工操作，為基層減負，提高工作效率。依據(jù)集團EISC最新數(shù)據(jù)模型要求對系統(tǒng)數(shù)據(jù)編碼進行調(diào)整，保證與集團一體化工作平臺無縫對接的同時實現(xiàn)現(xiàn)有功能升級，確保與EISC系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型的準確對齊和結(jié)構(gòu)一致。系統(tǒng)升級側(cè)重提升采集軟件的功能，增加采集字段，并改進統(tǒng)計圖譜的計算維度和邏輯結(jié)構(gòu)，深度促進數(shù)據(jù)管理精細化。針對鉆井作業(yè)中的設計數(shù)據(jù)、基礎數(shù)據(jù)、固井、定向井、并控、鉆井液管理等關鍵環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，通過深化擴展數(shù)據(jù)采集項，構(gòu)建精確的需求模型，不斷豐富數(shù)據(jù)采集功能。結(jié)合生產(chǎn)日報、統(tǒng)計分析報表、井史報告管理等海洋鉆井行業(yè)實際需求，新增如作業(yè)水深、隔水導管、海況氣象、拖航記錄、施工狀態(tài)等靜態(tài)編碼2000余項，實現(xiàn)提供8093個編碼字段生成各類統(tǒng)計圖譜，為遠程作業(yè)支持中心在線優(yōu)化分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎，新增編碼如表1所示。

2.1.3靜態(tài)數(shù)據(jù)體系清洗治理

遵循集團公司數(shù)據(jù)治理標準，應用行業(yè)通用治理規(guī)則，開展數(shù)據(jù)孤島治理，加速各業(yè)務模塊系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合，建立時空數(shù)據(jù)底座，為數(shù)據(jù)的深度開發(fā)和應用提供堅實的基礎。通過建立元數(shù)據(jù)體系，對數(shù)據(jù)進行描述、歸類和管理，為數(shù)據(jù)提供權限控制、數(shù)據(jù)同步監(jiān)控、質(zhì)量監(jiān)控、安全保障等服務。嚴格管理權限功能，基于用戶角色和職責靈活分配權限，確保用戶對系統(tǒng)數(shù)據(jù)的訪問權限，同時有效防止敏感數(shù)據(jù)被惡意訪問和濫用，保護數(shù)據(jù)的機密性和完整性。嚴格管理質(zhì)量規(guī)則庫功能，確定數(shù)據(jù)入庫的質(zhì)量規(guī)則，如數(shù)據(jù)格式、精度、完整性等規(guī)則，確保數(shù)據(jù)的準確性和規(guī)范性3]。

2.1.4靜態(tài)數(shù)據(jù)體系應用場景

自動化生成工程統(tǒng)計報表，即應用自然語言處理，高效標簽與信息抽取技術按照預設的關鍵信息掃描邏輯，對采集到的數(shù)據(jù)信息進行關鍵信息提取，采取正則表達式對關鍵信息進行有效篩選，并將所篩選到的離散信息進行聚合關聯(lián)[4]。通過這種方法處理大量非結(jié)構(gòu)化過程信息數(shù)據(jù)，提出關鍵信息，將碎片化的數(shù)據(jù)通過融合規(guī)則使其與原數(shù)據(jù)框架實現(xiàn)映射和匹配，構(gòu)建生產(chǎn)信息高效、準確、及時傳遞的信息高速公路，形成感知、分析、決策、執(zhí)行、反饋的完整閉環(huán)模式。通過采集終端平臺生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)，分析施工動態(tài)數(shù)據(jù)、提高鉆機利用率，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型建立提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，為科學決策提供有力支持。

例如，根據(jù)服務模式不同，升級后的采集體系能夠定制化生成鉆井業(yè)務生產(chǎn)日報，即制定以鉆井平臺動用狀態(tài)為維度生成全年365天生產(chǎn)日報及以井生命周期為維度生成全井施工日報兩種生產(chǎn)跟蹤寫實模式，該定制化模式突破原系統(tǒng)單井日報表模式，以鉆井平臺生產(chǎn)日報模式滿足大型裝備日費制服務精細化管理需求，從根本上實現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)替代率 100% ，同時實現(xiàn)平臺動用狀態(tài)有效分析，從而提高大型裝備整體運行效率。

2.2關鍵裝備實時數(shù)據(jù)采集體系建立

2.2.1裝備實時數(shù)據(jù)體系架構(gòu)

可編程邏輯控制器（programmablelogiccontroller，PLC）作為工業(yè)控制系統(tǒng)的核心部件，是打通海洋鉆井平臺關鍵裝備數(shù)據(jù)信息孤島的重要核心部分，中油海工鉆井業(yè)務基于PLC工控組態(tài)本地化部署及平臺現(xiàn)場至集團EISC的通信鏈路，建立關鍵裝備實時數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)，從而實現(xiàn)關鍵裝備的遠程監(jiān)控、故障診斷和維護，達到提高生產(chǎn)效率和降低成本的目的[5-6]。

遠程作業(yè)支持關鍵裝備實時數(shù)據(jù)集成應用通過大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)源的實時采集、轉(zhuǎn)換和加載[]。數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)采用分層網(wǎng)絡架構(gòu)如圖3所示，包括核心層、匯聚層和接入層。核心層負責數(shù)據(jù)的高速轉(zhuǎn)發(fā)，并與集團EISC組網(wǎng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)入湖；匯聚層負責接入層裝備數(shù)據(jù)匯聚和數(shù)據(jù)分發(fā)，各平臺子系統(tǒng)如工控系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)增加網(wǎng)關服務器、軟硬件接口單元匯聚；接入層增加PLC控制箱、網(wǎng)關設備或接人層交換機，實現(xiàn)各子系統(tǒng)內(nèi)部級聯(lián)和組態(tài)，如工控系統(tǒng)中發(fā)電機組、提升系統(tǒng)、泵設備、傳感器儀表等功能模塊[8]。

2.2.2裝備實時數(shù)據(jù)傳輸標準

核心層傳輸：為保證兼容不同業(yè)務平臺有效傳輸，核心層遠程通信系統(tǒng)采用TCP/IP協(xié)議族，包括IP、TCP、UDP、ICMP等通用協(xié)議，全面兼容集團公司至平臺，集團公司至各管理處DMZ區(qū)域安全訪問。

匯聚層傳輸：基于過程控制的OLE標準的開放平臺通信，建立OPC內(nèi)驅(qū)動模式的通信管道，保障了平臺與中心端的組態(tài)平臺的互聯(lián)互通。

接入層傳輸：平臺組態(tài)端和PLC端至各子系統(tǒng)兼容不同品牌和不同通訊協(xié)議，如Siemens標準協(xié)議、AB標準協(xié)議和Modbus標準協(xié)議，可接入各種自控設備及各種接口形式。

物聯(lián)網(wǎng)方案采用四層架構(gòu)：感知層、平臺層、應用層和展示層。感知層主要包括各種PLC設備和傳感器，用于實現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的采集和控制指令的執(zhí)行。平臺層負責對感知層的數(shù)據(jù)進行處理、分析和存儲，并為PLC設備提供公網(wǎng)通信接口。應用層負責將平臺層的數(shù)據(jù)傳輸?shù)秸故緦?，并實現(xiàn)設備之間的遠程通信。展示層負責對感知層的數(shù)據(jù)進行處理、分析和展示，以及實現(xiàn)對設備的遠程控制和故障診斷。

2.2.3裝備實時數(shù)據(jù)應用場景

上位機物聯(lián)網(wǎng)平臺對現(xiàn)場設備層進行數(shù)據(jù)采集、處理、分析和展示，以及遠程控制和故障診斷。

數(shù)據(jù)采集：組態(tài)軟件通過通信網(wǎng)絡層與現(xiàn)場設備層進行數(shù)據(jù)交互，采集PLC設備和傳感器的實時數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理：物聯(lián)網(wǎng)平臺對接收到的數(shù)據(jù)進行處理，如數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)存儲等。

數(shù)據(jù)分析：物聯(lián)網(wǎng)平臺對實時數(shù)據(jù)進行在線分析，如趨勢分析、故障診斷等。

數(shù)據(jù)展示：物聯(lián)網(wǎng)平臺將實時數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析結(jié)果以圖表、曲線等形式展示給用戶。

遠程控制：物聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)對PLC設備的遠程控制，如啟動、停止、參數(shù)設置等。

故障診斷：物聯(lián)網(wǎng)平臺根據(jù)實時數(shù)據(jù)和設備狀態(tài)，對可能發(fā)生的故障進行預警和診斷。

例如，結(jié)合各平臺設備現(xiàn)狀，分析鉆井包硬件拓撲結(jié)構(gòu)、PLC程序以及各設備通訊協(xié)議，采用以太網(wǎng)TCP/IP通訊采集絞車、頂驅(qū)、泥漿泵、發(fā)電機組、變頻傳動系統(tǒng)及水冷柜、甲板吊車、固井泵、空壓機等關鍵設備參數(shù)，所有數(shù)據(jù)采集至作業(yè)端服務器數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)了鉆井平臺關鍵設備集中監(jiān)測和過程管理，設備狀態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)顯示、關鍵操作實時記錄、關鍵數(shù)據(jù)實時記錄、設備報警實時查看和顯示，達到了提高大型裝備智慧分析能力、智能巡檢及設備預防性維護的目的。該系統(tǒng)已在2座鉆井平臺試運行，利用實時狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷功能，成功解決了1座鉆井平臺頂驅(qū)頻繁停機故障、1座鉆井平臺絞車頻繁停機故障。

2.3圖像視頻觀測數(shù)據(jù)采集體系建立

2.3.1圖像視頻觀測數(shù)據(jù)采集體系架構(gòu)設計

海洋鉆井平臺實施升級改造后的圖像視頻監(jiān)控系統(tǒng)，是在原視頻監(jiān)控的基礎上，在平臺側(cè)搭建智能邊緣計算服務器，實時處理海洋平臺側(cè)原視頻監(jiān)控系統(tǒng)的視頻信號，通過建立在平臺側(cè)的智能分析終端進行分析處理，形成處理結(jié)果，反饋給集中視頻智能監(jiān)控平臺（中油海工EISC），集中視頻監(jiān)控平臺兼有視頻集中監(jiān)控功能，可以實現(xiàn)對各海洋鉆井平臺視頻監(jiān)控的需求，同時具有集中處理邊緣計算服務級智能分析結(jié)果的功能。

2.3.2圖像視頻觀測數(shù)據(jù)采集分析功能及算法成熟度分析

通過對試點海洋鉆井平臺應用和測試，可實現(xiàn)的功能及算法成熟度如下：

人員打電話檢測算法：打電話識別算法可對人員打電話行為進行自動識別，若檢測到人員打電話，則立即報警，適用于易發(fā)生火災的?；瘓鼍?，目前測試成熟度為 92% 。

睡崗檢測算法：值崗檢測是指在值崗區(qū)域繪制檢測區(qū)域，防止值班人員睡覺情況發(fā)生。檢出條件為人員出現(xiàn)長時間靜止、不動、保持低頭的姿勢，目前測試成熟度為 93% 。

占道檢測識別算法：對通道區(qū)域進行實時監(jiān)測，當監(jiān)測到海上平臺安全通道被占用時，檢測并提取車輛信息立即觸發(fā)報警，目前成熟度為 90% 。

區(qū)域入侵算法：對于未經(jīng)許可進人警戒區(qū)域內(nèi)、無關人員擅自進入隔離區(qū)域，目前測試成熟度為 90% 。

勞動保護算法：對于常規(guī)勞保穿戴不規(guī)范、工作場所未佩戴安全帽，目前測試成熟度為 93% 。

D-高山-海洋鉆井工程遠程作業(yè)支持大數(shù)據(jù)體系研究

2.3.3圖像視頻觀測數(shù)據(jù)采集體系應用場景

實現(xiàn)毫秒級采集，借助邊緣計算節(jié)點進行本地預處理，降低數(shù)據(jù)傳輸負擔。數(shù)據(jù)源涵蓋設計參數(shù)、維護記錄、海域地質(zhì)數(shù)據(jù)，為平臺運營提供基礎信息支撐。運用ETL工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換與加載，構(gòu)建知識圖譜關聯(lián)各數(shù)據(jù)實體。結(jié)合Spark/Flink進行大數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)潛在價值，為智能應用提供數(shù)據(jù)支持。基于LSTM網(wǎng)絡構(gòu)建預測模型，精準預測設備故障，提前發(fā)出警報。構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡進行可靠性分析，動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡（dynamic bayesian network，DBN）既具備BN雙向推理的優(yōu)點，又可避免狀態(tài)空間爆炸且能刻畫復雜系統(tǒng)可靠性隨時間的變化規(guī)律，被廣泛應用于復雜系統(tǒng)的可靠性分析[9-10]，如圖4所示，實時評估平臺運營風險，精準定位風險源。

通過建立視頻監(jiān)控系統(tǒng)不安全動作AI智能分析數(shù)據(jù)體系，建立基層平臺不安全行為檔案，分析基層平臺不安全行為類別和頻次，結(jié)合安全監(jiān)督系統(tǒng)安全積分，構(gòu)建安全預警分析系統(tǒng)，為安全生產(chǎn)保駕護航；建立天氣預警智能提醒場景應用，結(jié)合平臺重大作業(yè)，鉆井工況、設備狀況等共享數(shù)據(jù)，綜合給出分析報告，做出天氣風險提示，給出相關操作建議，科學指導作業(yè)，規(guī)避相關風險。

3.海洋鉆井工程遠程作業(yè)支持大數(shù)據(jù)應用體系的應用效果

通過構(gòu)建涵蓋井筒工程動靜態(tài)數(shù)據(jù)、關鍵裝備實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、圖像視頻觀測數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡，傳輸至集團EISC系統(tǒng)平臺開展各類應用，逐步建立起“數(shù)據(jù)采集-智能分析-決策支持”三級架構(gòu)的海洋鉆井工程遠程支持大數(shù)據(jù)體系，為提高鉆井工程全生命周期遠程決策能力、工業(yè)裝備遠程智慧檢測診斷能力、生產(chǎn)安全行為辨別能力提供高質(zhì)量數(shù)字化支持。通過建立數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟，每年減少各類重復性統(tǒng)計工作折合日歷天數(shù)167人·天，實現(xiàn)了2024年鉆井綜合提速8% 、大型裝備修理時間減少 54.9% 、安全生產(chǎn)6471天。

結(jié)語

中油海工通過強化多源數(shù)據(jù)采集能力，構(gòu)建了海洋鉆井工程遠程作業(yè)支持大數(shù)據(jù)應用體系，有效解決了企業(yè)管理中信息化能力不足的短板，有力推動了海洋鉆井工程作業(yè)智能支持中心專家自主決策與全場景覆蓋的演進，實現(xiàn)了從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的轉(zhuǎn)變。未來將全力推進工程技術數(shù)據(jù)生態(tài)、智能物聯(lián)網(wǎng)建設，進一步補強數(shù)據(jù)支撐能力，實現(xiàn)工程技術業(yè)務統(tǒng)一、應用共享，豐富工程技術生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)生態(tài)體系，筑牢數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能化發(fā)展的基石。

參考文獻：

[1]錢浩東，溫馨，陳思錦.川慶井筒工程大數(shù)據(jù)平臺建設與應用[].中國管理信息化，2018，21（21）：82-84.

[2]中國石油渤海鉆探工程有限公司.石油工程作業(yè)智能支持中心系統(tǒng)建設與實施[].中國石油企業(yè)，2025（1）：77-80.

[3]黃家凱，秦麗娟，鄭詩語，等.基于數(shù)據(jù)湖技術的地質(zhì)大數(shù)據(jù)底座架構(gòu)研究與應用[].自然資源信息化，2024（2）：43-49，68.

[4]曾義金，李大奇，陳曾偉，等.基于自然語言處理與大數(shù)據(jù)分析的漏失分析與診斷[].石油鉆探技術，2023，51（6）：1-11.

[5]陳顯靈.PLC技術在電氣工程自動化控制中的應用[J].中國設備工程，2025（9）：223-225.

[6]胡登奎.大數(shù)據(jù)技術在實時數(shù)據(jù)處理中的應用與優(yōu)化[J].信息記錄材料，2025，26（5）：151-153.

[7]張永年.智慧海洋大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)與技術分析[].經(jīng)緯天地，2024（5）：34-38.

[8]楊雪松.海上油田平臺數(shù)據(jù)的采集及應用研究[J].自動化應用，2022（4）：150-153.

[9]焦志秀，于龍.基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的接觸網(wǎng)系統(tǒng)可靠性研究[].鐵道科學與工程學報，2021，18（11）：3040-3047.

[10]齊金平，李少雄，周亞輝，等.基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的多狀態(tài)系統(tǒng)可靠性分析[].機床與液壓，2022，50（18）：142-145.

作者簡介：張木楠，碩士研究生，高級工程師，zhangmn.cpoe@cnpc.com.cn，研究方向：海洋鉆完井技術管理。