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| 內容簡介： |
《开启智能油田》是在总结和分析新疆油田信息化建设的实践经验和数字油田发展历程的基础上,探讨了数字油田未来发展的方向——智能油田,对智能油田的概念、内涵、建设内容、技术体系等进行了全面阐述。
《开启智能油田》可供从事石油生产、科研、管理的科技人员、管理人员及从事油田信息化建设的技术人员阅读参考,也可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。
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| 目錄：
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序一
序二
序三
前言
第1章 从数字油田到智能油田
1.1 数字油田理论与发展
1.1.1 国内研究
1.1.2 国际趋势
1.2 智能油田内涵和框架
1.2.1 国外智能油田定义
1.2.2 智能油田的定义
1.2.3 智能油田的特征
1.2.4 智能油田的业务目标
1.2.5 智能油田的总体框架
1.3 智能油田与数字油田的关系
第2章 智能油气勘探
2.1 智能油气勘探的总体框架
2.1.1 智能油气勘探定义
2.1.2 智能油气勘探建设工程
2.2 勘探数据和知识管理
2.3 数字盆地
2.4 智能战略选区
2.5 井位协同设计
2.6 探井跟踪研究
2.7 智能多井对比
第3章 智能油气开发生产
3.1 智能油气开发生产的总体架构
3.1.1 智能油气开发生产定义
3.1.2 智能油气开发生产建设工程
3.2 油藏实时监测和动态模拟
3.3 油藏分析和优化
3.4 注采关系监测和优化
3.5 措施选井和方案评估
3.6 单井管理
3.7 产量管理
第4章 智能油气储运
4.1 智能油气储运的总体架构
4.1.1 智能油气储运定义
4.1.2 智能油气储运建设工程
4.2 管网监控与预警
4.3 油气管网智能运行调节
4.4 集输储运模拟分析
第5章 智能生产保障
5.1 智能生产保障的总体架构
5.1.1 智能生产保障定义
5.1.2 智能生产保障建设工程
5.2 供用电监测与分析系统
5.3 供水动态监测与水量分析调节
5.4 物资仓储管理
5.5 应急协同指挥
第6章 智能油田的技术实现
6.1 智能油田的技术需求
6.1.1 智能油田的技术层次
6.1.2 智能油田的技术方向
6.1.3 智能油田的技术特点
6.2 智能油田的技术框架
6.2.1 智能油田的技术架构
6.2.2 智能油田的技术原则
6.2.3 智能油田的技术等级
6.3 感知技术
6.3.1 技术现状
6.3.2 物联网
6.3.3 随钻技术
6.4 自动控制技术
6.4.1 技术现状
6.4.2 自动化控制
6.4.3 智能井
6.5 分析模拟技术
6.5.1 技术现状
6.5.2 油藏动态模拟
6.5.3 单井动态分析
6.6 决策支持技术
6.6.1 技术现状
6.6.2 决策支持系统
6.6.3 数据仓库技术
6.6.4 决策支持在油田的应用
6.7 优化技术
6.7.1 技术现状
6.7.2 优化技术的应用案例
6.8 知识管理和应用技术
6.8.1 技术现状
6.8.2 智能搜索技术
6.8.3 知识管理在油田企业的应用
6.9 信息集成技术
6.9.1 技术现状
6.9.2 ESB集成技术
6.9.3 工作流整合技术
6.9.4 信息集成在油田企业的应用
6.10 云计算技术
6.10.1 基本概念
6.10.2 体系架构
6.10.3 关键技术
第7章 智能新疆油田实践
7.1 数字新疆油田建设成果
7.1.1 数字新疆油田建设历程
7.1.2 实体油田和生产过程的数字化
7.1.3 研发自有知识产权的信息技术平台
7.1.4 油田全部业务领域的集成应用
7.1.5 建立完善的信息基础设施
7.1.6 建立数字油田标准体系
7.1.7 建设科学合理的信息化管理体系
7.1.8 迈向智能油田
7.2 油田智能化需求
7.2.1 勘探领域现状及需求
7.2.2 评价领域现状及需求
7.2.3 开发与生产领域现状及需求
7.2.4 储运领域现状及需求
7.2.5 生产保障领域的现状及需求
7.3 建设智能油田的现状评估
7.3.1 信息管理现状评估
7.3.2 基础设施现状评估
7.3.3 组织机构现状评估
7.4 智能新疆油田总体规划
7.4.1 整体思路
7.4.2 项目规划方法
7.4.3 实施策略
7.4.4 实施路线图
参考文献
后记
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| 內容試閱：
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第1章 从数字油田到智能油田
油田信息化建设过程是伴随计算机在石油工业中的应用而发展的，首先回顾一下计算机在石油工业中的应用历程，如图1-1所示。
第一阶段 模拟计算阶段。油田最早利用计算机的领域就是地震勘探，主要以模拟式电子计算机为主，并配备了磁鼓等外部设备和大型电模拟设备。
第二阶段 数字化初级阶段。数据库、网络与MIS系统开始进入石油工业领域。随着百万次级的CDC1724大型机、雷声1704小型机、IRIS60等计算机在石油工业中的应用，资料处理系统在油气勘探方面得到广泛应用，促进和加快了数字化进程。进入20世纪80年代，计算机在石油工业领域进入了全面推广阶段，由主要以地球物理勘探为主，逐步向油气开采、测井、地面工程、石油装备、经济管理等多领域渗透。在此阶段，计算机的应用主要以面向油田核心专业的科学计算为主。与此同时，数据库与网络在石油工业内得到应用。数字化资料积累越来越多，要求对数据进行管理，并在各专业之间能够进行数据共享。为此，开展了勘探开发数据标准化和建库模式的初步研究。除勘探开发以外，其他相关专业的数据库也在蓬勃兴起，不论是在油气资源评价、钻井工程优化参数工作方面，还是在计划、财务、人事、教育、劳资、生产调度等管理方面，形成了数据库应用热潮，建立了MIS系统。针对石油企业多、分散、僻远的特点，通信网络有了很大发展。20世纪80年代，除以微波干线（先模拟后数字）为基础外，还增加了卫星通信、光缆和各种蜂窝式移动通信、一点多址、特高频等多种无线通信手段，为计算机互联网提供了有利的介质。
第三阶段 数字化成熟阶段。随着各专业MIS系统的建立，数据孤岛的问题也越来越严重，各系统之间数据无法共享。石油工业急需要建立数据和软件集成化标准。为此，1990 年10 月，BP Exploration、Chevron、ElfAquitaine、Mobil、TexacoInc五大石油公司发起成立了石油技术开放标准联盟（PetrotechnicalOpenStandardsConsortium，POSC），其目的是解决石油勘探开发软件集成化方面的标准问题。与此同时，各石油公司开始从战略层次，对企业的信息化建设进行全面规划。进入21世纪，国内外各石油公司纷纷开展IT规划，并开展“数字油田”建设。当前，大多数石油公司都处于第三阶段。
第四阶段：智能化阶段。这是未来的发展趋势。国际上一些石油公司和研究机构在智能油田或者说未来数字油田的发展和建设等方面已有一些实践或研究。
1.1 数字油田理论与发展
1.1.1 国内研究
“数字油田”的概念源于“数字地球”。1998年美国副总统戈尔提出“数字地球”（DigitalEarth）后，快速得到了很多国家的响应。数字地球是由海量数据组成的、能立体表达的虚拟地球。它不仅以地球表层自然的或人工的物体和信息为研究的主要对象，而且还把上至电离层，下至莫霍面的物质和能量的信息也包括在内。数字地球是地球科学与信息科学的高度综合。
1999年末，大庆油田首次提出了“数字油田”的概念。此时， “数字油田”还是一个较为模糊的新概念，尚处于构想阶段，但其基本思想得到了肯定。进入21世纪，在我国石油工业领域， “数字油田”的建设进入一个快速发展的阶段。
关于“数字油田”的概念，国内石油领域的专家从不同角度给出了不同的定义，如田锋、王权认为：“从广义角度看，数字油田是全面信息化的油田，即以信息技术为手段全面实现油田实体和企业的数字化、网络化、智能化和可视化；从狭义角度看，数字油田是一个以数字地球为技术导向、以油田实体为对象、以地理空间坐标为依据，具有多分辨率、海量数据和多种数据融合，可用多媒体和虚拟技术进行多维表达，具有空间化、数字化、网络化、智能化和可视化特征的技术系统，即一个以数字地球技术为主干，实现油田实体全面信息化的技术系统”。
这是一种全面信息化的观点。许多理论方面的研究都是在此基础上开展的。
在地理空间信息方面，何生厚、韦中亚认为数字油田是油田企业的信息基础设施和企业管理层的基础信息平台。数字油田的应用是建立在数字地球框架下的“在线油田空间信息服务”，“数字油田”由三部分组成：①基础地理信息，包括国家基础地理信息和油田地理空间信息；②油田企业的专业数据库；③一组基于GIS的油田专业应用方案。从地球物理专业角度，陈强、王宏琳认为： “数字油田是数字地球在石油勘探开发中的直接应用。在一个数字油田拟境系统中，人们可把复杂的地表三维地形和地下地质情况经过地球物理成像，转换成动态、可视和可交互的三维图像，可随意沉浸其中直接寻找油气圈闭和油藏，直接设计井位和开发方案、确定钻井轨迹、发现剩余油藏和隐蔽油藏，配合油藏模拟软件可以身临其境地追踪油藏的生产史、识别死油区和绕流区、优化开发方案、改善油藏管理”。计秉玉认为：“纵向一体化，也就是从数据源头开始，沿着数据的流向，规定了一个流程，构成一体化的环境， ‘即专业数据库→数据资产管理中心→项目研究环境’。横向一体化，就是数字意义上的勘探开发一体化，即‘勘探阶段→油藏评价阶段→开发阶段’。无论是哪个阶段的数据成果都进入了中心数据库，如果第二阶段需要第一阶段的数据，申请就可以了，第三阶段需要第二阶段，也是如此。从实际工作的客观需求来说，这三个阶段是密不可分的，前后关联，也就是要求勘探开发的一体化。这样，就最终实现了地震解释、地质建模和数值模拟各阶段成果的无障碍交流以及地质认识的数字化传递。同时，也大幅提高了资源的可利用率和科研人员的工作效率。”
综合数字油田的概念和实际实施的情况，数字油田的特点可以归纳为以下四点：
（1）数据中心建设是数字油田的核心任务之一。
（2）数字油田以地理空间信息为基础，并融合多种学科和技术。
（3）数字油田是多学科综合集成的油田信息系统，包括“纵向一体化”和“横向一体化”。
（4）数字油田的实质是对真实油田整体及其相关现象的统一性认识与数字化再现，是一个信息化的油田。
数字油田本身是多维的，应该有以下不同的视角：
（1）数字油田是数字地球的分支，与数字城市、数字农业等是同类，强调数字地球的指导作用和GIS的作用。
（2）数字油田是油田专业应用系统的集成体，强调应用系统的整合、数据共享和整体实用性。
（3）数字油田是油田地质的数字化模型，强调对地质实体的模拟功能、模型的互动性和地质属性的精细度。
（4）数字油田是以MIS为主，强调数字油田是企业的神经系统，强调信息流、业务流、知识管理、协同工作环境和决策支持。
（5）另外一种是指数字油田是数字化的油田企业，强调信息技术在油田全面的、深层次的应用，兼顾各流派数字油田的技术功能和对企业实体的改造作用，重视资源的重整与优化，突出数字油田的战略意义。
由于各方的视点不同，对数字油田的理解也不尽相同，因此产生了各种流派，主要包括数字地球流派、地质模型流派、工程应用流派、信息管理流派和企业再造流派。
数字油田已经表现出广阔的应用前景。借助数字油田，可实现跨地域协同工作，紧密连接生产经营的各个环节；可快速获得企业外部环境信息的支持；可实现油田业务与技术的整合；可实现数据集成与应用集成，形成统一的信息支持平台；可建立虚拟的数字地质模型，实现油藏描述的可视化和互动性；可实现油田状态自动监测；可促进资源整合，大大增强企业竞争力。
数字油田的发展趋势可以从两个方面来看：一是数字油田自身的完善；二是向更高的层次发展。
从自身完善的角度，数字油田的发展趋势体现在以下四方面：
（1）提高数据精度和密度。高精度的地震数据、高清晰的岩心图片、更加精准的测井仪和录井仪、各种自动化的井场监测数据，使得数据量快速增长。物联网技术使得数据采集的自动化程度提高，实时性增强，数据量大幅增长。为适应这一发展趋势，各种海量数据存储与管理技术将不断应用到数字油田。
（2）数据中心集成的数据范围扩展到全油田业务。从核心的勘探开发数据中心向数字经营、管理方面扩展，从单一的成果数据扩展到过程数据，数据资源中心将由单一的勘探开发成果数据库扩展为多个领域数据库群。
（3）数据管理水平不断提升。随着数据采集、管理、服务规范的不断完善，数据生命周期管理逐步走向日常化，数据集成技术也不断发展。数据集成度增强，数据之间的关联更加紧密；数据模型具有自适应性，能按需满足数据类型的需求。数据管理水平的提升反过来会刺激油田各专业数据的建设。
（4）应用软件向服务化方向发展。传统的、单一的软件系统向基于云计算模式发展。不同的软件系统之间不仅仅是数据共享，更是功能共享、服务共享。专业应用软件的开发逐渐变得简单，领域专家很容易将自己的想法植入应用软件。
除自身的完善外，数字油田将向更高的层次发展。
（1）从数据层、信息层向知识层、智能化方向发展。通过人的心智模式的研究分析，认为人对世界的认识过程存在如下的认识过程链：事实→数据→信息→知识→智能→创新事实指现实世界的客观存在。
数据是指对客观事实或人、事、时、地、物的记录，反映了现实世界的状态。
信息是被赋予一定的意义和相互联系的事实。数据是形成信息的基础，也是信息的组成部分，数据只有经过处理、建立相互关系，并给予明确的意义、加上相应的背景资料后，才能形成信息。信息是进行判断、决策所需的资料。
知识则是对信息的推理、验证，从中得出系统化的规律、概念或经验。知识是有价值的信息，是对信息的提炼和总结，能指导人们开展价值创造的实践活动。知识不简单等同于数据或信息。如果企业拥有大量的信息，但并没有从这些信息中悟出商机，也没能利用它们指导生产实践，这些信息就不是知识（图1-2）。
智能，也称智慧，是人们应用对复杂问题的隐性能力。也有人把知识和智能简单合并为广义的知识。智能是建立在知识的基础之上，微软的创始人和领航人物比尔?盖茨（BillGates）曾指出：“知识管理的目的就是提高企业的智能，也就是企业智商。”知识偏重于解决问题的法则、方法和程序等操作的知识，而智能则偏重于隐性、直觉的判断。在企业管理中，智能常指偏向预测、发现并定义模糊度与复杂度较高的战略问题的隐性能力。
知识与智慧的玄妙关系，用一个比喻来说，即饱读诗书的年轻秀才大都被认为拥有知识，而已经参悟佛性的老和尚被称为拥有智慧。在自动控制领域，人们把能自动适应环境参数变化的仪器称为智能设备，增加了模仿人类心智模式的功能，准确地说应该是模仿智能的设备。
也有学者将数据、信息、知识、智能的关系表示成金字塔模型。从数据向上到智能，每一层都会附加价值，越往上获取难度越大。
信息和知识存在于该过程链的不同层次，尽管它们有时以同样的形式出现，但本质上存在着差异。
数字油田以数据管理和信息管理为中心。通过数字化和数据管理，将现实油田转换为数据，并使之为人们了解地下油气资源状态服务。在数字油田的运行中，通过信息管理使数据转化为人们可以理解的信息，包括报告、图表等。
在此基础上，进一步的发展将上升到知识层面，即实施油田知识管理。知识管理是信息管理的延伸与发展，知识管理使信息转化为知识，并用知识来提高油田企业的应变能力和创新能力，即在适当的时候把相关的知识传送到油田决策层、管理层、生产层，使其能够有效地利用知识进行生产、经营、管理，为油田产生效益。
（2）协同工作模式变得普及化。协同工作模式由传统的、单一的信息传递，向“云端”式协作化发展。人们的协同内容不仅仅是流程式的工作，也包括数据、思想、技术、知识的协作。单纯的工作协同向人员协作转化，社交网中的许多模式逐步应用到油田企业网中。
（3）更加重视提升数据资源为油田带来的价值。如果把油田数据中心的成功运行作为数字油田发展的一个里程碑，此阶段仅相当于建立了面向储蓄的银行系统，形成了统一的货币和存取机制。但仅为用户提供简单地储蓄服务还不够，银行还要建立各种投资体系，将储蓄在银行中的钱集中起来进行投资，获取更大的价值。充分利用油田数据资源，利用数据挖掘、油藏资料的再解释等技术，提高数据的附加价值。
（4）虚拟现实技术得到广泛应用。数据的精细化和全面性为虚拟现实技术提供了应用的基础。可视化三维地质建模中的虚拟油藏场景将为油藏工程师提供一个新的协同解释、分析的平台；高危作业培训降低作业的风险，提高生产安全系数，同时也提供更加生动的知识培训手段；物联网与虚拟现实的结合，为油田生产指挥、管理提供更加详实的信息。
事实上，数字油田的建设始终是在向上述各方向发展，各个方向上都开展了相应的工作，在今后的发展中，上述趋势的内容建设将得到进一步的加强。
1.1.2 国际趋势
从全球主要石油公司的IT 建设案例来看，数字油田进一步发展呈现智能化的趋势。
与国内“数字油田”相类似，国外一些大型石油公司提出了可被统称为“xField”的概念，如Shell公司的SmartField、BP公司的eField、Chevron公司的iField，还有“未来油田”FieldoftheFuture、IntelligentField、DigitaloilandgasField等。从含义上看，xField侧重于现场和远程监控，field不同于oilfield，可翻译为“现场或野外”，内涵比广义数字油田的内涵小。
埃克森美孚公司为达到技术与业务目标融合的目的，制订了一个五年IT 战略计划。其IT预算严格围绕公司的两大优先事务展开：一是寻找更多的油气；二是降低运营成本。埃克森美孚在上游的战略有以下五个关键点：一个全球的钻井数据中心；
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