松辽盆地古龙页岩油勘探开发全息智能生态系统设计与开发

　　摘要:为建立勘探开发一体化、地质工程一体化、生产经营一体化的组织和运行方式，实现古龙页岩油的经济有效开发，系统分析大数据、人工智能和数字孪生技术在地质研究、生产运行、经营管理等领域的应用潜力，创新设计了全息智能生态系统总体架构和全生命周期管理系统、大数据智能分析系统、数字孪生应用系统3个系列产品。通过混合架构应用开发和运维、云计算资源集成服务、动静态数据一体化存储、大数据智能分析、工作流程管理、数据和模型可视化和一体化应用集成技术研究，开发了全息智能生态系统V1.0版本。实践应用表明，采用大系统设计、平台化开发、一体化应用模式，能够有效固化优化技术和管理流程，提升数据治理能力，促进多专业协同，加快地质、实验、钻井、压裂多方面研究和生产节奏，实现“少人、提质、增效”作用。通过关键技术集成配套，自主可控，形成一套具有工业化可复制和快速推广能力的智能油田关键技术体系。该成果对实现油田“数字化转型、智能化发展”起到示范和引领作用。

　　关键词:古龙页岩油;全息智能生态系统;大数据智能分析;地质工程一体化;数字化转型

　　0引言

　　大庆古龙页岩油是典型的陆相页岩油，松辽盆地古龙凹陷边缘到中心均见油流;互层型、夹层型到纯页岩型均获高产;下白垩统青二段下部到青一段整体含油，页岩油资源潜力巨大[1]。面对古龙页岩油这一新的非常规油气类型，要实现增储上产及经济有效开发，存在诸多亟待解决的理论、技术和工程问题[2]。

　　油田论文范例： 马厂油田注水对策研究及现场应用

　　为此，大庆油田提出建设古龙页岩油基础理论探索、勘探开发技术、管理体制改革、产业化模式示范区;构建以“项目化管理、市场化运行、平台化布井、工厂化作业、智能化管控、低碳化发展”为核心的全生命周期管理体系和“百万吨百人”的少人高效新模式。围绕这一战略目标，充分调研国内外技术和应用前沿情况。国际石油公司和油服公司积极利用新技术融合数据和业务流程，共同建立完善的“设备/资产—数据—分析—解决方案”链条，努力实现更高水平的技术一体化和生产协作化[3]。

　　道达尔与谷歌公司联合签署协议研究勘探开发全新智能解决方案;哈里伯顿与微软公司在储层描述深度学习、建模及数模应用领域开展研究;斯伦贝谢公司基于智能油气认知平台(DELFI)，以模型为中心、以数据为驱动，通过“专业应用+专家经验+机器学习+云平台”的综合应用建立了油藏、井筒、管网、经济一体化的“活”资产模型，减少原有油藏模型的不确定性。这些有针对性的研究使智能系统更加精准和高效。鉴于古龙页岩油的特殊性，以往甜点预测、测井评价、地质建模、工程参数优选等传统的技术方法已不能满足要求，迫切需要创新发展大数据智能分析方法，破解勘探开发的技术难题。

　　在勘探开发一体化管理方面，中国石油天然气集团有限公司(中石油)和大庆油田有限责任公司虽然建立了一系列的管理软件，但是缺乏支持古龙页岩油勘探开发的项目计划单列、效益单评的全生命周期管理系统项目，随着页岩油储量的不断实时更新，油田资源的高效配置、成本核算和经济评价等方面难度不断增加;在信息技术智能应用方面，虽然中石油推广了数据湖[4]和云平台[5]等整体解决方案。

　　在“十三五”期间大庆油田初步建成了统一管理软件开发平台[6]和地学平台[7]，但这些成果远远不能满足古龙页岩油研究、生产、经营和决策的一体化、可视化、智能化的应用系统开发需求，急需进行平台技术的全面融合和扩展，构建更加完整、高效、智能的技术生态体系。在充分借鉴国际石油公司和服务公司技术解决方案[8-12]的基础上，提出了建设“页岩油全息智能生态系统”的目标，即“利用互联网、物联网、云计算、大数据和人工智能技术，深度融入页岩油的勘探开发、生产经营全过程，驱动业务全方位数字化转型，消除组织上的工作障碍和技术上的人为切割。

　　努力做到“4个实现”:①实现对页岩油地质目标、生产经营状况的全维度、全尺度、全方位的全面感知;②实现数据驱动智能决策逐步代替人工经验决策;③实现在页岩油整体经济有效开发目标下的相关要素、流程和方法的持续优化;④实现勘探开发一体化、地质工程一体化、技术管理一体化、前方后方一体化的工作模式。围绕上述目标，开展了系统规划设计、开发集成和应用推广工作。目前古龙页岩油勘探开发全息智能生态系统V1.0版本已投入生产化应用。

　　1古龙页岩油全息智能生态系统架构设计

　　1.1总体架构

　　按照中石油“一个云、一个数据湖、一个平台、一个入口”总体框架，充分考虑古龙页岩油的勘探开发项目需求，提出了数智化总体架构。

　　系统架构主要由生产前端、统一技术中台和业务应用3个层次系统构成。

　　1.1.1生产前端

　　生产前端建立数据自动采集、过滤、校验、实时监测和控制的边缘计算环境。

　　1.1.2统一技术中台统一技术中台由云中心、数据湖、统一应用开发技术平台和应用门户构成，以资源共享、一体化服务为核心，建立大系统开发、部署和应用环境，实现计算存储资源按需提供全域数据标准化采集、统一管理和共享服务软件组件式开发、集成化应用和智能化交互。

　　1.1.3业务应用业务应用主要由全生命周期管理系统、大数据智能分析系统、数字孪生应用系统3部分组成。

　　1.1.3.1全生命周期管理系统全生命周期管理系统支持多专业数据标准化采集及全业务链管理和决策，由生产管理、协同研究、生产指挥和经营管理等多个子系统构成。以技术和管理流程为中心，通过管理制度化、制度流程化、流程信息化，全面系统地固化和优化页岩油勘探、评价、开发、生产等核心业务流程以及人力、财务、物资等管理支持流程，建立问题及时发现、多方快速响应、处置方案闭环跟踪的决策指挥体系，实现工作节点信息互联互通、程序标准规范、过程高效协同、业务有效监督和绩效持续提升的闭环管理。

　　1.1.3.2大数据智能分析系统大数据智能分析系统具有降低数据融合和挖掘应用技术门槛，提高业务节点和流程的自动化能力;由智能数字岩心辅助分析、智能井筒地质和工程评价、智能地震目标处理和解释大数据分析、智能动态地质建模及钻井工程应用、智能力学建模及压裂工程应用5个子系统构成;形成实验、井筒、地震、油藏，点—线—面—体油藏表征全流程的自动化方法。

　　1.1.3.3数字孪生应用系统数字孪生应用系统提供实时和全景式交互功能，支持地下地上可视化综合应用、多专业协同优化设计;由数字油藏、数字钻完井、数字压裂、数字举升和数据站场5个子系统构成;以三维模型为中心，集成先进的感知、计算、通信和控制等信息和自动控制技术，实现油藏、井筒、站场物理实体映射到数字化模型，实现基于模型的可视化分析、预测、仿真和监控。

　　1.1.4应用前端应用前端通过统一入口，为油田内、外部人员联合组建的工程技术服务团队、一体化攻关团队、决策指挥团队、经营管理团队，提供全生命周期管理、大数据智能分析和可视化交互数字孪生应用功能支持。

　　1.2数据架构

　　数据架构由数据源、数据治理、数据存储、数 据服务4个层组成。

　　1.2.1数据源层

　　数据源层包括4种类型:①工程和生产现场的物联网自动采集;②油气生产、采油工程、ERP等生产经营管理系统的自动汇交;③专业研究成果汇总;④历史数据治理入库。

　　1.2.2数据治理层数据治理层是通过建立数据资源目录，实现基于主数据和元数据的数据质量控制、数据迁移和更新、数据模型和数据安全管理。

　　1.2.3数据存储层数据存储层是基于组织机构、项目、矿权、物探工区、人员、设备、物资、地质单元、生产单元、井、井筒、站库等主数据，建立33类结构化数据、4类非结构化数据和7类时序数据的集中管理。在此基础上，采用智能方法，构建领域知识库和主数据库。

　　1.2.4数据服务层数据服务层是提供物化探、地质油藏、分析化验、井筒、采油气、经营管理、项目、用户、计算和存储资源共享服务模型，为上层的全生命周期管理系统、大数据智能分析系统和数字孪生应用系统提供统一服务。

　　1.3子系统设计

　　1.3.1全生命周期管理系统设计

　　全生命周期管理的核心是技术和管理2个层次流程体系的建立和集成。管理工作流以勘探评价、新区产能和老区维护三大管理流程为主线，理顺各环节流程岗位职责、衔接关系和时间约束，以储量、产量、投资、成本和效益为指标，强化责任落实和管理考核[13]，实现效率、效果和效益最优化，做到“事前算赢、事中干赢、事后真赢”，推进页岩油勘探开发一体化进程。

　　技术工作流对地质工程一体化的“富集区识别、地质模型、裂缝描述、地质应力、地质导向、压裂设计、生产模拟、压后评估、井筒状态、地面管网、经济分析”等流程理清节点的岗位、软件、算法、参数和数据输入输出关系，实现页岩油地质工程一体化、勘探开发技术工作流的有形化、规范化。全生命周期管理系统包括协同研究、生产指挥、生产管理、经营管理4个部分。

　　1.3.1.1生产管理

　　面向工程技术领域，实现钻井、录井、测井、压裂、试油试采生产动态数据、工程地质数据、实时数据、视频数据等相关数据的一体化采集;面向油气生产领域，实现油气生产、油气储运销售、供水供电、风险隐患、能耗、设备物资、腐蚀防护等业务数据的一次采集;实现现场作业、基层生产管理、QHSE质量健康安全环保管理、设备物资管理、远程指挥等业务流程化管控。

　　1.3.1.2协同研究以技术流为指引，面向一体化核心技术团队，充分利用Petrel等主流软件和Studio等共享项目库，实现测井、地震、地质模型成果充分共享，支持地震、建模、数模地学和油藏工作流以及钻井、压裂一体化工作流;以管理工作流为指引，面向专业技术和管理人员，采用多专业软件集成应用模式，建立规划、部署、钻井、测井、固井、试油、试采、评价、储量全过程在线报告编制、审批、管理、跟踪的运行管理系统，支持井位部署、方案论证等场景，实现研究全过程协同。

　　1.3.1.3生产指挥基于页岩油一体化作战室工作环境，强化一体化组织，形成钻完井前线指挥部、页岩油勘探开发指挥部及油田总部的三级联合作战体系，满足决策分析、现场指挥、生产调度、应急管理、实时监控、视频会议、技术支持、远程控制等业务应用需要，提升前后方协同工作能力，减少复杂事故发生次数和跑井、驻井频率。

　　1.3.1.4经营管理以投资项目为主线，建立覆盖各类项目方案设计、前期决策、投资计划、建设准备、施工管理、生产运行和评价考核的全生命周期管理系统，支持项目经营分析、市场分析、综合对比和趋势预警。

　　1.3.2大数据智能分析系统设计

　　根据地质工程大数据特点，建立层次聚类分析、机器学习、深度学习等大数据智能分析工具箱，形成系统化、规范化、自动化的大数据提取、处理、转换、存储方法，建立岩心、井筒、地震及与地质统计学相结合的智能油藏表征系统，提升页岩油多尺度数据融合、地质和工程规律挖掘能力，使大数据智能分析成为破解地质甜点分布、钻井和压裂参数优化难题的新途径[14-18]。大数据智能分析系统包括智能数字岩心辅助分析、智能井筒地质和工程评价、智能地震目标处理和解释、智能动态地质建模和钻井工程、智能力学建模和压裂工程5个部分。

　　1.3.2.1智能数字岩心辅助分析形成配套的宏观—微观岩心图像采集和数字岩石物理分析与评价技术，实现智能化的储层岩石物性、储层微观特征评价和甜点预测，为快速制定勘探开发工程方案提供依据。

　　1.3.2.2智能井筒地质和工程评价基于层次聚类数据挖掘算法和机器学习算法，实现储层参数智能预测、储层分类智能评价、直井和水平井产能参数智能预测。

　　1.3.2.3智能地震目标处理和解释以井点产能储层分类作为标注数据，地震属性等平面数据为特征数据，利用深度学习算法进行有利区的智能识别和井位部署，提高有利区识别精度，提高地质评价和井位工程设计协同效率。

　　1.3.2.4智能动态地质建模和钻井工程基于变差函数自动优化、地震正演模型全局迭代，建立地质统计智能决策系统，实现构造建模、岩性、岩相、储层属性参数的动态迭代模拟，支持井轨迹优化。

　　1.3.2.5智能力学建模和压裂工程基于地质力学、岩石力学、渗流力学方法和参数智能优化，支持地应力建模和裂缝扩展模拟，支持压裂设计优化和生产优化。

　　2古龙页岩油全息智能生态系统开发及应用

　　2.1关键技术和实施方法

　　2.1.1关键技术

　　古龙页岩油全息智能生态系统开发有8项关键技术:①混合架构开发和运维技术;②动静态数据一体化存储技术;③智能资源集成服务技术;④大数据智能分析技术;⑤流程管理技术;⑥智能搜索和推荐技术;⑦地质工程数据和模型可视化技术;⑧一体化应用集成技术。围绕以上关键技术，以勘探开发梦想云平台为基础，优选、集成国内外先进主流平台和工具组件，建立自主可控和可推广的智能油气技术生态。

　　2.1.1.1混合架构开发和运维技术通过对模型管理工具、定时任务管理工具、网页版和桌面版表单、流程建模和开发工具、微服务二次接口开发工具以及门户定制工具的不断升级和扩充，形成统一的开发平台，根据应用类型和复杂程度，组合优选合适的开发工具，快速搭建系统功 能，支持桌面版、浏览器版和移动端软件的应用开发。

　　2.1.1.2动静态数据一体化存储技术利用区域湖技术体系，全面采用分布式存储架构配套产品。如结构化数据采用HashData基于大规模并行处理技术的数据仓库存储，非结构化数据采用S3对象式存储技术。为实现业务模型数字化，采用Neo4J知识图谱实现复杂关系数据结构的高效存储、查询和推理。为有效整合专业软件成果，充分利用软件开发接口，建立双向数据访问通道。Petrel国际主流地学平台利用厂商提供的软件开发接口(OCEAN)，未来采用开放数据地下空间(OSDU)提供多厂家统一的数据接口，建立主数据驱动，动静态全域数据治理模式。

　　2.1.1.3智能资源集成服务技术实现多操作系统、应用系统统一用户和权限管理，按照工作岗位和流程，自动设置网络安全控制策略，智能分配、部署和回收软件资源、数据资源、计算资源和存储资源，提供一站式资源统计、监控和调度服务。

　　2.1.1.4大数据智能分析技术基于MATLAB和PYTHON等语言，建立统一大数据智能分析环境，在通用特征工程方法基础上，建立满足勘探开发业务要求的特征工程软件包。支持空间、时间序列数据的统计性、相关性、形态分析;支持基于向量机器模型、深度神经网络模型、随机森林模型等多种机器学习模型的分类和回归应用。

　　2.2系统开发进展及应用

　　按照产品化实施路径，融合梦想云和大庆已有的软件开发平台技术，利用统建系统和自建系统，实现第1阶段页岩油集成应用系统上线应用，同步开展全生命周期管理系统和数字孪生系统建设，有效支持了页岩油项目管理、研究和生产需求。该系统已在大庆油田有限责任公司机关、前线指挥部和各项目经理部推广应用。

　　建立数据中心，提供地理信息、平面图、柱状图导航数据资料查询等功能;建立了流程中心，实现技术方案审批、招标合同、行政办公流程的统一入口和快速处理;建立了软件中心，提供Windows和Linux软件推送服务，支持现场监控、综合研究;建立了细粒度开发和集成业务功能400余个，支持地质工程一体化数据分析、协同工作。应用该系统建立了“统一入口、聚合服务”的一体化集成应用新模式，目前系统用户数已达200余人，用户体验良好。

　　2.2.1全生命周期管理系统研制进展及应用

　　以流程为中心，实现技术方案审批、任务审批、招标合同、会议督办行政办公流程的统一待办和快速处理。

　　3结论

　　(1)顶层设计规划的全生命周期管理系统、大数据智能分析系统和数字孪生应用系统能够有效指导页岩油数智化的关键技术攻关和应用系统建设，该框架具有通用性，对油田“数字化转型、智能化发展”的规划起到示范引领作用。(2)全生命周期管理能够有效优化技术和管理流程，提升数据治理能力，促进多专业协同，加快地质、实验、钻井、压裂多方面研究和生产节奏。

　　(3)大数据智能分析能够定量化表征地质和工程规律，智能预测地质和工程参数，对加快页岩油勘探开发进程具有重要意义。通过勘探开发技术专家、数据分析专家、信息技术人员的深入合作，打造多学科团队，培养复合型人才，实现方法研究和成果应用的相互促进。(4)数字孪生应用系统提供了一种新的基于三维模型的可视化交互方式，支持井筒、地面和油藏的综合展示，未来将成为生产、研究、经营、决策各类应用场景的主界面。

　　参考文献：

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　　[2]李国欣，朱如凯.中国石油非常规油气发展现状、挑战与关注问题[J].中国石油勘探，2020，25(2):1-13.LIGuoxin，ZHURukai.Progress，challengesandkeyissuesofunconventionaloilandgasdevelopmentofCNPC[J].ChinaPetroleumExploration，2020，25(2):1-13.

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　　作者：吴钧1于晓红1王权2田雪松2王如意3