智能化技术在油田开发动态监测中的应用实践

引言

智能化油田监测系统是基于现代信息技术和自动化控制技术，针对油田生产过程中的各种关键参数进行实时监测与控制的一种综合技术体系。该系统集成了数据采集、数据处理、远程传输、数据分析与预警、智能控制等功能，旨在提高油田的生产效率、优化生产过程，减少资源浪费，保障生产安全，提升经济效益和环境保护水平。传统监测依赖人工记录数据，存在信息滞后、误差大、异常发现不及时等问题。随着工业技术发展，智能化手段开始应用于油田监测，通过自动化设备与智能算法，实现24 小时连续监控和快速决策。这种转变不仅能减少人力投入，还能提升监测精度，帮助油田企业更高效地管理资源。

一、智能化监测系统的技术组成

（一）数据采集层

油田现场安装的传感器是监测系统的眼睛。在井口位置会部署压力变送器，这种设备能持续测量井筒内流体压力，精度可达 ±0.1%FS 。温度传感器通常采用 PT100 铂电阻，安装在采油树关键节点，测量范围覆盖-40℃至 150^∘C 。对于输油管道，会每隔 500 米安装一个超声波流量计，通过测量声波传播时间差计算流速。抽油机上配置的振动传感器采用三轴加速度计，采样频率设为2kHz，能捕捉到轴承磨损产生的特征频率。这些传感器通过 4⋅20mA 电流信号或 RS485 接口输出数据，部分新型设备直接集成LoRa 无线模块。相比过去每天2 次的人工抄表，现在每秒都能获取最新数据。

（二）数据传输层

在井场内部，传感器数据通过 ZigBee mesh 网络汇聚到网关；井场之间使用LoRa 基站接力传输，空旷地带单跳距离可达10 公里。对于海上平台等特殊场景，会选用抗干扰更强的NB-IoT 网络，利用运营商基站回传数据。每个边缘网关配备工业级ARM 处理器，运行轻量化的数据过滤算法：比如对温度数据设置 .±5^∘C 的合理阈值，超出范围才上传云端。在长庆油田的实际应用中，这种处理使网络流量减少 62% 。所有通信设备都通过ATEX 防爆认证，能耐受H2S 等腐蚀性气体。为解决戈壁滩昼夜温差导致的信号波动，技术人员会定期用频谱仪检测信道质量，动态调整通信频点。

（三）数据分析层

云端分析平台采用分层架构。原始数据先经过卡尔曼滤波消除噪声，然后存入时序数据库 InfluxDB。对于常见的抽油机故障诊断，使用随机森林算法训练模型：输入特征包括振动信号的 RMS 值、峭度系数等 12 个维度，训练数据来自过去 3 年的维修记录。油井产量预测则采用 ARIMA 时间序列模型，结合天气、电网负荷等外部变量，某区块应用后预测误差控制在 8% 以内。所有分析结果通过 Web 界面展示，比如用折线图显示压力变化趋势，用热力图标识异常设备位置。技术人员可以通过拖拽方式自定义分析流程，比如设置当振动幅值连续3 小时超限时触发预警。

二、智能化技术的实际应用场景

技术需解决油田开发中的具体问题，以下为三个典型应用方向。

（一）油藏状态实时跟踪

新疆某致密油区块通过在水平井中部署永久式井下压力计，实现了对井底压力的高频监测。这些设备每隔10 秒自动采集一次数据，并通过光纤实时传输至地面中心。技术人员将压力数据与每日记录的产液量、含水率等生产参数整合，输入专业模拟软件进行动态分析。该系统会实时比对现场数据与地质模型的预测值，一旦偏差超出设定阈值，立即触发预警机制。相比传统每月人工测井的方式，这种动态跟踪技术大幅提升了油藏状态反馈的时效性，使措施调整更精准有效。

（二）设备健康管理

大庆油田某采油厂为抽油机配备了智能监测系统。该系统利用振动传感器持续监测关键部件的运行状况，实现高频数据采集。系统采用双重分析机制：一方面通过振动幅度变化检测突发性故障，另一方面通过频谱特征分析识别轴承等部件的渐进性磨损。在实际应用中，该系统展现出良好的预测能力，多次提前发现潜在的机械故障。相比事后维修，早期干预能显著降低维修成本。同时系统还能评估部件的剩余使用寿命，帮助维护团队合理安排预防性检修，有效预防非计划停机。

（三）生产制度优化

长庆油田苏里格气田开发了一套智能化的生产管理系统。这套系统定期自动收集集气站的压力、温度以及管网负荷等关键运行参数，同时结合不同时段的用电成本信息。基于这些实时数据，系统能够自动生成最优的压缩机运行方案。在用电需求较大的时段，会优先调用储气库进行调节；在用电需求较低的时段，则适当增加压缩机的运行数量。这种智能化的调度方式显著提升了能源利用效率。

对于单井管理，系统通过实时监测井下压力变化，实现了化学药剂添加量的精准控制。这一改进大幅提高了药剂使用的精确度，有效减少了药剂浪费。整个优化过程主要由系统自动执行，只有在遇到异常情况超出正常参数范围时，才需要人工干预处理。

三、技术落地的现实挑战与解决方案

（一）技术实施面临的挑战

1.设备可靠性问题：井下作业环境对设备要求极高，传感器需要长期承受超高温高压的恶劣条件。同时，油气中的腐蚀性成分会加速金属部件的老化损坏。地面设备的传感器在户外环境中也面临沙尘侵蚀等问题，需要经常维护更换。

2.数据整合障碍：油田现场使用的数据采集协议种类繁多，不同系统之间的兼容性较差，导致数据传输存在延迟。而且由于历史数据标准不统一，大量有价值的资料无法直接用于智能分析，需要投入额外资源进行整理。

3.人员转型困难：油田现场工作人员年龄结构偏大，对新技术的接受度较低。很多经验丰富的员工习惯传统工作方式，对智能化设备的操作存在畏难情绪。在技术培训过程中，要达到熟练掌握系统操作需要较长的适应期。

（二）针对性解决方案

1.设备防护技术：油田作业环境对设备提出了极高要求。为解决这一问题，可选择哈氏合金C276 作为主要防护材料。这种合金具有出色的耐腐蚀性能，特别适合含硫油气环境。在实际应用中，发现配合使用聚醚醚酮密封圈能够有效隔绝腐蚀性介质。同时开发的防爆型边缘计算网关严格按照国家标准设计，能适应油田现场的恶劣条件。这些改进显著延长了设备的使用周期，减少了维护频次。

2.数据标准化体系：针对油田数据来源复杂的问题，可建立基于 OPCUA 协议的统一数据平台。该平台内置多种协议转换模块，可以兼容不同厂商的设备。在实施过程中，要特别注意历史数据的规范化处理，制定详细的数据清洗规则。

3.人才培育机制：考虑到现场员工的实际情况，可设计循序渐进的培训方案。理论课程重点讲解系统原理，模拟训练使用AR 技术还原真实操作场景，最后安排现场实操指导。同时建设的数字化知识库收录了大量常见问题的解决方法，方便员工随时查阅。这套培训体系既照顾了老员工的学习习惯，又确保了培训效果，帮助员工顺利完成技能转型。

结语

智能化技术正在改变油田监测方式，从人工巡检到自动监控，从经验判断到数据决策。虽然技术适配、数据管理和人员培训仍是挑战，但通过持续优化设备、制定标准和加强培训，油田企业可逐步实现数字化升级。

参考文献

[1]郭军辉,郑宪宝,王治国,等. 大庆长垣油田水驱开发技术智能化实践与展望[J].大庆石油地质与开发,2024,43(3):203-213.

[2]贾国栋,庞浩,王相涛,等. 基于大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统[J]. 天然气与石油,2024,42(3):137-144.

[3]聂晓炜.智能油田关键技术研究现状与发展趋势[J].油气地质与采收率,2022,29(3):68-79.

[4]佟音,宋兴良,金振东,等.大庆油田电缆直控实时监测注水技术研究与应用[J]. 石油石化节能,2022,12(9):1-6.