隨著油氣行業(yè)適應了“新常態(tài)”的油價環(huán)境，它必須面臨在資源有限的情況下管理大型油田資產(chǎn)的挑戰(zhàn)。

一些大型油田擁有成百上千口人工舉升采油井，卻只有較少的工程師來監(jiān)查這些井。目前擁有數(shù)十年有桿泵抽油經(jīng)驗的工程師人數(shù)比五年前還要少，這是專業(yè)知識的損失，又無法迅速得到補充的原因。那些還在現(xiàn)場作業(yè)的人員只能“能者多勞”，但也無法有效地管理數(shù)千口井。由于井況條件也會不斷改變，捉襟見肘的作業(yè)人員更是無法對每口井的舉升系統(tǒng)做出快速、明智的更改。

連接采油系統(tǒng)

制造業(yè)正處于由物聯(lián)網(wǎng)，智能傳感器，云計算與機器學習概念所驅(qū)動的轉(zhuǎn)型期。這種發(fā)展趨勢表現(xiàn)為，制造業(yè)將實現(xiàn)更大程度的自動化與數(shù)據(jù)交換，通常被稱為工業(yè)4.0，這為作業(yè)效率、安全與生產(chǎn)優(yōu)化帶來了巨大的進步。

油氣行業(yè)已經(jīng)開始引入工業(yè)4.0的概念，在價值鏈的各個部分更有效地利用其資源。在這個基礎上，Weatherford公司將工業(yè)4.0概念與生產(chǎn)系統(tǒng)相結(jié)合，創(chuàng)建了ForeSite優(yōu)化生產(chǎn)軟件平臺。開發(fā)該平臺的目的在于幫助油氣行業(yè)利用工業(yè)4.0概念，將現(xiàn)場作業(yè)效率提升至新的高度。該平臺將物理學模型、歷史趨勢以及機器學習數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，幫助作業(yè)者提高開采不同類型油氣藏的作業(yè)效率，包括非常規(guī)、常規(guī)、陸地與海上的油氣藏。

圖1. ForeSite平臺利用物理學模型與先進的分析方法，分析油田資產(chǎn)各方面的數(shù)據(jù)，從而加強決策制定。

ForeSite平臺于2017年推出，旨在成為業(yè)內(nèi)首個往復式抽油桿舉升系統(tǒng)的優(yōu)化支持與預測分析系統(tǒng)。最近該平臺業(yè)務范圍已擴展，可為氣舉、電潛泵(ESP)系統(tǒng)以及自噴井提供支持。

在過去15年中，工程計算與建模軟件已經(jīng)對全世界15萬口油井進行了精確的性能調(diào)整。

ForeSite平臺將這些技術與工業(yè)4.0原理相結(jié)合，可提供優(yōu)化各油井性能的方法。利用從油藏到地面設施的整個生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，作業(yè)者可以做出更明智的決策，以最大限度地提高采收率，降低桶油成本。

遠程優(yōu)化

ForeSite平臺可實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時訪問，并能夠做出詳細的分析，以幫助作業(yè)者針對多樣化的人工舉升類型，做出更明智的優(yōu)化決策。該平臺通過直觀、可視化的界面以及實時診斷功能，可在線跟蹤油井產(chǎn)量，以識別出任何影響產(chǎn)量的反常工況。例如，該平臺可以根據(jù)大范圍的示功圖庫，對比單井抽油桿舉升示功圖的特征，以幫助作業(yè)者診斷影響油井產(chǎn)量的因素。

當它檢測到產(chǎn)量趨勢或作業(yè)參數(shù)偏離設定值時，平臺會向用戶的電腦桌面或移動設備端發(fā)送智能警報。此外，由于所有的ForeSite軟件都可與Weatherford公司的CygNet SCADA平臺相集成，因此作業(yè)者可以創(chuàng)建一個閉環(huán)的端對端優(yōu)化循環(huán)。比如，如果數(shù)據(jù)分析表明需要改變現(xiàn)場作業(yè)參數(shù)(例如：節(jié)流器位置，壓縮機設置或泵速)以改善井的性能，那么利用SCADA平臺則可以遠程發(fā)出指令并安全的實施作業(yè)。

由于人工舉升需要隨時間進行調(diào)整，因此該平臺還可幫助作業(yè)者，為油井的每個階段選擇合適的舉升方式。利用當前與預計的數(shù)據(jù)，該平臺能夠預測問題并提供見解，這些數(shù)據(jù)包括流入井中的油氣流建模、完井建模、流體性質(zhì)、壓力分析、體積分析、溫度分析以及流體動力學。

降低故障頻率

為了在更長的時間范圍內(nèi)確保資產(chǎn)的優(yōu)化與可靠性，該平臺的預測分析功能可以主動識別出較小的性能問題，防止其逐漸發(fā)展為更嚴重、更昂貴的問題。該功能將現(xiàn)場數(shù)據(jù)與高級分析工具相結(jié)合，以評估每口井的性能。

該平臺以設備故障的歷史記錄為指導，結(jié)合舉升組件，利用人工智能來預測地下故障。通過定期跟蹤設備各個組件的性能，作業(yè)者能夠?qū)嵤┲鲃拥某C正措施，以降低發(fā)生故障的頻率。作業(yè)者可以調(diào)整作業(yè)設置，以延長設備的運行壽命。還可以根據(jù)預測情況，提前派出修井機與維修人員，以減少停機時間與相關的產(chǎn)量損失。

圖2. 故障預測與預警功能管理

當需要進行修井作業(yè)時，該平臺的現(xiàn)場服務管理模塊可以使不同業(yè)務領域的用戶，包括第三方鉆井隊、工程師、生產(chǎn)計劃制定者以及管理人員，就修井計劃進行協(xié)作。該模塊包括一個經(jīng)濟分析應用程序，使工程師能夠評估隊列中的所有作業(yè)，并能根據(jù)哪些作業(yè)將獲得最高的投資回報，來確定鉆機計劃的優(yōu)先順序。它還可以將歷史數(shù)據(jù)進行可視化，以幫助用戶分析作業(yè)問題，了解成本動因并確定最佳作業(yè)方式。

ForeSite平臺的故障預測與早期預警功能使作業(yè)者能夠通過監(jiān)測異常來管理他們的油井。這讓已經(jīng)開展的現(xiàn)場作業(yè)與工作人員能夠?qū)⒏嗟臅r間用于優(yōu)化油井性能，而不是花費在尋找問題上。該平臺的一項關鍵優(yōu)勢，就是將預測故障分析嵌入到生產(chǎn)作業(yè)流程中，使用戶能夠在同一平臺上執(zhí)行物理學分析與先進的數(shù)據(jù)分析。

未來發(fā)展

除了該平臺目前的能力之外，Weatherford公司正在進一步開發(fā)新的應用程序。目前正在研發(fā)的一項功能為：電潛泵的故障管理預測分析。眾所周知，電潛泵可以提高產(chǎn)量，但其修理費用極其昂貴。電潛泵的高級分析模型旨在最大限度地減少因高修井率以及延期生產(chǎn)，而導致作業(yè)者耗費的停機時間。

該平臺的建模與預測分析功能會進一步轉(zhuǎn)向云端，從而簡化安裝并最大限度地減少維護問題。對于經(jīng)濟低迷時期出現(xiàn)的小型探勘開發(fā)公司而言，這是一個很好的選擇，因為這些公司只擁有有限的內(nèi)部IT基礎架構，并缺乏優(yōu)化生產(chǎn)所需的現(xiàn)場專業(yè)知識。這些公司需要軟件平臺提供的優(yōu)化功能，可他們又沒有人力或IT預算來自行管理它。

通過基于云計算的解決方案，公司可以從Weatherford的官網(wǎng)上訪問該平臺。然后，他們就能分析現(xiàn)場所有的生產(chǎn)與人工舉升系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以便自行決定如何提高每口井或整個油田的性能。對于同時需要軟件與工程咨詢的作業(yè)者，Weatherford公司的生產(chǎn)顧問團隊會與他們一起審核數(shù)據(jù)，并提供見解與建議，使他們更深入的了解每口井的狀況，幫助他們做出最佳的優(yōu)化決策。

隨著油氣行業(yè)走出低谷，它將會進入一個自動化與數(shù)字化的新時代。諸如ForeSite平臺之類的技術可以幫助作業(yè)者利用其現(xiàn)場數(shù)據(jù)，提高他們的分析與預測能力，維持長期生產(chǎn)，并且也大大降低了運營成本。