在如今的油氣行業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，智能化已不是趨勢(shì)口號(hào)，而是實(shí)打?qū)嵚涞氐男枨蟆Ｅc幾位現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員聊過后，我們深感：不是有沒有用智能設(shè)備的問題，而是誰能把這些設(shè)備真正用出效率、用出價(jià)值。

數(shù)據(jù)從哪來？看得見，才談得上智能

很多人對(duì)“智能油田”的第一印象是監(jiān)控大屏、云端算法，但其實(shí)更核心的是那些散布在現(xiàn)場(chǎng)、默默采集數(shù)據(jù)的“小家伙”。

像新疆某油區(qū)部署的一批無線傳感節(jié)點(diǎn)，就已經(jīng)能同時(shí)讀取溫度、壓力、振動(dòng)等數(shù)據(jù)，并通過LoRa網(wǎng)絡(luò)直接傳給邊緣處理設(shè)備。那邊的技術(shù)負(fù)責(zé)人說：“以前我們靠人工抄表，現(xiàn)在有報(bào)警功能，現(xiàn)場(chǎng)只用重點(diǎn)去一次?！?/p>

另外，光纖布線系統(tǒng)也開始應(yīng)用得越來越廣。不夸張地說，一根光纜就能監(jiān)聽上百米井下的溫度和聲音變化，對(duì)于早期異常檢測(cè)來說，比人工觀察要快很多。但一位維護(hù)人員也提醒：“光纖雖好，可一旦斷了，維修確實(shí)麻煩?！?/p>

數(shù)字

現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備不是裝上就完事了，真正難的是把數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳出來。尤其是在地形復(fù)雜、天氣多變的西部油區(qū)，通信系統(tǒng)是一道繞不開的坎。

很多油田目前是光纜 + 微波 + NB-IoT 混搭使用，哪個(gè)穩(wěn)定就用哪個(gè)。我們見過用微波中繼連井場(chǎng)的，也看過搭私有5G網(wǎng)絡(luò)切片跑高清視頻監(jiān)控的。

邊緣計(jì)算這幾年也成了“剛需”。一個(gè)站點(diǎn)上裝個(gè)工業(yè)邊緣網(wǎng)關(guān)，可以先把數(shù)據(jù)初步篩一遍，格式統(tǒng)一后再上送。不然中心服務(wù)器早就崩了。

算法好不好，關(guān)鍵看有沒有用

智能分析，說起來很高大上，但實(shí)際落地場(chǎng)景卻很接地氣。

有些油田用的是基于規(guī)則的實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，核心作用是“報(bào)警”。比如：壓力超過某個(gè)值、溫度異常，就會(huì)在控制室彈窗報(bào)警。雖然不是新鮮技術(shù)，但很實(shí)用。

再進(jìn)階一點(diǎn)，有的地方在嘗試做“預(yù)測(cè)性維護(hù)”。我們?cè)诟拭C一個(gè)井區(qū)看過，他們把振動(dòng)和溫度數(shù)據(jù)喂給一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測(cè)故障。雖然不是100%準(zhǔn)確，但比啥都不做強(qiáng)，提前一兩天知道設(shè)備可能出問題，總比停產(chǎn)搶修強(qiáng)。

能不能遠(yuǎn)程動(dòng)手，決定了效率極限

現(xiàn)在越來越多的現(xiàn)場(chǎng)操作也在往遠(yuǎn)程和自動(dòng)化上靠。比如電動(dòng)閥門現(xiàn)在幾乎是標(biāo)配，控制中心點(diǎn)一下，現(xiàn)場(chǎng)閥門就開關(guān)，不用人去擰。

我們見過的一個(gè)案例特別典型：一次高壓容器內(nèi)腐蝕嚴(yán)重，要更換一段管道。以前人工焊接至少得兩個(gè)人，現(xiàn)在用機(jī)器人自動(dòng)焊接+激光切割，效率高，還不用冒著高溫干活。

AR輔助也在嘗試中。有些工程師維修時(shí)戴AR眼鏡，眼前能顯示設(shè)備的3D圖和歷史故障記錄。雖然還沒大規(guī)模推廣，但用過的人說“真方便，少走很多彎路”。

最后：設(shè)備背后，其實(shí)是經(jīng)驗(yàn)的積累

硬件、算法，這些都重要，但在實(shí)際工作中，我們?cè)絹碓揭庾R(shí)到——知識(shí)的傳承、經(jīng)驗(yàn)的積累，同樣是智能化的重要一環(huán)。

有些油田開始做“知識(shí)圖譜”，把老工程師的經(jīng)驗(yàn)、設(shè)備手冊(cè)、歷史故障記錄都串在一起。年輕人遇到問題，查一下圖譜就能找到參考案例，效率比以前高多了。

還有的企業(yè)在搭建在線平臺(tái)，支持遠(yuǎn)程協(xié)作。有一次東部井區(qū)出了問題，西部的工程師直接在線上視頻會(huì)診，不用等人飛過來，大大節(jié)約時(shí)間。

另外，算法模型也不是一成不變的。很多運(yùn)維團(tuán)隊(duì)開始收集現(xiàn)場(chǎng)反饋，不斷微調(diào)模型參數(shù)，讓它們更貼合自己油田的實(shí)際情況。這種“反饋+迭代”機(jī)制，是人和機(jī)器一起成長的過程。

寫在最后：設(shè)備只是一環(huán)，智能化需要全局思維

從傳感器到云平臺(tái)，從自動(dòng)化執(zhí)行到知識(shí)共享，每一個(gè)環(huán)節(jié)看似獨(dú)立，實(shí)則環(huán)環(huán)相扣。智能油田不是堆幾個(gè)設(shè)備這么簡單，而是要真正形成一個(gè)“感知-傳輸-處理-執(zhí)行-反饋”的閉環(huán)。

這條路不容易走，但從一線反饋看，越來越多的油田已經(jīng)在路上。

更多油田案例見：物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品技術(shù)油田行業(yè)解決方案及應(yīng)用案例 - 成都縱橫智控