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★北京亞控科技發(fā)展有限公司鄭炳權(quán)，李延樹，李澤浩

本文以中國最大油氣田——長慶油田基于亞控工業(yè)云操作系統(tǒng)WellinOS的生產(chǎn)管控平臺項目，圍繞油田生產(chǎn)業(yè)務核心，開發(fā)和建立公司級生產(chǎn)管控平臺，融合公司級、廠級等三級生產(chǎn)業(yè)務平臺，通過業(yè)務整合、管理變革、技術(shù)賦能，實現(xiàn)技術(shù)層的協(xié)同研究、精準預測，管理層的決策指揮、優(yōu)化運行，融合信息技術(shù)、崗位責任與油田生產(chǎn)業(yè)務為一體，實現(xiàn)生產(chǎn)業(yè)務閉環(huán)。解決了數(shù)據(jù)共享周期長、手工抄錄和填報數(shù)據(jù)耗時長、工作量大、成本矛盾大和管理難度高等問題。

1　項目背景

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進，油氣田生產(chǎn)運行、科技創(chuàng)新、安全環(huán)保、業(yè)務管控等各個方面對數(shù)字化技術(shù)的需求日益迫切。迫切需求能夠構(gòu)建一個統(tǒng)一的生產(chǎn)管控平臺，實現(xiàn)對油氣采收生產(chǎn)全過程的各類數(shù)據(jù)的集中管理和分析，集成各類業(yè)務系統(tǒng)和應用，促成業(yè)務管理的關(guān)聯(lián)統(tǒng)一、已建系統(tǒng)平臺的關(guān)聯(lián)統(tǒng)一、制度職責的關(guān)聯(lián)統(tǒng)一，實現(xiàn)信息共享和業(yè)務協(xié)同，為管理層提供準確、及時、全面的決策依據(jù)，確保各項工作的協(xié)調(diào)一致，提高整體運營效率。因此，建設(shè)公司級生產(chǎn)管控平臺是順應數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢，提升企業(yè)整體運營效率的必然選擇。

通過信息技術(shù)與油田業(yè)務的深度融合，生產(chǎn)管控平臺不僅可以推動油田業(yè)務精益化管理，還可以提升安全管控水平。平臺集成基于工業(yè)時序數(shù)據(jù)的報警優(yōu)化系統(tǒng)，完善報警參數(shù)調(diào)整規(guī)范、研究高頻報警分析方法、構(gòu)建生產(chǎn)工藝報警優(yōu)化算法知識庫、標準化報警管理流程、實現(xiàn)報警優(yōu)化全閉環(huán)管控，進一步提高生產(chǎn)現(xiàn)場工藝及業(yè)務精準報警。一旦發(fā)生異常情況，平臺迅速響應，結(jié)合數(shù)據(jù)分析手段，自動發(fā)起隱患風險措施處置或推送業(yè)務部分，及時采取有效處置措施，降低事故風險，保障企業(yè)生產(chǎn)過程的“安、穩(wěn)、長、滿、優(yōu)”。

2　項目建設(shè)應用

依托生產(chǎn)管控平臺，開發(fā)基于閉環(huán)管控的大模型、知識庫、智能化以及流程自動化過程管理體系，實現(xiàn)通過實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)和知識庫進行智能決策、優(yōu)化生產(chǎn)作業(yè)管理以及自動執(zhí)行生產(chǎn)作業(yè)的生產(chǎn)過程管理。

2.1　技術(shù)方案架構(gòu)設(shè)計

本項目在現(xiàn)有業(yè)務梳理與分析基礎(chǔ)上，根據(jù)系統(tǒng)功能與技術(shù)方案，實現(xiàn)基于云組態(tài)的“大監(jiān)控”模式生產(chǎn)業(yè)務流程全閉環(huán)管控設(shè)計，為業(yè)務管理提供有效的支撐平臺。方案架構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 方案架構(gòu)圖

2.2　油田生產(chǎn)管理大模型設(shè)計

（1）數(shù)據(jù)采集與整合

·多元化數(shù)據(jù)采集：利用傳感器、儀表、無人機等技術(shù)手段，實時采集油田生產(chǎn)現(xiàn)場的各類數(shù)據(jù)，包括油井產(chǎn)量、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等。

·數(shù)據(jù)清洗與預處理：對采集到的原始數(shù)據(jù)進行清洗、去噪、歸一化等預處理操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性。

·數(shù)據(jù)整合與存儲：將處理后的數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中存儲和管理，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。

（2）模型構(gòu)建與優(yōu)化

·生產(chǎn)預測模型：基于歷史數(shù)據(jù)和機器學習算法，構(gòu)建油田生產(chǎn)預測模型，用于預測油井產(chǎn)量、設(shè)備故障等關(guān)鍵指標，為生產(chǎn)決策提供數(shù)據(jù)支持。

·優(yōu)化決策模型：結(jié)合油田生產(chǎn)實際情況和約束條件，利用優(yōu)化算法構(gòu)建油田生產(chǎn)優(yōu)化決策模型，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃的智能排程和資源的合理配置。

·模型迭代與更新：定期對模型進行評估和驗證，根據(jù)實際效果進行模型的迭代和更新，以確保模型的準確性和有效性。同時，隨著油田生產(chǎn)環(huán)境和需求的變化，及時調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，以適應新的生產(chǎn)場景。

2.3　知識庫建立與應用

（1）知識庫架構(gòu)設(shè)計

·數(shù)據(jù)分層架構(gòu)：設(shè)計包括元數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)模型層、數(shù)據(jù)實例層等在內(nèi)的多層次架構(gòu)，以支持知識的靈活組織和高效檢索。

·知識關(guān)聯(lián)與圖譜構(gòu)建：通過實體識別、關(guān)系抽取等技術(shù)，建立知識之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成知識圖譜，提升知識的系統(tǒng)性和可用性。

·權(quán)限管理與安全保障：設(shè)計嚴密的權(quán)限管理機制，確保知識的安全可控，同時支持不同角色用戶的知識需求。

（2）知識填充與更新策略

·初始知識采集與整理：通過文獻調(diào)研、專家訪談、現(xiàn)場觀察等方式，收集油田行業(yè)的基礎(chǔ)知識和經(jīng)驗，進行整理和標準化后錄入知識庫。

·用戶反饋與知識優(yōu)化：鼓勵用戶在使用知識庫的過程中提供反饋意見，根據(jù)用戶需求和反饋進行知識的調(diào)整和優(yōu)化，提升知識庫的質(zhì)量和用戶體驗。

·動態(tài)知識更新機制：建立定期的知識更新流程，結(jié)合油田行業(yè)的最新發(fā)展動態(tài)和技術(shù)進步，不斷補充新知識、淘汰過時知識，保持知識庫的時效性和先進性。

·知識驗證與審核流程：設(shè)立專門的知識驗證和審核環(huán)節(jié)，確保新錄入或更新的知識的準確性和可靠性，避免因知識錯誤而帶來的風險。

2.4　智能化開發(fā)與實踐

（1）智能化技術(shù)選型與分析

·關(guān)鍵技術(shù)分析：針對油田行業(yè)的特定需求，選用適合的智能化技術(shù)，如自然語言處理、機器學習、深度學習等，確保技術(shù)的成熟度和穩(wěn)定性。

·技術(shù)兼容性評估：評估所選技術(shù)與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性，確保智能化能夠無縫集成到生產(chǎn)管理流程中，降低實施風險。

·技術(shù)發(fā)展趨勢預測：關(guān)注智能化技術(shù)的最新發(fā)展動態(tài)，預測未來技術(shù)趨勢，確保所選技術(shù)具有較長的生命周期和可擴展性。

（2）決策優(yōu)化與生產(chǎn)指導

·自主決策能力：設(shè)計智能化具備自主決策能力，能夠在遇到問題時根據(jù)預設(shè)規(guī)則和算法進行自主判斷，減輕人工干預的負擔。

·數(shù)據(jù)分析與處理能力：強化智能化的數(shù)據(jù)分析和處理能力，使其能夠高效處理海量數(shù)據(jù)，提取有價值的信息，為生產(chǎn)管理提供數(shù)據(jù)支持。

·交互與協(xié)作能力：構(gòu)建智能化與其他系統(tǒng)或人員之間的交互與協(xié)作機制，實現(xiàn)信息的實時共享和協(xié)同工作，提升生產(chǎn)效率。

·安全與可靠性保障：在功能設(shè)計中充分考慮安全和可靠性因素，確保智能化在運行過程中能夠抵御各種潛在威脅，保障生產(chǎn)管理的穩(wěn)定進行。

2.5　作業(yè)流程自動執(zhí)行與管理

（1）作業(yè)流程管理與優(yōu)化建議

·梳理現(xiàn)有業(yè)務流程：對油田公司作業(yè)區(qū)現(xiàn)有的生產(chǎn)管理流程進行全面梳理，包括勘探、開發(fā)、生產(chǎn)、銷售等各個環(huán)節(jié)，明確各流程涉及的業(yè)務部門、崗位職責、關(guān)鍵節(jié)點等。

·分析流程瓶頸：針對現(xiàn)有流程中的瓶頸環(huán)節(jié)進行深入分析，找出影響流程效率的關(guān)鍵因素，如數(shù)據(jù)傳遞不暢、審批周期過長、資源調(diào)配不合理等。

·提出優(yōu)化建議：根據(jù)分析結(jié)果，結(jié)合油田公司的實際情況，提出切實可行的流程優(yōu)化建議，如簡化審批程序、優(yōu)化數(shù)據(jù)共享機制、提高資源利用效率等。

（2）作業(yè)督辦與閉環(huán)管控

·明確自動化需求：根據(jù)業(yè)務流程梳理結(jié)果，明確需要進行自動化的環(huán)節(jié)和具體需求，如數(shù)據(jù)自動采集、報表自動生成、任務自動提醒等。

·選擇自動化工具：針對油田公司各采油廠的特點和自動化需求，選擇適合的自動化工作流，確保這些工作流能夠滿足實際需求并具備可擴展性。

·配置自動化流程：根據(jù)選定的工作流，結(jié)合業(yè)務流程梳理結(jié)果，進行詳細的配置工作，包括設(shè)定自動化規(guī)則、配置數(shù)據(jù)交互接口、定義任務觸發(fā)條件等，確保自動化流程能夠準確、高效地運行。

3　項目創(chuàng)新性、重難點分析

（1）創(chuàng)新性

以“井站線、業(yè)務流、人機法”為研究對象、以一體化生產(chǎn)管控、多平臺有機融合、多部門業(yè)務集成為目標導向，研究開發(fā)長慶油田公司級生產(chǎn)管控平臺，實現(xiàn)大監(jiān)控模式下采油工藝系統(tǒng)“業(yè)務管控一體化、監(jiān)督?jīng)Q策一體化、風險管控一體化、體系紀律規(guī)范化、過程管控可視化、流程制度標準化、數(shù)據(jù)業(yè)務智能化”的運行效果，確保工藝系統(tǒng)高可用、好運維、易擴展，實現(xiàn)將先進的信息化技術(shù)與業(yè)務深度融合，優(yōu)化管理流程、突出專業(yè)技術(shù)，提高綜合收益，達到“自動化、可視化、智能化、一體化”的建設(shè)目標，為建設(shè)油田公司下各采油廠高質(zhì)量的數(shù)智化發(fā)展提供平臺保障。

（2）重難點

長慶油田在推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，為適應業(yè)務管理需求，部署了各類信息系統(tǒng)，多系統(tǒng)并行甚至冗余，數(shù)據(jù)共享周期長、難互通，且存在手工抄錄、填報數(shù)據(jù)耗時長、工作量大等問題；再加上現(xiàn)場業(yè)務體系龐雜、制度標準繁瑣、崗位職責模糊，導致員工工作負擔重、成本矛盾大、管理難度高等管理問題，使崗位責任制落實起來大打折扣。

（3）安全性

亞控工業(yè)云操作系統(tǒng)WellinOS的安全審計機制展現(xiàn)出了高度的專業(yè)性和先進性。該系統(tǒng)嚴格遵循國內(nèi)信息安全設(shè)計的主流方法論，同時融入了最新等保2.0的等保三級及部分四級要求，以確保其信息安全防護的全面性和有效性，為系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行提供了有力保障。

4　項目效益

（1）本系統(tǒng)平臺的建設(shè)與運維，支持全配置式組態(tài)進行業(yè)務快速實現(xiàn)，提供App開發(fā)、可配置、運維一站式服務，較傳統(tǒng)系統(tǒng)開發(fā)與運維，建設(shè)周期從年為單位降為數(shù)月、數(shù)周，大大縮短業(yè)務系統(tǒng)建設(shè)周期。

（2）系統(tǒng)平臺對油田公司業(yè)務和廠級生產(chǎn)業(yè)務進行了數(shù)據(jù)的貫通與融合，為后續(xù)廠級大集控平臺中數(shù)據(jù)下沉到作業(yè)區(qū)提供了重要的參考價值，更實現(xiàn)了“一體化生產(chǎn)管控、多平臺有機融合、多部門業(yè)務集成”的大監(jiān)控運行模式。

（3）一方面是多維數(shù)據(jù)的全融合，另一方面是對已建業(yè)務系統(tǒng)全面融合集成，避免重復建設(shè)投入。且基于WellinOS平臺的開發(fā)組件全量提供，基本無需其他第三方工具產(chǎn)品集成，平臺支撐后續(xù)業(yè)務的高拓展性。

（4）面向工程師用戶，低代碼，隨需而變自主運維。系統(tǒng)的硬件資源隨時可擴充，單端云化部署任意切換。實現(xiàn)多級節(jié)點統(tǒng)一管理，自主運維。

（5）平臺全面實現(xiàn)工業(yè)級安全保障，分級多域、自主可控的信息安全防護，支持各個層級的深度防御安全，實現(xiàn)高安全高可靠。

（6）在公司級管控平臺下開發(fā)的功能可以根據(jù)崗位權(quán)限直接下發(fā)至廠級管控平臺，同時滿足在廠級平臺開發(fā)的定制化功能同步至公司級平臺，實現(xiàn)定制化業(yè)務需求低成本快速推廣。

5　項目意義

長慶油田公司級生產(chǎn)管控平臺項目的成功實施，不僅為長慶油田提供了高質(zhì)量的數(shù)智化發(fā)展平臺保障，還具有重要的推廣價值。

（1）可復制性

該項目的實施經(jīng)驗和解決方案具有較高的可復制性。對于其他油田企業(yè)來說，可以借鑒長慶油田的經(jīng)驗，結(jié)合自身的實際情況和需求，快速構(gòu)建類似的生產(chǎn)管控平臺。這不僅可以提高生產(chǎn)效率和管理水平，還可以降低建設(shè)成本和時間成本。

（2）模塊化與可擴展性

該項目的模塊化實施和可擴展性設(shè)計使得平臺可以隨著企業(yè)的發(fā)展和業(yè)務拓展進行靈活調(diào)整和優(yōu)化。企業(yè)可以根據(jù)實際需求增加或減少功能模塊，實現(xiàn)平臺的快速擴展和升級。這為企業(yè)提供了更加靈活和高效的生產(chǎn)管控解決方案。

（3）推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型

該項目的成功實施還具有重要的示范意義。它推動了長慶油田的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程，為其他企業(yè)提供了可借鑒的經(jīng)驗和案例。通過構(gòu)建統(tǒng)一的生產(chǎn)管控平臺，企業(yè)可以實現(xiàn)對生產(chǎn)全過程的集中管理和分析，提高整體運營效率和管理水平。

綜上所述，長慶油田公司級生產(chǎn)管控平臺項目不僅具有豐富的典型經(jīng)驗，還具有重要的推廣價值。通過借鑒和推廣該項目的經(jīng)驗和解決方案，可以為其他油田企業(yè)提供更加高效、靈活和智能的生產(chǎn)管控解決方案，推動企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展。

作者簡介：

鄭炳權(quán)（1973-），男，廣東人，碩士，現(xiàn)任北京亞控科技發(fā)展有限公司總經(jīng)理，主要從事自動化軟件、MES軟件和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺相關(guān)的研究工作。

李延樹（1985-），男，山東德州人，碩士，現(xiàn)就職于北京亞控科技發(fā)展有限公司，主要從事工業(yè)軟件、智能制造、智慧城市等方面的研究。

李澤浩（1999-），男，黑龍江大慶人，學士，現(xiàn)就職于北京亞控科技發(fā)展有限公司，主要從事工業(yè)軟件、智能制造等方面的研究。

摘自《自動化博覽》2024年12月刊