龔仁彬，男，漢族，1964年出生于湖北京山縣，博士，中共黨員，1986年畢業(yè)于華東石油學院應用數(shù)學專業(yè)， 教授級高工，中國石油集團公司高級技術專家，蘭州理工大學碩士生導師，甘肅省領軍人才，現(xiàn)任中國石油勘探開發(fā)研究院首席專家。自參加工作以來，一直致力于勘探開發(fā)軟件研發(fā)及集團公司信息化工作，先后擔任中國石油勘探開發(fā)研究院西北分院（原西北地質研究所）軟件中心主任、計算機研究所所長、西北分院副總工程師、中國石油勘探開發(fā)研究院（北京）計算所所長等職務；主持完成了中國石油油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（A11）、中國石油認知計算平臺（E8）、國家油氣供應物聯(lián)網(wǎng)應用示范工程等多個大型信息化項目的建設；目前擔任中國石油人工智能平臺的項目負責人。他在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、油氣勘探開發(fā)信息技術等方面有多項創(chuàng)新成果，獲省部級科技進步獎特等獎2項、一等獎3項，獲授權發(fā)明專利11項，發(fā)表學術論文54篇，編寫《油氣人工智能》專著1部，發(fā)布行業(yè)標準1部、企業(yè)標準5部。

教育及工作經(jīng)歷：

1986年畢業(yè)于中國石油大學計算教學專業(yè),獲學士學位。

2005年7月獲中國石油大學計 算機應用專業(yè)博士學位。

1986年畢業(yè)于中國石油大學（原華東石油學院）應用數(shù)學專業(yè)。自參加工作以來，一直在西北分院（原西北地質研究所）從事應用軟件開發(fā)、計算機系統(tǒng)集成以及科研管理等工作。

1998年擔任軟件研究中心主任。

2001年擔任計算機研究所所長（兼西地科技開發(fā)有限公司總經(jīng)理）。

2003年擔任西北分院科技發(fā)展處處長。

2004年擔任西北分院副總工程師職務。

研究方向:

信息工程、物聯(lián)網(wǎng)、軟件工程、高性能計算。

承擔科研項目情況:

主持或參與完成了“PE地震軟件發(fā)展”、“野外地震勘探設計系統(tǒng)研制”、“疊前三維深度偏移系統(tǒng)ParaMig研制”、“模型約束處理軟件包研制”、“石油勘探開發(fā)軟件系統(tǒng)研制與推廣應用”、“玉門、青海油田公司網(wǎng)絡系統(tǒng)建設”、“前陸盆地復雜構造分析建模與油氣成藏系統(tǒng)研究”、“地震勘探高性能集群系統(tǒng)集成技術研究”、“中國石油勘探與生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)深化應用研究”等數(shù)十個重大科研項目。目前是中國石油“十二五”重大專項“油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)”以及國家發(fā)改委“國家油氣供應物聯(lián)網(wǎng)應用示范工程”二大項目的主要負責人之一。

研究成果：

在勘探開發(fā)應用軟件、高性能計算、物聯(lián)網(wǎng)技術以及信息工程研究方面有多項創(chuàng)新成果。獲省部級科技進步一等獎1項，三等獎1項，研究院科技進步一等獎6項，發(fā)表學術論文26篇，其中SCI收錄1篇、EI收錄2篇。 

1 油氣上游領域數(shù)據(jù)智能關鍵技術與應用 肖立志;龔仁彬;宮敬;廖廣志;宋先知;李劍鋒;袁晶;肖波;陳文輝;周軍 中國石油大學(北京) 2020

2 提高油氣開采智能化水平的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)研發(fā)及規(guī)模化應用 龔仁彬;李群;柴永財;王從鑌;吳海莉;鄧鐵柱;馬龍;陸育鋒;姚剛;吳丹;龔彬;宋艷;李斌;蔡鳳祥;李英浩 中國石油天然氣股份有限公司勘探開發(fā)研究院西北分院 2016

3 節(jié)能節(jié)水管理系統(tǒng) V1.0 陸育鋒;郭以東;龔仁彬;王學文;劉博;呂正林;高允升;楊勇;曾麗花;王亦然;祁瀅;尤慧珍;余洋;王崇亮;張同楊;劉富余;呂莉莉;王如強;余績慶;趙偉 中國石油勘探開發(fā)研究院西北分院 2013

4 地震勘探高性能集群系統(tǒng)的研究與應用 龔仁彬;劉全新;王喜雙;馮超敏;趙書貴;文玲;李斐;柴永財;趙滿春;郭曉東;李長春;姚剛;陳靚 中國石油勘探開發(fā)研究院西北分院 2006

5 醫(yī)院綜合信息網(wǎng)絡管理系統(tǒng)(HOSIS1.0) 龔仁彬;孫志林;徐云澤;文玲;王建波 中國石油天然氣集團公司西北地質研究所 2005

制定標準： 

1 物聯(lián)網(wǎng)　系統(tǒng)評價指標體系編制通則 現(xiàn)行 GB/T 36468-2018 2019-01-17 國家標準

發(fā)表期刊論文： 

[1]吳海莉, 龔仁彬. 中國石油油氣生產(chǎn)數(shù)字化智能化發(fā)展思考[J]. 石油科技論壇, 2023, 42 (06): 9-17.

[2]劉國強, 龔仁彬, 石玉江, 王珍珍, 米蘭, 袁超, 鐘吉彬. 油氣層測井知識圖譜構建及其智能識別方法[J]. 石油勘探與開發(fā), 2022, 49 (03): 502-512.

[3]龔仁彬, 楊燕子, 任義麗, 張曉宇. 知識圖譜在石油勘探開發(fā)領域的應用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 信息系統(tǒng)工程, 2021, (09): 16-18.

[4]李薇薇, 龔仁彬, 周相廣, 林霞, 米蘭, 李寧, 王曉東, 肖高杰. 基于深度學習UNet++網(wǎng)絡的初至波拾取方法[J]. 地球物理學進展, 2021, 36 (01): 187-194.

[5]龔仁彬, 楊任軼, 米蘭. 區(qū)塊鏈技術在石油行業(yè)中的應用展望[J]. 信息系統(tǒng)工程, 2019, (11): 62-65.

[6]蔡鳳翔, 龔仁彬, 李群, 柴永財. 基于物聯(lián)網(wǎng)技術的油氣生產(chǎn)管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 信息系統(tǒng)工程, 2019, (11): 34-35.

[7]蔡鳳翔, 龔仁彬, 李群, 王從鑌, 姚剛. 油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)管理子系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 物聯(lián)網(wǎng)技術, 2019, 9 (10): 101-103.

[8]吳丹, 龔仁彬, 王從鑌, 胥小馬, 吳海莉. 最小二乘疊前時間偏移在地震數(shù)據(jù)規(guī)則化中的應用[J]. 石油地球物理勘探, 2019, 54 (01): 36-44+6.

[9]吳海莉, 龔仁彬, 李英浩. 一種面向油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)庫向關系數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)轉換的方法和系統(tǒng)[J]. 信息系統(tǒng)工程, 2017, (12): 151-152+156.

[10]李金諾, 龔仁彬, 李群, 王從鑌, 姚剛. 一種抽油機示功圖數(shù)據(jù)無損壓縮存儲方法[J]. 石油學報, 2016, 37 (02): 266-272.

[11]龔仁彬, 朱文睿, 丁建宇. 基于最小二乘支持向量機的示功圖趨勢預測[J]. 石油規(guī)劃設計, 2015, 26 (04): 24-27.

[12]龔仁彬, 李金諾, 李英浩. 油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)關系數(shù)據(jù)標準化研究[J]. 標準科學, 2014, (05): 59-61+66.

[13]陳旭輝, 萬磊, 龔仁彬. 基于混沌擴頻序列的RFID防碰撞算法分析[J]. 微電子學與計算機, 2012, 29 (12): 64-67+71.

[14]於時才, 陳斌, 龔仁彬. 異構網(wǎng)絡中基于門限和AHP的TOPSIS垂直切換算法[J]. 蘭州理工大學學報, 2012, 38 (03): 84-88.

[15]於時才, 張文香, 龔仁彬. 智能視頻監(jiān)控中的一種快速運動目標檢測方法[J]. 蘭州理工大學學報, 2012, 38 (02): 82-86.

[16]龔仁彬, 劉鋒, 鄒捷中, 陳敏. 線性度量誤差模型的序列相關檢驗[J]. 系統(tǒng)科學與數(shù)學, 2007, (04): 510-519.

[17]龔仁彬,姚剛. 計算機網(wǎng)絡在各種社會問題中走向未來[J]. 甘肅科技縱橫, 2005, (05): 127-129+124.

[18]龔仁彬. 也談計算機的2000年問題[J]. 現(xiàn)代計算機, 1999, (01): 84-86.

[19]龔仁彬. 改進速度場的橫向插值方法提高波阻抗的效果[J]. 石油地球物理勘探, 1992, (03): 377.

發(fā)表會議論文：  

[1]龔仁彬, 惠思源, 向沖 & 米蘭. (2023). 基于知識圖譜的油氣勘探開發(fā)知識共享系統(tǒng)的建設與應用. (eds.) 2023油氣田勘探與開發(fā)國際會議論文集Ⅲ (pp.331-343).

[2]馬剛, 龔仁彬, 李群 & 姚剛. (2015). 大數(shù)據(jù)技術在油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)中的典型應用. (eds.) 第四屆數(shù)字油田高端論壇暨國際學術會議論文集 (pp.327-331).

[3]龔仁彬, 強芳青, 張巧風 & 仝兆岐. (2005). 基于高保真地震資料的含氣檢測方法應用研究. (eds.) 中國石油勘探開發(fā)研究院西北分院建院20周年論文專集 (pp.117-119+20). 

 

 

建設智慧油田尚需厘清方向 選準路徑

專訪中國石油勘探開發(fā)研究院首席技術專家龔仁彬

  2022-08-30 09:37

近年來，油氣行業(yè)正面臨勘探難度加大、開發(fā)成本上漲、油價不穩(wěn)定、安全節(jié)能環(huán)保以及“雙碳”目標等一系列挑戰(zhàn)，國際石油公司紛紛加快智慧油田建設步伐，實現(xiàn)增儲上產(chǎn)、降本增效和高質量發(fā)展。從目前行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀來看，要建成智慧油田，尚需厘清方向，選準路徑。為此，《石油商報》記者就以上話題，專訪了中國石油勘探開發(fā)研究院首席技術專家龔仁彬。 

企業(yè)的數(shù)字化轉型與智能化發(fā)展 

石油商報：什么是數(shù)字油田？什么是智慧油田？如何理解企業(yè)數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展？ 

龔仁彬：所謂數(shù)字油田(Digital Oif Field，DOF)，是指油氣田公司全面進入數(shù)字化時代，充分利用云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術，實現(xiàn)從油氣勘探、開發(fā)、生產(chǎn)、經(jīng)營管理到?jīng)Q策各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的適時獲取、充分共享和深度應用，達到協(xié)同研發(fā)、優(yōu)化生產(chǎn)、精細管理與高效決策的目的，從而顯著提升運營效率和創(chuàng)新能力、增強企業(yè)綜合競爭力。 

智慧油田是一個全新的概念和理念，尚處于發(fā)展階段，還沒有權威和統(tǒng)一的定義和標準。智慧油田由數(shù)字油田發(fā)展而來，通過智能油田建設實現(xiàn)由量變到質變的演進。 

近年來，國際石油公司紛紛推出了不同概念的智能油田建設方案，bp的e-field，殼牌的Smart Fields，雪佛龍公司的i-field，雖然建設方案不完全相同，但共同的特征都是通過大數(shù)據(jù)、人工智能、邊緣計算等新技術應用，實現(xiàn)油氣田的全面感知、智能操控、預測預警和優(yōu)化決策。 

數(shù)字油田的核心是數(shù)字化，強調(diào)感知、互聯(lián)、協(xié)同和共享；智慧油田就是在數(shù)字油田的基礎上融入更高級的智慧，強調(diào)的是數(shù)據(jù)和知識的融合、人工智能與人的智慧的結合。 

企業(yè)數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展是以數(shù)據(jù)、技術為核心要素驅動價值體系重構的系統(tǒng)性變革過程，通過數(shù)字技術與企業(yè)全要素、全價值鏈的深度融合，變革技術模式、管理模式、業(yè)務模式和商業(yè)模式。 

油氣行業(yè)數(shù)字化發(fā)展階段、未來方向及重點 

石油商報：油氣行業(yè)紛紛開展數(shù)字化、智能化建設，充分利用新一代信息技術推動業(yè)務的轉型升級，目前油氣行業(yè)數(shù)字化處于什么階段？未來發(fā)展方向及重點是什么？ 

龔仁彬：從20世紀80年代開始，歷經(jīng)35年建設，中國石油上游信息化建設取得跨越式發(fā)展。遵照中國石油信息技術總體規(guī)劃和上游“兩統(tǒng)一、一通用”藍圖，建成應用了A1、A2、A5、A6、A8、A11、D2等7個統(tǒng)建系統(tǒng)，各油氣田根據(jù)自身特點開發(fā)了一系列典型應用，建成了從作業(yè)區(qū)、采油氣廠、油氣田公司到中國石油股份公司的信息化支撐體系，基本覆蓋了勘探開發(fā)核心業(yè)務和關鍵環(huán)節(jié)。 

在油氣生產(chǎn)領域，累計建成各類數(shù)字化井19.4萬口、站2.02萬座，約占中國石油井、站總數(shù)的68%和78%，其中長慶、塔里木、西南、大港、青海、吐哈、冀東等10個油氣田基本實現(xiàn)全覆蓋，初步實現(xiàn)了數(shù)字化、可視化、自動化。 

中國石油信息化經(jīng)歷了從分散建設到集中建設、集成應用，目前整體邁入到共享智能新階段。 

油氣田信息化建設優(yōu)化了生產(chǎn)流程、優(yōu)化了勞動組織架構，提高生產(chǎn)效率、提升管理水平、減少一線用工、降低安全風險，保障油田生產(chǎn)安全、環(huán)保、平穩(wěn)運行，促進節(jié)能降耗，顯著提升了企業(yè)發(fā)展質量和效益。 

與國際領先油公司相比，中國石油上游領域數(shù)字化、智能化仍存在較大差距，主要體現(xiàn)在數(shù)字化覆蓋率、數(shù)據(jù)共享及標準化程度、信息系統(tǒng)應用深度和廣度、信息化與自動化集成能力、智能化應用水平以及信息化對生產(chǎn)作業(yè)一線的支撐能力等方面。油氣行業(yè)數(shù)字化還遠未達到改造整個行業(yè)、改變業(yè)務形態(tài)的程度，數(shù)字化轉型還有很長的路要走。 

中國石油高度重視企業(yè)數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展，把推進數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展與貫徹新發(fā)展理念、融入新發(fā)展格局、實現(xiàn)高質量發(fā)展相結合，為此制定了明確的未來發(fā)展目標。 

第一階段：到2025年，數(shù)字化轉型取得實質進展，基本建成“數(shù)字中國石油”，完成集團公司統(tǒng)一的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系建設，打造支撐集團公司和專業(yè)公司兩級分工協(xié)作的云應用生態(tài)系統(tǒng)，在主要單位完成數(shù)字化轉型重點業(yè)務場景推廣，逐步建立支持集團公司高質量發(fā)展的新型業(yè)務模式、運營模式和組織模式，推進業(yè)務運行一體化、現(xiàn)場作業(yè)智能化，整體水平處于行業(yè)國際先進、國內(nèi)領先。 

到2035年，全面實現(xiàn)數(shù)字化轉型，智能化發(fā)展取得顯著成效，全面建成“數(shù)字中國石油”，搭建智能化生態(tài)平臺，聯(lián)接、協(xié)同、賦能生態(tài)合作伙伴，引領中國石油成為能源與化工行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)領導者，建成世界一流企業(yè)的基本構成和重要支撐。 

第二階段：到本世紀中葉，全面實現(xiàn)智能化發(fā)展，建成“智慧中國石油”，搭建企業(yè)全感知、全聯(lián)接、全分析、實時響應的智能孿生體，與物理實體交互融合，自適應迭代優(yōu)化，全面形成基于知識創(chuàng)新和價值創(chuàng)造的能源智慧生態(tài)。這成為建成基業(yè)長青世界一流企業(yè)的重要標志。 

中國石油數(shù)字化轉型的主要方向是：堅持以新發(fā)展理念為指引，從智能技術和產(chǎn)品創(chuàng)新等關鍵方向發(fā)力，將數(shù)字技術融入到油氣產(chǎn)業(yè)鏈的產(chǎn)品、服務和流程中，重構價值體系，調(diào)整生產(chǎn)關系，從產(chǎn)能驅動型發(fā)展模式轉變?yōu)閯?chuàng)新驅動型發(fā)展模式，著力以新要素、新動力、新能力為基礎，形成符合“數(shù)字中國石油”特色的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式。具體包括智能技術和產(chǎn)品創(chuàng)新、推進生產(chǎn)智能化、建設一體化運營管理體系、加強用戶服務智能化創(chuàng)新、加快推進產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設五個方向。 

中國石油發(fā)布的《關于數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展的指導意見》，對下一步重點任務總結為以下4條：一是統(tǒng)一思想認識，圍繞“數(shù)字中國石油”總體目標，做好數(shù)字化轉型頂層設計和試點示范建設；二是以價值為導向，研究基于用戶、數(shù)據(jù)、創(chuàng)新驅動的場景化應用，通過數(shù)字化轉型推動業(yè)務高質量發(fā)展；三是通過數(shù)字化推動決策支持、經(jīng)營管理、協(xié)同辦公、協(xié)同研發(fā)和共享服務水平提升，推進公司治理體系和治理能力現(xiàn)代化變革；四是按照“一個整體、兩個層次”總體要求，打造一流的能源和化工領域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系，為數(shù)字化轉型技術賦能。 

中國石油上游領域加快數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展落地建設 

石油商報：數(shù)字油田、智慧油田包含哪些重要的信息化系統(tǒng)，中國石油做了哪些方面的規(guī)劃和探索？ 

龔仁彬：根據(jù)中國石油數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展總體規(guī)劃，實現(xiàn)“數(shù)字中國石油”的重要標志是建設中國石油統(tǒng)一的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系，實現(xiàn)“智慧中國石油”的重要標志是建設企業(yè)全感知、全聯(lián)接、全分析、實時響應的智能孿生體。中國石油在“十四五”期間將以國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術架構為指引，以平臺化、敏捷化、智能化為特征，打造中國石油工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新體系。圍繞邏輯“一張網(wǎng)、一朵云、一個湖、一個平臺、統(tǒng)一基礎應用”，形成中國石油統(tǒng)一的“網(wǎng)絡+數(shù)據(jù)中心+云資源”云網(wǎng)融合資源服務；按照“厚平臺、薄應用”的技術架構，構建數(shù)據(jù)、業(yè)務和通用技術的微服務池，形成基于中臺的共享服務體系；打造“通用應用+專業(yè)應用”敏捷化軟件即服務應用體系，全面構建新型基礎設施。同時，規(guī)劃設立了“ABCDE”五大數(shù)字底座，圍繞人工智能平臺（A）、大數(shù)據(jù)分析平臺（B）、云技術平臺（C)、數(shù)據(jù)湖（D）和邊緣計算平臺（E）的建設，打造中國石油統(tǒng)一的數(shù)字底座，為企業(yè)數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展提供支撐。 

中國石油上游領域圍繞勘探開發(fā)業(yè)務發(fā)展需求，遵循中國石油的統(tǒng)一規(guī)劃，提出了“十四五”末初步建成智能油氣田的7項具體規(guī)劃：各類數(shù)據(jù)實現(xiàn)源頭統(tǒng)一采集，規(guī)范數(shù)據(jù)治理，加強全業(yè)務領域數(shù)據(jù)共享與應用，基本形成高價值的勘探開發(fā)數(shù)據(jù)資產(chǎn)；基本建成具備全業(yè)務鏈的勘探開發(fā)云平臺，業(yè)務中臺、數(shù)據(jù)中臺；基本實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)全覆蓋，感知生產(chǎn)動態(tài)，自動操控生產(chǎn)行為，預測生產(chǎn)變化趨勢，優(yōu)化生產(chǎn)管理，科學輔助生產(chǎn)的決策；支持勘探、開發(fā)、工程、儲量、礦權等全領域線上綜合研究，基本實現(xiàn)多學科跨部門前后方異地智能協(xié)同，基本建成智能處理解釋、實時自動模擬與智能預測等智能應用；基本實現(xiàn)項目、投資、物資、銷售等一體化智能管控分析，基本實現(xiàn)油氣田全生命周期智能管理、生產(chǎn)經(jīng)營全過程智能預測和優(yōu)化；基本實現(xiàn)高效經(jīng)營和精益生產(chǎn)；以業(yè)務流驅動，實現(xiàn)勘探、開發(fā)、工程、經(jīng)濟等多領域綜合精準科學決策；初步實現(xiàn)高危工作崗位由機器替代；事故警情基本實現(xiàn)全面感知和自動處置；初步實現(xiàn)風險隱患智能預測與智能處置；基本實現(xiàn)勘探開發(fā)安全環(huán)保受控。 

“十四五”開局兩年來，中國石油上游領域加快了數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展的落地建設，有力支撐上游業(yè)務提質增效、改革創(chuàng)新和高質量發(fā)展。基于中國石油統(tǒng)一云平臺，加快了新一代夢想云平臺的建設，構建了面向勘探開發(fā)業(yè)務領域的業(yè)務服務和數(shù)據(jù)服務，充實完善了業(yè)務中臺和數(shù)據(jù)中臺的功能，加強了數(shù)據(jù)湖應用，實現(xiàn)了核心業(yè)務的協(xié)同研究，為快速賦能上游生產(chǎn)運營各類業(yè)務應用提供了強大的平臺支撐；進一步擴大物聯(lián)網(wǎng)覆蓋范圍，開展了數(shù)據(jù)源頭統(tǒng)一采集和資產(chǎn)化管理，加強了網(wǎng)絡安全建設，為進一步實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)字化、共享應用及智能分析提供了支撐；開展了一系列應用開發(fā)和提升建設，全面加強了對油氣勘探、油氣開發(fā)、新能源、協(xié)同研究、生產(chǎn)運行、工程技術、經(jīng)營決策、安全環(huán)保和油氣銷售業(yè)務的信息化支撐。 

對油氣田公司數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展的幾點建議 

石油商報：基于中國石油的數(shù)字化轉型實踐，請您談談對公司未來的數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展有哪些具體建議？ 

龔仁彬：正確理解企業(yè)數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展的重要意義。數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展的目標是促進業(yè)務的高質量發(fā)展。世界一流企業(yè)通過持續(xù)不斷的轉型升級保持長久活力和競爭力，國際石油公司紛紛將數(shù)字化轉型作為適應能源轉型的重要手段，融入到企業(yè)的核心戰(zhàn)略。企業(yè)加大推進數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展，可以加快構建實時、開放、高效、協(xié)同的創(chuàng)新體系，有效激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力，降低創(chuàng)新門檻和成本，不斷催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，形成適應新時期數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展需要的核心競爭力，為產(chǎn)業(yè)轉型升級和企業(yè)高質量發(fā)展提供強大支撐。 

加強與集團統(tǒng)建系統(tǒng)的結合，堅持統(tǒng)一平臺原則。從2000年起，中國石油按照“六統(tǒng)一”原則開展信息化的統(tǒng)一規(guī)劃和統(tǒng)一建設，實現(xiàn)了全集團信息化的統(tǒng)一標準和高水平應用，避免了低水平重復，大規(guī)模減少投資，為逐步實現(xiàn)大規(guī)模集成應用打下基礎。 

近年來，人工智能逐步成為智能油田建設不可缺少的關鍵技術，但人工智能應用具有技術門檻高、算力需求大的典型特點。中國石油按照“六統(tǒng)一”原則集中優(yōu)勢人才和資金，打造了高水平人工智能平臺——認知計算平臺（E8），對建設高配置算力、研發(fā)技術先進算法、提供高水平服務、制定統(tǒng)一技術規(guī)范、建立良性發(fā)展的應用生態(tài)、充分發(fā)揮投資效益具有重要意義。 

上游領域按照“兩統(tǒng)一、一通用”的藍圖，搭建了勘探開發(fā)“夢想云”，統(tǒng)一技術平臺和數(shù)據(jù)湖框架，支持應用集成、敏捷開發(fā)，為治理”信息孤島”、促進業(yè)務協(xié)同、數(shù)據(jù)共享奠定了基礎。 

遵循統(tǒng)一平臺原則就是遵循標準統(tǒng)一、數(shù)據(jù)統(tǒng)一和資源統(tǒng)一，統(tǒng)一平臺可以更大范圍推動數(shù)據(jù)共享、資源共享、服務共享和人才共享，促進信息系統(tǒng)互聯(lián)互通、集成應用和高水平發(fā)展，縮短建設周期，節(jié)約建設成本。 

堅持業(yè)務主導，做好IT賦能。數(shù)字化轉型將充分利用先進的數(shù)字技術，推動油氣田公司發(fā)展理念、工作模式、運營管理、科技研發(fā)、信息化支撐等方面變革，打造智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡化協(xié)同、個性化服務等新能力，開創(chuàng)基于用戶、數(shù)據(jù)、創(chuàng)新驅動的新商業(yè)模式、新生產(chǎn)方式和新產(chǎn)業(yè)生態(tài)，實現(xiàn)價值創(chuàng)造能力提升和勞動生產(chǎn)效率提高。 

數(shù)字化轉型首先從業(yè)務發(fā)展理念的轉變開始，要重構價值體系，調(diào)整生產(chǎn)關系，要從產(chǎn)能驅動型發(fā)展模式轉變?yōu)閿?shù)據(jù)驅動型的發(fā)展模式。數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展必須堅持業(yè)務主導，上游信息化系統(tǒng)（A1、A2、A5、A6、A11等）要加快業(yè)務應用與信息平臺的解耦，業(yè)務應用應由業(yè)務人員牽頭承擔。 

信息化工作也要轉型，信息化人員工作的重點是實現(xiàn)IT賦能。要從信息化項目建設思維向產(chǎn)品思維轉變，通過平臺化、服務化，解決單體系統(tǒng)功能難以復用等問題，形成“平臺+數(shù)據(jù)+應用”新的IT賦能體系。 

加強油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的智能化升級。油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)通過信息化與工業(yè)化的融合，緊緊圍繞生產(chǎn)運行管理，提高生產(chǎn)操作單元的自動化，保證生產(chǎn)持續(xù)、穩(wěn)定、高效的運行，通過優(yōu)化生產(chǎn)管理流程，為精細化管理創(chuàng)造條件，提供手段，并能根據(jù)生產(chǎn)管理特點，優(yōu)化勞動組織結構，優(yōu)化一線用工布局，實現(xiàn)實時地把握生產(chǎn)動態(tài)、優(yōu)化生產(chǎn)管理、輔助指導決策的目的，支撐了油氣田數(shù)字化建設。 

隨著中國石油智能油田建設的推進，油氣生產(chǎn)領域正在逐步擴大數(shù)字化覆蓋范圍。同時，還應加強平臺能力提升、加強智能化應用、為實現(xiàn)油氣生產(chǎn)的全面優(yōu)化提供支撐，具體包括： 

第一，加強生產(chǎn)裝置的智能化應用。根據(jù)有關報道，中國石油上游領域共有油氣水井30多萬口，計量間、配水間、集輸站、聯(lián)合站、處理廠等各類站廠2萬多座，管線數(shù)十萬公里。僅抽油機井每年的耗電就達到油田生產(chǎn)總能耗的43%，中國石油股份公司投入采油人員近10萬，能耗成本和人工成本居高不下。如何有效提升生產(chǎn)質量，實現(xiàn)增產(chǎn)、節(jié)能、降本、增效，是追求目標。認知計算平臺項目組充分利用抽油機井示功圖數(shù)據(jù)、生產(chǎn)動態(tài)、井身軌跡、油藏特性、維修日志等綜合信息，采用深度學習與知識圖譜相結合的新一代人工智能技術，建立了多參數(shù)油井工況智能診斷與趨勢分析模型。成果在新疆油田應用，取得了較好的應用效果。異常工況診斷準確率達到93%以上，油田管理實現(xiàn)了從事后診斷升級為事前預警，延長檢泵周期80余天，提高生產(chǎn)時率5.6%，1000口井的作業(yè)區(qū)每年節(jié)省作業(yè)施工費用489萬元，節(jié)省用電390萬度。有效降低了油田生產(chǎn)成本，顯著提高了油田的管理水平。加大重要生產(chǎn)裝置的智能化應用，對實現(xiàn)油氣生產(chǎn)降本節(jié)能、提質增效具有非常重要的意義。 

第二，加強油氣生產(chǎn)的無人化建設。長慶油田在油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)建設過程中，大力推行單井和中小站場的無人值守，部分站場采用數(shù)字化撬裝設備，極大簡化了工藝流程，減少了一線用工和土地占用，較低了生產(chǎn)成本和安全風險，為油氣生產(chǎn)數(shù)字化向2.0發(fā)展提供了可參考的示范模板。油氣生產(chǎn)的無人化，并不是簡單地把人員撤走，而是需要從生產(chǎn)裝置的全面感知、生產(chǎn)流程的智能操控、安全環(huán)保低碳節(jié)能全方位的技術保障，是油氣田數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展的全面應用。 

第三，加強邊緣平臺建設，支持油氣生產(chǎn)實現(xiàn)集中化管理。青海油田通過油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)建設，分別在花土溝、冷湖建立了“大集中”模式的生產(chǎn)管理中心，打破了傳統(tǒng)的采油廠—作業(yè)區(qū)各自獨立的管理模式，實現(xiàn)了組織機構的扁平化。通過物聯(lián)網(wǎng)建設將管理重心逐步后移，實現(xiàn)了1000多人從一線崗位向生產(chǎn)管理中心和敦煌基地的轉移，每年節(jié)省了大量的交通費、野外津貼和保障費用，實現(xiàn)了油氣田的高效管理。新疆油田數(shù)據(jù)公司大膽提出了“大生產(chǎn)、大調(diào)度、大指揮”的油氣生產(chǎn)新型管理模式，為進一步推進油公司模式改革，實現(xiàn)油氣生產(chǎn)的數(shù)字化轉型指明了方向。 

實現(xiàn)“大集中”模式管理，需要更加強大的物聯(lián)網(wǎng)平臺作為支撐。基于云平臺的SCADA系統(tǒng)和DCS系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)處理能力、人工智能推理能力等，都是下一代油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)平臺必須具備的，因此，加強邊緣計算平臺部署、加強油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)平臺升級是支撐“大集中”管理模式的重要舉措。 

第四，加強數(shù)字孿生技術應用，促進油氣生產(chǎn)智能工廠建設。數(shù)字孿生是在新一代信息技術和制造技術驅動下，通過物理工廠與虛擬工廠的雙向真實映射與實時交互，實現(xiàn)物理工廠、虛擬工廠、工廠服務系統(tǒng)的全要素、全流程、全業(yè)務數(shù)據(jù)的集成和融合，在工廠孿生數(shù)據(jù)的驅動下，實現(xiàn)工廠生產(chǎn)要素管理、生產(chǎn)活動計劃、生產(chǎn)過程控制等在物理工廠、虛擬工廠、工廠服務系統(tǒng)間的迭代運行，從而在滿足特定目標和約束的前提下，達到工廠生產(chǎn)和管控最優(yōu)的一種工廠運行新模式。 

GE公司通過數(shù)字孿生技術的應用，實現(xiàn)了產(chǎn)品的健康管理、遠程診斷、智能維護和共享服務。通過結合傳感器數(shù)據(jù)和仿真技術，幫助客戶分析特定的工作條件并預測故障，從而節(jié)約運維成本。挪威國家石油公司在北海某大型油田建立了基于數(shù)字孿生的油氣生產(chǎn)系統(tǒng)，實現(xiàn)了海上平臺的無人化作業(yè)，資本支出降低30%，運營成本降低50%。 

數(shù)字孿生技術可以助力油氣生產(chǎn)全面邁向數(shù)字化、智能化、可視化管理服務新形態(tài)。通過數(shù)字孿生系統(tǒng)，可以實現(xiàn)油氣生產(chǎn)的可視化安全生產(chǎn)，為地面工程設計、地面工程施工、油氣生產(chǎn)創(chuàng)新、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、生產(chǎn)流程再造、員工上崗培訓、生產(chǎn)優(yōu)化決策等提供模擬仿真和低成本驗證，可以顯著降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率。

 原文鏈接：http://center.cnpc.com.cn/sysb/system/2022/08/24/030077967.shtml