在油田開發(fā)進(jìn)入“深地、深海、非常規(guī)”階段，井場(chǎng)作業(yè)面臨設(shè)備協(xié)同低效、能源浪費(fèi)嚴(yán)重、碳排放超標(biāo)等核心痛點(diǎn)。某油田統(tǒng)計(jì)顯示，傳統(tǒng)人工排程下鉆機(jī)閑置率達(dá)32%，構(gòu)建井場(chǎng)作業(yè)數(shù)字化智能排程與能源動(dòng)態(tài)優(yōu)化平臺(tái)，通過“AI排程算法+多能互補(bǔ)優(yōu)化+數(shù)字孿生推演”三位一體架構(gòu)，為油田智能化轉(zhuǎn)型提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。
平臺(tái)架構(gòu)與技術(shù)突破
平臺(tái)采用“云-邊-端”三層架構(gòu)，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的作業(yè)-能源協(xié)同優(yōu)化閉環(huán)：
邊緣智能感知層：全要素?cái)?shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)映射
設(shè)備狀態(tài)感知：部署北斗+UWB高精度定位系統(tǒng)，實(shí)時(shí)追蹤鉆機(jī)、壓裂車、固井設(shè)備等20類大型裝備的位置與工況，定位精度達(dá)±125px；
能源消耗監(jiān)測(cè)：集成柴油發(fā)電機(jī)組功率傳感器、光伏逆變器數(shù)據(jù)接口、儲(chǔ)能電池BMS系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“油-電-氫”多能源流的全息感知；
環(huán)境參數(shù)融合：接入風(fēng)速儀、光照強(qiáng)度計(jì)、地溫傳感器數(shù)據(jù)，量化天氣變化對(duì)能源供應(yīng)與設(shè)備效率的影響。
云端協(xié)同優(yōu)化層：智能排程與能源調(diào)度中樞
AI作業(yè)排程引擎：
基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）算法，構(gòu)建“設(shè)備能力-任務(wù)需求-約束條件”三維決策模型，動(dòng)態(tài)生成最優(yōu)作業(yè)序列。例如，在川渝頁巖氣井場(chǎng)，通過將鉆機(jī)、壓裂車、連續(xù)油管設(shè)備作業(yè)時(shí)間窗與地質(zhì)參數(shù)耦合，使鉆完井周期縮短18天；
引入“任務(wù)依賴圖”與“資源沖突檢測(cè)”機(jī)制，自動(dòng)規(guī)避設(shè)備交叉占用風(fēng)險(xiǎn)。在長(zhǎng)慶油田某叢式井場(chǎng)，平臺(tái)提前3天預(yù)警鉆機(jī)與固井車路徑?jīng)_突，調(diào)整后避免非生產(chǎn)時(shí)間損失42小時(shí)。
多能互補(bǔ)優(yōu)化模塊：
建立“柴油發(fā)電-光伏儲(chǔ)能-氫燃料電池”混合能源系統(tǒng)模型，通過蒙特卡洛模擬分析10萬種工況組合，生成實(shí)時(shí)調(diào)度策略。在塔里木油田某深井場(chǎng)，平臺(tái)根據(jù)光照強(qiáng)度動(dòng)態(tài)調(diào)整光伏出力，結(jié)合儲(chǔ)能SOC狀態(tài)與柴油機(jī)負(fù)載率，使綜合能效提升17%；
開發(fā)“碳-能”雙目標(biāo)優(yōu)化算法，在保障作業(yè)需求前提下，最小化柴油消耗與碳排放。例如，在渤海油田某平臺(tái)，通過優(yōu)先調(diào)用光伏余電與儲(chǔ)能放電，使單井柴油消耗減少35%，碳配額富余量達(dá)12%。
數(shù)字孿生推演層：風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判與策略驗(yàn)證
構(gòu)建井場(chǎng)級(jí)數(shù)字孿生體，集成設(shè)備3D模型、工藝流程圖、能源網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌С帧凹僭O(shè)-驗(yàn)證”式推演：
作業(yè)沖突推演：模擬設(shè)備故障、惡劣天氣等異常事件，自動(dòng)生成備用排程方案。在南海某平臺(tái)，平臺(tái)推演臺(tái)風(fēng)工況下鉆機(jī)緊急撤離路徑，優(yōu)化后使設(shè)備轉(zhuǎn)移時(shí)間從8小時(shí)壓縮至3.5小時(shí)；
能效瓶頸診斷：通過熱力圖可視化展示設(shè)備能耗分布，定位高耗能環(huán)節(jié)。在某致密氣井場(chǎng)，平臺(tái)發(fā)現(xiàn)壓裂車?yán)鋮s系統(tǒng)能耗占比超30%，指導(dǎo)改造后單井場(chǎng)年節(jié)電48萬度。
核心功能與應(yīng)用場(chǎng)景
智能排程：從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“算法驅(qū)動(dòng)”
動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度：基于設(shè)備健康度（振動(dòng)、溫度）、任務(wù)緊急度（地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)）、資源約束（人員、管匯）三維度生成優(yōu)先級(jí)矩陣。
多井場(chǎng)協(xié)同排程：構(gòu)建“區(qū)域-井場(chǎng)”兩級(jí)調(diào)度網(wǎng)絡(luò)，通過遺傳算法優(yōu)化跨井場(chǎng)設(shè)備調(diào)撥路徑。
能源優(yōu)化：從“粗放供給”到“精準(zhǔn)供給”
柴油機(jī)智能啟停：基于負(fù)荷預(yù)測(cè)模型（LSTM+Prophet）提前15分鐘預(yù)判用電需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整柴油機(jī)運(yùn)行臺(tái)數(shù)。
光伏儲(chǔ)能協(xié)同控制：開發(fā)MPPT（最大功率點(diǎn)跟蹤）+SOC（荷電狀態(tài)）雙閉環(huán)算法，最大化綠電消納。
平臺(tái)將向三大方向深化：
自主進(jìn)化能力：引入聯(lián)邦學(xué)習(xí)與小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，使排程算法在無人工干預(yù)下持續(xù)優(yōu)化；
全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同：構(gòu)建“油田-電網(wǎng)-碳市場(chǎng)”數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)，支撐綠電直購、碳配額智能交易；
元宇宙交互：開發(fā)VR作業(yè)沙盤與AI數(shù)字員工，實(shí)現(xiàn)跨國專家“零時(shí)差”協(xié)同指揮。
在這場(chǎng)技術(shù)革新的浪潮中，捷瑞數(shù)字及其自主研發(fā)的伏鋰碼云平臺(tái)發(fā)揮著舉足輕重的作用。伏鋰碼云平臺(tái)通過智能排程與能源優(yōu)化的深度耦合，平臺(tái)正推動(dòng)井場(chǎng)作業(yè)從“經(jīng)驗(yàn)依賴”向“數(shù)據(jù)智能”躍遷，為油田高質(zhì)量發(fā)展注入綠色動(dòng)能。
