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目前，油氣生產行業面臨著巨大挑戰：國際油價大幅下跌，大部分企業瀕臨虧損；產出失衡，開發難度逐年增大，開發成本持續增加；油田開發的安全環保問題異常險峻。為改變這種局面，油氣企業必須依靠信息技術優化產業鏈，油田的數字化建設勢在必行。
對于年產500萬噸、規模相對較小的大港油田來說，其當下面臨的挑戰并不小。首先其地下情況復雜，構造破碎，油氣開發難度非常大。其次開發成本高，人工成本占一半以上。最后節能減排方面有更高要求。大港油田毗鄰蟹池，只要有污染，就面臨巨額賠償。為此，對于大港油田來講，以提高經濟效益為目的的信息化建設尤為必要，多年來大港油田也取得一些成績。從2008年到2014年，大港油田連續獲得中石化信息化建設先進單位；2012年獲工業信息化深度融合國家級示范企業；2013年獲天津市濱海新區兩化融合先進單位稱號。
“港西模式”簡化系統工作
2015年，大港油田開啟了首個“港西模式”。圍繞地面簡化工作開始，簡化大量的系統工作，以減少安全事故隱患，開展以管道數據化、地面數據優化等核心數字化工作，在注水井上實現了遠程監控，整個油氣液壓計算的數據來源，實現了源頭采集，為油田開發提供有力保證。針對人工成本高的現狀，大港油田按照地面標準化要求，實現了遠程數據采集，促進了組織模式的轉變，達到了遠程化、集約化、無人化管理的目標。在信息安全建設方面，大港油田通過物聯網技術，旨在消除人的不安全行為，降低物的不安全狀態，全面提升油田安全管理工作。以前管線上出現偷盜油事件，通過對重點區域實現視頻監測，有效的控制了事故發生。同時通過視頻監測煙霧情況、人員穿戴等，過去都是巡警式的，現在坐在辦公室就能發現問題，大大簡化了管理工作。
云計算在大港油田的突出貢獻
云計算的應用在大港油田起到了突出性的貢獻。大港油田是結構非常復雜的地區，在研究過程中，技術專家往往在協同研究方面面臨很多問題。此外，在數據的收集整理過程中，還有很多質量控制過程，這個工作量是非常大的。大港油田采用最新技術，實現主流研究軟件的應用集成，并對軟件的復雜技術和動態用戶進行了調整，用戶只要一個界面等級，就可以應用。在過去，建模需要人工一點點地實現，針對大量的三維應用，上千萬的建模，基本上實現不了。現在大港油田采用GDP技術，實現遠程控制，可以在瀏覽器上實現這項工作，效果非常好，所有的工作可以在遠端實現，節省網絡資源。提高效率10倍以上，對研究工作有巨大的支撐作用。可以看到，信息化建設確確實實為企業解決了問題，推動了企業兩化融合。
大港啟動智能油田建設
在智能油田建設方面，大港油田還存在較大差距，在實施過程中還存在一些問題。比如整個系統里，數據模型還不統一，用戶的管理權限，維護人員配備有很大差異，數據集成度也不高，平臺的適用性比較差，這是共性，為此大港油田信息中心高級工程師劉志忠提出三個解決方法以供參考：首先基礎設施需要完善。現在云計算技術完全可以落地，我們可通過應用云技術解決數據采集問題。通過裝備的智能化來完成現場數據采集，然后將其標準化。數據的管理上需要建立統一的企業數據庫，作為數據之間的交換通道，來解決數據集成的問題。第二，通過物聯網技術實現整個過程監控。這需要設施的標準化及搭建的平臺能夠提供多業務支持，尤其4G技術出現后，要求平臺能夠承載多項業務，所建立分析的模塊，要支持業務協同。為簡化用戶的使用，構建統一的信息平臺。比如建立統一的Paas開發平臺，以規范信息建設。通過建立統一的用戶管理，實現HR的系統繼承，不像在過去，離職人員的賬戶還在用。最后，建立企業級的BPM，支持業務協同。
數據分析仍是核心
劉志忠表示，以信息化帶動工業化，可以大大縮短工業化進程。解決好兩化融合問題，也就提高了企業的管理水平。對于大港油田來說，要結合信息化建設情況，確保信息化工作全面覆蓋到主營業務上來，獲取可持續的競爭優勢，促進公司有質量、有效益、可持續的發展。
數字油田建設最為關鍵的是，數據建立后該如何指導生產，過去傳統的分析方式是由業務人員完成，依靠測井數據進行分析以指導生產。有了大數據的擴展分析后，可以減少人員分析，但仍然需要用業務知識去解釋，可以說大數據的分析指導仍然采用人的思維方式。絕對不是泛泛的將數據堆積，然后應用固式就可以，某種系統分析并不一定適合每個油田。所以，對于數據挖掘等數據分析仍然十分重要，這要求研究員重視再研究工作。
傳統企業如何應用互聯網+是今年的一個熱點話題，劉志忠認為，互聯網+不是對傳統產業的顛覆，而是換代升級。是要通過互聯網的思維，重構企業價值鏈、流程等，運用互聯網思維，我們會發現有很大的優化余地，包括管理風險、項目規劃及實施等。未來，“互聯網+油田”產業將迎來有前所未有的發展空間。