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文/閆娜 中國石化石油工程技術研究院，石油科技論壇
以數字技術為基礎的雲計算、大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈及3D打印等新興技術，在發展到一定階段後，逐漸向各行業下沉，演變成全社會的平臺性產業，推動各行業向數字化、智能化轉型。石油工程也不例外，特別是在 2014 年油價下跌以來，數字化技術已成為石油工程領域降本增效、提高生存能力和盈利能力的現實選擇。 數字技術給石油工程行業發展注入了新動能，為打造新業態激發了新活力，同時也給經營管理帶來了新挑戰。 本文介紹了石油企業數字化發展最新實踐，提出中國石油工程企業打造數字化時代運營優勢的策略建議。1 石油工程領域數字技術應用現狀與挑戰 1.1 石油工程是數字技術應用的領先者，但數字化發展不夠成熟
石油行業曾經是數字技術應用的領先者，石油工程行業涉及物探、鑽井、測井、固井、測試、壓裂、生產等多個環節和專業，各個專業及作業環節相互連接，整體協同性強，數據是各專業和環節交流對話的基礎，油氣勘探開發就是在各專業數據之間互相印證、互相支撐中實現了價值遞增。 管理諮詢公司埃森哲2017 年發佈的《數字化轉型倡議： 油氣行業白皮書》指出，“早在 20 世紀 80—90 年代，數字技術就開始在油田得到應用，90 年代以後，數字化油田技術更是幾乎席捲了整個油氣行業，只是績效提升非常有限”。
埃森哲分析師多次強調，“在數字化方面，油氣行業非常不成熟”。 中國海洋石油集團有限公司（簡稱中國海油）董事長楊華也曾專門寫信給全體職工，敦促全員進行數字化發展的思考。
數字技術的應用已在石油工程的作業方式和管理方式等方面引起了巨大的變革，但石油工程行業的特殊性決定了它不會像消費領域那樣迅速發生顛覆式的變革。 企業規模越大、涉及部門越多、專業性越強，數字化發展需要跨越的障礙就越多，就越需要企業謹慎佈局，不能貿然實施。 另外，油價走低和歷史資產負擔重等因素也拖累了數字技術對石油工程領域經營效果的改善。 目前，石油工程行業普遍認識到數字技術的影響。
據 IBM 調查報告，大多數石油工程企業提出了採用數字技術的改革願景，數字技術、數字化轉型和數字業務在各公司戰略中的優先級不斷提升，在物聯網、數據分析和人工智能等方面的研發投入逐年增加，已佔上游投入的 10%，近年這些方面的研發產出激增。
雪佛龍、殼牌、BP 等石油公司，以及斯倫貝謝、貝克休斯等油服公司都進行了一系列戰略性數字投資，積極拓展數字化技術應用，推動勘探開發進程。 例如，挪威國家石油公司（簡稱挪威國油）投資 2.4 億美元，要在 2020 年之前建成數字化中心； 殼牌公司建立了由70 多名專家組成的大數據分析研究團隊； 威德福公司以物聯網技術與裝備為基礎，構建了由數據採集與監控系統、雲計算和大數據分析構成的智能油田生態系統（圖1）； 中國石油化工集團有限公司（簡稱中國石化）也在“研究制定應對萬物互聯的專項規劃”。
行業外的眾多科技公司，如華為、IBM、微軟等，也紛紛涉足油氣行業數字業務； 而一些石油企業也在投資數字化創業公司，如挪威國油投資自動化鑽井公司，殼牌、雪佛龍等公司投資科技初創公司。
1.2 數字技術將改變石油工程競爭優勢的來源
石油工程行業競爭優勢的來源，經歷了從有形資產佔有、經營範圍擴張到產業鏈垂直整合的變遷。 在數字技術推動產業融合的背景下，企業的優勢將不僅僅來源於內生優勢，還將來源於對外部資源的有效利用，網絡協同和數據智能是數字技術價值產生的兩個主要來源。
網絡協同推動比較優勢讓位於系統集成優勢。 通過大規模、多專業、多地域的網絡實時互動，協同解決特定問題已成為發展趨勢。 企業收益將更多地來源於客戶、供應商、商業夥伴和研究人員協同形成的合力，這考驗的不僅是企業的技術和資源，更是組織的彈性和制度創新的智慧。
數據智能推動傳統資產優勢讓位於數據資產優勢。 數據是新興技術的血液，提升業務操作效率，改善客戶體驗，都依賴於數據分析形成的洞察力，數據將成為最有創效能力的資產。 數據越多、質量越好，依靠數據分析驅動決策取得的競爭優勢也就越明顯。
1.3 數字技術對石油工程運營機制提出更高要求
數字技術對企業的商業模式和業務流程帶來了顛覆性改變。 石油工程領域數字化發展首先要打破部門間壁壘，營造一個無縫互聯的環境，對每項業務環節進行優化、重組，從系統全局最優目標出發來設計和優化流程各項活動，追求簡潔和有效控制，力求整體效率和效益最大化。 這些業務流程的變革，需要企業組織架構、管理模式和管理體系的重構來支撐。
目前，國內石油工程企業數字信息建設以“條塊化、煙囪式”系統為主，信息過載與信息孤島並存，這些系統的融合集成需要結合數字技術的發展趨勢，進行科學規劃。 根據諮詢機構DNV-GL統計，落後的組織文化、制度和程序限制、文化限制等是影響很多石油企業數字化發展的重要因素。 另外，數字化轉型是一個不斷修改、發展和發現的過程，數字化投資受回報期望、時間表和目標的制約，需要在長遠戰略規劃與短期內見效益之間進行權衡。
2 數字技術為石油工程發展帶來機遇
2.1 數字採集傳輸技術推動運營能力提升傳感器、無人機等技術在油氣領域的應用，實現了數據採集手段多樣化、數據傳輸實時化、數據格式標準化，使施工現場與後方支持部門間建立起聯繫，實現信息和數據共享，推動企業運營能力提升。 例如，哈薩克斯坦一個預計2022 年投產的油田擴建項目，約安裝100萬個傳感器。 在石油工程作業中，人工檢查監測管道和設備往往既危險又不可靠，並會對生產過程造成干擾。 利用無人機進行海上項目檢查，對生產無影響，所需人員僅為原來的 1/3。 BP 公司在海上和陸上使用無人機進行火炬監測，所花費的時間和費用僅為傳統方式的 1/10，採集方式不僅更安全、更高效，而且採集的數據標準化程度更高、質量更高。 數據採集預測機構 Mordor Intelligence稱，無人機在45分鐘內採集的數據量將與過去30年採集的數據量總和相當，無人機在油氣行業的應用在 2020 年將達到 20 億美元，年均增長率達37%。
移動設備應用程序提供了新的便捷操作途徑。 在壓裂施工現場，一個組合一般包括40臺大型裝備，4000個可替換的零部件。 這些裝備和部件在現場需要 11個員工安排部署，以往需要兩組人員輪班維護監測，現在使用手機應用程序，可省略手動輸入環節，大幅提升監測效率，而且數據可共享到遠程支持中心和設備維護中心。 BP通過可穿戴裝置追蹤操作人員的動作，優化操作，保障安全，目前尚有待規模推廣應用。
數據採集和實時傳輸技術的應用，推動了石油工程領域人與人、人與物、物與物之間的廣泛互聯，消除了溝通在空間和時間的界限，改變了交互的時間和位置，強化了機構之間的相互支撐，推動石油工程服務業務的過程管理逐步走向實時化、遠程化和集成化。
石油工程企業憑藉數字技術，建立遠程支持中心、區域協調中心等機構，優化跨職能、跨地域/業務單元的運作流程，提升運營能力。 斯倫貝謝公司將水平鑽井專家從野外轉移到遠程支持中心，在那裡一位工程師可以監督 6 口井作業。
2.2 數字集成分析技術提高工程決策質量
數據採集手段的多樣化及廣泛連接，為決策質量提升提供了基礎。 數字時代的決策不再依賴於經驗、直覺，而是以實時數據為基礎。 實時數據多角度、多層次的交叉復現，通過對更廣泛的數據源展開更復雜的分析、可視化和數據挖掘，提供更深入的洞察，科學決策，支撐更高質量的發展。
油氣行業價值鏈跨度大、涉及專業眾多、經營主體多種多樣，在技術融合的大趨勢下，搭建跨學科工作平臺已成為共識。 挪威國油推行“整合運營”，實現了公司組織、地方協同的跨學科合作。 BP 在全球建立 35 個協作中心，將地面與地下的實時數據都傳送到協作中心，實現多學科多地區的協同； 並開發了基於雲的地球科學平臺（Sandy），將地質、地球物理、油藏和歷史項目信息鏈接在一起，識別新的連接和工作流程，加速從勘探到儲層建模的過程，目標是將數據收集、解釋和模擬的時間縮短 90%。 斯倫貝謝推出DELFI 勘探開發平臺，整合各類計劃和作業程序，存儲全部歷史數據，為油氣項目全體管理人員、作業隊伍提供入口，為各類專業操作系統和程序提供接口，形成了共享工作平臺。 中國石油天然氣集團有限公司（簡稱中國石油）搭建勘探開發夢想雲平臺，涵蓋油氣藏、生產、經營等 6 個領域，將物探、鑽井、經濟評價等 15 個專業均納入統一管理，建立共享模型，整合專業軟件，提升業務協同能力、智能化創新能力、專業軟件共享能力、應用集成與開發支持能力。
這些跨學科跨領域的工作平臺具有 3 個特點： 一是打破學科界限，促進各專業知識互相溝通，形成互相印證和互相促進； 二是以數據分析、機器學習、可視化呈現、高性能計算和物聯網等數字技術為支撐，提升施工設計的科學性，優化生產、降低綜合成本； 三是系統可擴展，在這些平臺上可開發或連接新的專業軟件或工作流程。 服務響應方式由人為配置與評估向實時精確配置與評估轉變，進一步提升石油工程服務的主動性。
2.3 數字控制技術提升施工自動化程度
隨著自動化技術、機器人技術的不斷髮展，石油工程施工領域的自動化程度不斷提升，自動化技術在高風險地區或環節、重複性作業、週期性檢查等施工中得到越來越廣泛的應用。 美國市場研究機構Technavio 研究顯示，油氣行業是機器人終端的應用大戶，約佔市場總規模 58.5%。
道達爾公司 2013 年發起陸用機器人挑戰賽，來自奧地利和德國的團隊研製出 ARGOS 原型，可替代人工檢查，精確發現異常，進行異常干預。 NOV 公司的自動化鑽井系統，通過軟件機器人實現流程自動化，提供4個等級的自動化級別，可自動進行重複性鑽井作業。 有專家預測，目前一部鑽機需配置 26 個人，到 2025年左右可能只需要 5 個。
威福德公司推出了 AutoTong 自動化接套管系統，用速度控制算法準確控制接扣過程。 專用評價系統可對套管與完井管柱進行精確控制與無差錯評估。 AutoTong 系統操作員只需按下大鉗手柄上的按鈕，交互更為簡單。 與傳統下管柱設備相比，海上作業成本降低約20%。
2018年挪威國油宣佈，挪威大陸架第一個全自動無人平臺投入使用，由Oseberg油田中心遠程操作。 平臺上只配備最基本的生產設施，上層結構僅重1000t，每年僅需進行一兩次維護，這種平臺為開發較小規模油藏提供了很好的選擇。
2.4 3D打印與虛擬實驗技術加快研發速度
在技術研發中，數字技術為聚集創意和縮短上市時間提供了充分支撐。 利用大數據分析技術和虛擬社區，實現更精準的創意，以支持產品開發。
數字孿生技術、3D 打印技術可加速原型開發和測試，快速低成本試錯和調整，提升設計效率和先進性水平。 3D 打印技術支持的小批量生產，尤其適於針對客戶需求和偏好定製。 GE 公司在軟件平臺上創建制造社區，廣泛彙集優秀創意，通過 3D 打印和微製造工廠，快速製造出產品原型，大幅削減從創意到最終產品的時間，推動新技術產品“以閃電般的速度進入市場”。
數字虛擬現實技術為石油工程新技術培訓、練習和推廣提供了新途徑。 斯倫貝謝、哈里伯頓等油服公司將 AR/VR 技術應用到新技術應用的培訓，哈里伯頓將 AR 培訓功能集成在 DceisionSpace 平臺中。 斯倫貝謝應用 VR 系統進行固井培訓。 AltusIntervention 公司推出了培訓模擬器 MultiSIM，展示井筒干預操作，給培訓人員提供操作中遇到的各種可能情況，使受訓者提升操作信心與能力，為提高施工安全和效率提供支撐（圖 2）。
2.5 數字技術發展帶來新的業務內涵
數字技術與石油工程技術的結合為石油工程領域的業務發展提供了契機。 貝克休斯公司設立了專門的數字化服務板塊，主要服務於上中下游設備的數字化監測和企業的數字化轉型。 以數字孿生技術和Predix工業互聯網操作平臺為基礎，將實時監測與控制協調相結合，推出了監測分析設備運營情況的資產績效管理系統（APM）和預測性腐蝕管理系統，以及監測和分析陸上油氣生產情況和油氣井狀態的智慧流系統（IntelliStream）。
隨著數字技術在油氣行業應用逐漸擴展，人為錯誤、終端與網絡安全等問題逐漸突出。 移動連接性增強、操作數據廣泛使用和自動化帶來了新的漏洞，用最先進技術保證系統順暢運行成為行業共同需求。 斯倫貝謝公司 2004 年開始對油公司和油服公司提供網絡安全服務，並於 2014 年、2016 年、2017 年分別建立了軟件技術創新中心、工業互聯網中心、機器人部門，主要研發高性能計算、雲、大數據、物聯網、工業互聯網、可視化等技術，並推動其在石油工程領域的應用。
Diamond 海洋鑽井公司推出區塊鏈鑽井服務，優化鑽井施工的平臺由 5 個基本模塊組成： 供應鏈和物流管理、井設計監測、預算監控、動態關鍵路徑和性能跟蹤。 用戶可從任何網絡訪問設備狀況並進行性能分析，實現總成本實時管理。 該平臺對採購、施工、完成和生產各階段進行跟蹤、規劃、優化建井和生產過程，通過協調各方、改善進程，達到提高鑽井效率、降低作業者總成本的目的。
哈里伯頓公司推出“油田之聲”（Voice of the OilfieldTM）服務，針對不同公司的目標，依據對井口、油田和資產的閉環管理，部署與應用智能設備、物聯網、數據分析和雲平臺等數字技術，與生產和油藏工作流程相結合，幫助客戶進行數字化投資的優先級管理。 憑藉開放的協作平臺，“油田之聲”能夠整合來自不同供應商的各類型技術，幫助客戶數字化投資收益最大化（圖3）。
3 石油工程企業數字化發展策略與建議3.1 數字化發展策略的主要模式
數字化發展沒有通用解決方案，應考慮自有資源和限制，以業務為導向，以解決問題為核心來設計適用的發展模式。 總體來看，石油工程領域獲取數字技術價值的策略大致可以分為 3 類。
一是增量模式。 企業的關注重點仍然是當前業務、 運營及客戶模式。 數字支出屬於非戰略型投資，數字業務為非常規業務。 運用數字技術擴展能力是企業的機遇，數字技術應主要由業務部門驅動。 許多小型油公司或油服公司由於科研能力有限，多采用這種模式，與其他公司合作，應用數字技術共同開展新業務。
二是內部突擊模式。 有計劃地利用數字技術優化企業工作流程，提升同步程度，降低數據信息的孤立程度，推動當前業務、運營及客戶模式進行變革。 此方式側重數字技術的企業內應用，常被稱為數字化轉型或數字化改革，大部分石油工程企業採用這種策略。
三是整體規劃模式。 制定數字化戰略，著力於培養數據科學、創新和快速設計原型等能力。 綜合考量內部數字化與數字化業務發展的交叉與融合，設立中央數字化團隊研發、分享和推進。 斯倫貝謝公司即屬於此類模式，其軟件創新中心（STIC）負責數字願景總規劃； Doll 研究中心是自動化技術研發基地； 工業物聯網中心以雲、物聯網、自動化、跨學科平臺的網絡安全等為研究重點，並推動這些技術在公司及行業內的應用。
3.2 促進國有石油工程企業獲取數字技術價值的建議3.2.1 注重頂層設計，數字規劃與業務規劃相融合
國有石油工程企業的信息化工作已開展多年，基於數字技術，多職能、多地域、多業務單元的運營支持體系不斷優化。 為了迎接數字化挑戰，企業應強化數字化發展的整體規劃，結合業務發展和實際運營狀況確定數字化發展的戰略部署。 一方面藉助數字化創新，加快內部流程、業務模式等方面的變革，逐漸轉變成為由數據驅動的組織； 另一方面，綜合數字技術發展趨勢、業務規劃等多種因素，確定數字技術投資的優先級別，確保業務導向，圍繞價值創造點進行數字技術的應用和研發。
3.2.2 圍繞全價值鏈進行數字化佈局
國有石油工程企業具有專業門類齊全、產業鏈相對完備等優勢，具備全價值鏈數據分析的基礎。 首先，加強員工數字技術培訓，同時獲取外部數字人才，為數字化發展儲備人才； 其次，要強化先進分析技術研發，挖掘數據分析潛能，將數字化方法和手段嵌入核心流程； 再次，構建基於物聯網的數字安全體系； 最後，強化外部合作，與客戶、供應商、高等院校、新興技術研發公司等開展跨地域、跨行業、跨系統互動，構建企業協同平臺和發展生態圈。
3.2.3 持續關注支持，強化變革管理
數字化發展最終將實現對設計、研發、生產、運營、管理、競爭環境等所有環節重構。 國有石油工程企業的人力資源規模巨大，但組織的規模越大，數字化轉型的難度越大。 企業要實現數字化發展，首先，要創建數字化理念，營造數字化學習型氛圍，提高員工的協作性； 其次，領導層要持續關注與支持，數字化變革不僅需要制訂願景和目標，還應不斷進行協調與規範，樹立典型榜樣，為變革營造良好環境。
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