★北京亚控科技发展有限公司郑炳权，李延树，李泽浩

本文以中国最大油气田——长庆油田基于亚控工业云操作系统WellinOS的生产管控平台项目，围绕油田生产业务核心，开发和建立公司级生产管控平台，融合公司级、厂级等三级生产业务平台，通过业务整合、管理变革、技术赋能，实现技术层的协同研究、精准预测，管理层的决策指挥、优化运行，融合信息技术、岗位责任与油田生产业务为一体，实现生产业务闭环。解决了数据共享周期长、手工抄录和填报数据耗时长、工作量大、成本矛盾大和管理难度高等问题。

1　项目背景

随着企业数字化转型的推进，油气田生产运行、科技创新、安全环保、业务管控等各个方面对数字化技术的需求日益迫切。迫切需求能够构建一个统一的生产管控平台，实现对油气采收生产全过程的各类数据的集中管理和分析，集成各类业务系统和应用，促成业务管理的关联统一、已建系统平台的关联统一、制度职责的关联统一，实现信息共享和业务协同，为管理层提供准确、及时、全面的决策依据，确保各项工作的协调一致，提高整体运营效率。因此，建设公司级生产管控平台是顺应数字化转型趋势，提升企业整体运营效率的必然选择。

通过信息技术与油田业务的深度融合，生产管控平台不仅可以推动油田业务精益化管理，还可以提升安全管控水平。平台集成基于工业时序数据的报警优化系统，完善报警参数调整规范、研究高频报警分析方法、构建生产工艺报警优化算法知识库、标准化报警管理流程、实现报警优化全闭环管控，进一步提高生产现场工艺及业务精准报警。一旦发生异常情况，平台迅速响应，结合数据分析手段，自动发起隐患风险措施处置或推送业务部分，及时采取有效处置措施，降低事故风险，保障企业生产过程的“安、稳、长、满、优”。

2　项目建设应用

依托生产管控平台，开发基于闭环管控的大模型、知识库、智能化以及流程自动化过程管理体系，实现通过实时生产数据和知识库进行智能决策、优化生产作业管理以及自动执行生产作业的生产过程管理。

2.1　技术方案架构设计

本项目在现有业务梳理与分析基础上，根据系统功能与技术方案，实现基于云组态的“大监控”模式生产业务流程全闭环管控设计，为业务管理提供有效的支撑平台。方案架构图如图1所示。

图1 方案架构图

2.2　油田生产管理大模型设计

（1）数据采集与整合

·多元化数据采集：利用传感器、仪表、无人机等技术手段，实时采集油田生产现场的各类数据，包括油井产量、设备状态、环境参数等。

·数据清洗与预处理：对采集到的原始数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高数据质量和可用性。

·数据整合与存储：将处理后的数据整合到统一的数据平台中，实现数据的集中存储和管理，便于后续的数据分析和模型构建。

（2）模型构建与优化

·生产预测模型：基于历史数据和机器学习算法，构建油田生产预测模型，用于预测油井产量、设备故障等关键指标，为生产决策提供数据支持。

·优化决策模型：结合油田生产实际情况和约束条件，利用优化算法构建油田生产优化决策模型，实现生产计划的智能排程和资源的合理配置。

·模型迭代与更新：定期对模型进行评估和验证，根据实际效果进行模型的迭代和更新，以确保模型的准确性和有效性。同时，随着油田生产环境和需求的变化，及时调整模型参数和结构，以适应新的生产场景。

2.3　知识库建立与应用

（1）知识库架构设计

·数据分层架构：设计包括元数据层、数据模型层、数据实例层等在内的多层次架构，以支持知识的灵活组织和高效检索。

·知识关联与图谱构建：通过实体识别、关系抽取等技术，建立知识之间的关联关系，形成知识图谱，提升知识的系统性和可用性。

·权限管理与安全保障：设计严密的权限管理机制，确保知识的安全可控，同时支持不同角色用户的知识需求。

（2）知识填充与更新策略

·初始知识采集与整理：通过文献调研、专家访谈、现场观察等方式，收集油田行业的基础知识和经验，进行整理和标准化后录入知识库。

·用户反馈与知识优化：鼓励用户在使用知识库的过程中提供反馈意见，根据用户需求和反馈进行知识的调整和优化，提升知识库的质量和用户体验。

·动态知识更新机制：建立定期的知识更新流程，结合油田行业的最新发展动态和技术进步，不断补充新知识、淘汰过时知识，保持知识库的时效性和先进性。

·知识验证与审核流程：设立专门的知识验证和审核环节，确保新录入或更新的知识的准确性和可靠性，避免因知识错误而带来的风险。

2.4　智能化开发与实践

（1）智能化技术选型与分析

·关键技术分析：针对油田行业的特定需求，选用适合的智能化技术，如自然语言处理、机器学习、深度学习等，确保技术的成熟度和稳定性。

·技术兼容性评估：评估所选技术与现有系统的兼容性，确保智能化能够无缝集成到生产管理流程中，降低实施风险。

·技术发展趋势预测：关注智能化技术的最新发展动态，预测未来技术趋势，确保所选技术具有较长的生命周期和可扩展性。

（2）决策优化与生产指导

·自主决策能力：设计智能化具备自主决策能力，能够在遇到问题时根据预设规则和算法进行自主判断，减轻人工干预的负担。

·数据分析与处理能力：强化智能化的数据分析和处理能力，使其能够高效处理海量数据，提取有价值的信息，为生产管理提供数据支持。

·交互与协作能力：构建智能化与其他系统或人员之间的交互与协作机制，实现信息的实时共享和协同工作，提升生产效率。

·安全与可靠性保障：在功能设计中充分考虑安全和可靠性因素，确保智能化在运行过程中能够抵御各种潜在威胁，保障生产管理的稳定进行。

2.5　作业流程自动执行与管理

（1）作业流程管理与优化建议

·梳理现有业务流程：对油田公司作业区现有的生产管理流程进行全面梳理，包括勘探、开发、生产、销售等各个环节，明确各流程涉及的业务部门、岗位职责、关键节点等。

·分析流程瓶颈：针对现有流程中的瓶颈环节进行深入分析，找出影响流程效率的关键因素，如数据传递不畅、审批周期过长、资源调配不合理等。

·提出优化建议：根据分析结果，结合油田公司的实际情况，提出切实可行的流程优化建议，如简化审批程序、优化数据共享机制、提高资源利用效率等。

（2）作业督办与闭环管控

·明确自动化需求：根据业务流程梳理结果，明确需要进行自动化的环节和具体需求，如数据自动采集、报表自动生成、任务自动提醒等。

·选择自动化工具：针对油田公司各采油厂的特点和自动化需求，选择适合的自动化工作流，确保这些工作流能够满足实际需求并具备可扩展性。

·配置自动化流程：根据选定的工作流，结合业务流程梳理结果，进行详细的配置工作，包括设定自动化规则、配置数据交互接口、定义任务触发条件等，确保自动化流程能够准确、高效地运行。

3　项目创新性、重难点分析

（1）创新性

以“井站线、业务流、人机法”为研究对象、以一体化生产管控、多平台有机融合、多部门业务集成为目标导向，研究开发长庆油田公司级生产管控平台，实现大监控模式下采油工艺系统“业务管控一体化、监督决策一体化、风险管控一体化、体系纪律规范化、过程管控可视化、流程制度标准化、数据业务智能化”的运行效果，确保工艺系统高可用、好运维、易扩展，实现将先进的信息化技术与业务深度融合，优化管理流程、突出专业技术，提高综合收益，达到“自动化、可视化、智能化、一体化”的建设目标，为建设油田公司下各采油厂高质量的数智化发展提供平台保障。

（2）重难点

长庆油田在推进数字化转型过程中，为适应业务管理需求，部署了各类信息系统，多系统并行甚至冗余，数据共享周期长、难互通，且存在手工抄录、填报数据耗时长、工作量大等问题；再加上现场业务体系庞杂、制度标准繁琐、岗位职责模糊，导致员工工作负担重、成本矛盾大、管理难度高等管理问题，使岗位责任制落实起来大打折扣。

（3）安全性

亚控工业云操作系统WellinOS的安全审计机制展现出了高度的专业性和先进性。该系统严格遵循国内信息安全设计的主流方法论，同时融入了最新等保2.0的等保三级及部分四级要求，以确保其信息安全防护的全面性和有效性，为系统的安全稳定运行提供了有力保障。

4　项目效益

（1）本系统平台的建设与运维，支持全配置式组态进行业务快速实现，提供App开发、可配置、运维一站式服务，较传统系统开发与运维，建设周期从年为单位降为数月、数周，大大缩短业务系统建设周期。

（2）系统平台对油田公司业务和厂级生产业务进行了数据的贯通与融合，为后续厂级大集控平台中数据下沉到作业区提供了重要的参考价值，更实现了“一体化生产管控、多平台有机融合、多部门业务集成”的大监控运行模式。

（3）一方面是多维数据的全融合，另一方面是对已建业务系统全面融合集成，避免重复建设投入。且基于WellinOS平台的开发组件全量提供，基本无需其他第三方工具产品集成，平台支撑后续业务的高拓展性。

（4）面向工程师用户，低代码，随需而变自主运维。系统的硬件资源随时可扩充，单端云化部署任意切换。实现多级节点统一管理，自主运维。

（5）平台全面实现工业级安全保障，分级多域、自主可控的信息安全防护，支持各个层级的深度防御安全，实现高安全高可靠。

（6）在公司级管控平台下开发的功能可以根据岗位权限直接下发至厂级管控平台，同时满足在厂级平台开发的定制化功能同步至公司级平台，实现定制化业务需求低成本快速推广。

5　项目意义

长庆油田公司级生产管控平台项目的成功实施，不仅为长庆油田提供了高质量的数智化发展平台保障，还具有重要的推广价值。

（1）可复制性

该项目的实施经验和解决方案具有较高的可复制性。对于其他油田企业来说，可以借鉴长庆油田的经验，结合自身的实际情况和需求，快速构建类似的生产管控平台。这不仅可以提高生产效率和管理水平，还可以降低建设成本和时间成本。

（2）模块化与可扩展性

该项目的模块化实施和可扩展性设计使得平台可以随着企业的发展和业务拓展进行灵活调整和优化。企业可以根据实际需求增加或减少功能模块，实现平台的快速扩展和升级。这为企业提供了更加灵活和高效的生产管控解决方案。

（3）推动数字化转型

该项目的成功实施还具有重要的示范意义。它推动了长庆油田的数字化转型进程，为其他企业提供了可借鉴的经验和案例。通过构建统一的生产管控平台，企业可以实现对生产全过程的集中管理和分析，提高整体运营效率和管理水平。

综上所述，长庆油田公司级生产管控平台项目不仅具有丰富的典型经验，还具有重要的推广价值。通过借鉴和推广该项目的经验和解决方案，可以为其他油田企业提供更加高效、灵活和智能的生产管控解决方案，推动企业的数字化转型和高质量发展。

作者简介：

郑炳权（1973-），男，广东人，硕士，现任北京亚控科技发展有限公司总经理，主要从事自动化软件、MES软件和工业互联网平台相关的研究工作。

李延树（1985-），男，山东德州人，硕士，现就职于北京亚控科技发展有限公司，主要从事工业软件、智能制造、智慧城市等方面的研究。

李泽浩（1999-），男，黑龙江大庆人，学士，现就职于北京亚控科技发展有限公司，主要从事工业软件、智能制造等方面的研究。

摘自《自动化博览》2024年12月刊