1.3DOF的演变
从20世纪90年代中期开始，一系列关键项目定义了DOF系统的演变。本节介绍这些项目及其各自在DOF技术所应用于的石油和天然气业务方面的亮点。第1.8节中表1.1_1.9总结了每个项目，包括操作员报告的值（本节将讨论）。
1996年，挪威国家石油公司和挪威科学理事会（挪威石油工业协会，2006年）制定了一项称为综合作业（IO）的计划，在新的信息和通信技术计划下开发更深的海底油田，目标是
- 实现零环境事故，
- 尽量减少人为干预和接触高风险和偏远地区，以及
- 公司货币价值最大化。
1998年，壳牌和WellDynamics（Ballengooijen，2007年）通过安装一系列遥控井下控制阀（choke）设备并实时监控生产，引入了智能井的概念。后来，该项目得到了扩展，包括多个储层的生产运营和运营复杂活动，称为智能场。
2000年，BP（Reddick等人，2008年）在DOF生产优化方面取得了重大进展，该公司在光纤通信方面投入巨资，并建立了先进的协作环境，在岸上建立了监控中心，使专家能够在名为"未来领域"的程序中使用实时信息直接与海上运营人员合作。
2006年至2011年，康菲·菲利普斯在北海和挪威大陆架启动了IO（综合运营）项目（《数字能源杂志》，2006年）。该计划侧重于运营、工程工具包和数据管理。对于选定的资产，操作人员将所有人工升井放在SCADA上，构建了一个综合操作中心（IOC），并建立了报警管理、罐体管理、可视化和成本优化的工作流程。数据管理包括确保井口记录和从分布式数据系统过渡到单一的"真相源"系统。IO计划引入了管理，通过例外和跟踪良好性能，根据计划，这是图表和显示在国际奥委会。国际奥委会还装备了控制水井和设施的设备。IC支持主动管理，并解决了生产瓶颈等问题。
2005年，雪佛龙推出了I-Field计划（Oran等人，2008年）。对于加利福尼亚州的圣华金谷业务部门，I-Field项目包括协作环境（决策支持中心、DSC）、远程协作和可视化以及标准化。DOF系统提高了队员效率、更好地整合了办公室和现场活动、优化蒸汽系统、监视油井事件以及模式异常工具。关于其在尼日利亚的Agbami开发（Sankaran等人，2010年；Ibeh等人，2015年），雪佛龙实施了智能油井完井、异常管理、改进协作、标准化和集中分析，并更加关注安全和环境风险。Agbami全面实施DOF是智能油井可靠性和最小化干预的关键成功因素（Ibeh等人，2015年）。AgbamiDOF系统使用井下传感器、DSC以及复杂的数据采集和卫星通信。DOF对监视和流量保证也至关重要。同时，部署了生产优化和储层管理解决方案（Paulo等人，2011年），其中具有良好的测试验证、井率估计和数据分析组件。
2010年，科威特石油公司（KOC）启动了科威特智能数字油田(KwIDF)方案，该项目有三个试点项目（Dashti等人，2012年；Ershaghi和Al-Abbassi，2012年）是业内最雄心勃勃的公司之一，采用最先进的通信、传感器设备、协作中心和自动化工程工作流程。KwIDF的愿景是实现油田资产的测量、模型和控制IO，在生产和储层管理协作工作环境中有效和一致地做出明智的决策。Al-Abbasi等人（2013）介绍说，DOF旨在帮助资产团队应对这些挑战，新一代石油工作流自动化将实时数据与资产模型集成，帮助团队成员协作，以便他们能够更好、更充分地了解资产问题。他们称此程序为智能工作流或智能流。
这种方法是尖端的，但也更加复杂。使用人工智能技术（如代理模型和神经网络）以及可视化引擎来提供有效的可视化数据挖掘工具，解决了复杂性问题。其工作流自动化的目标是为资产机会提供集成解决方案，并基于智能分析和集成可视化的说明指导运营。
沙特阿美首次使用智能现场项目（I-Field），始于2006年，其哈拉德三号增量项目，其中包括配备智能完成和实时数据的多边油井（Al-Hutheli等人，2012年）。计划目标包括：
- 通过实时干预和实时全场优化增强可恢复HC，
- 通过远程监控和干预增强HSE，以及
- 通过最大限度地减少手动监督和干预来降低运营成本。
截至2010年（Abdul-Karim等人，2010年），沙特阿美有19个智能油田在运作，目标是到2017年在其所有上游业务中实施智能场概念，从而更好地了解水库并改进。
1.4DOF运营级别和层
我们使用以下条件对DOF实现进行分类：
- 油井和相关设施是否与传感器和遥测设备一起安装？
- 过程自动化的水平和复杂性是什么？
- 要求工程活动的主要类型（监测、诊断和优化）？
- 需要哪种类型的工作环境？
图1.5显示了石油和天然气（O&G）业务部门的运营水平如何影响O&G运营的主要目标。
图1.5DOF金字塔显示了O&G业务部门的四个运营级别，其中三个关键绩效指标（KPI）（生产正常运行时间以及团队和流程效率）为业务带来价值。金字塔与描述每个操作级别的基础结构、工作环境和优势的表相关。
金字塔有四层，手动流程级别最低，增加到自动化、实时操作中心（RTOC）和最终DOF。金字塔还有三个垂直轴，表示关键性能指标（KPI），因为自动化向真正的DOF实现方向发展；这些KPI是生产停机时间以及团队和流程效率的改进。效率是相对于手动过程的值。请注意，其他因素隐藏在人工干预和协作中，我们假设手动流程完全由人工操作执行（即很少或根本没有自动化），协作是最少的。
实际上，任何给定的O&G操作可以同时在其中几个级别运行，具体取决于操作或资产的年龄和规模等因素。例如，较旧的陆基操作可能是完全的，也可以主要是手动的。较新的操作可能具有更高的自动化功能，可能是某些SCADA或部分自动化的传感器和其他较新的或离岸设施（风险和成本天生较高）可能与许多传感器完全自动化。下面是图1.5中四个级别的描述。
手动过程级别：这是初始参考点，假定完全手动过程。数据不是实时获取的。使用基本表面传感器[压力（P）、温度（T）和体积（V）]，并且人们访问操作现场时记录和记录读数并进行记录和记录。生产井测试定期按需进行。数据通过电子邮件或共享文件夹的存储库在不同学科之间交换。工程工作流由每个学科手动执行（在孤岛中，没有集成）。每月执行一次监控，并随机执行诊断和优化（每年2~3次）。沟通是通过电话、电子邮件和会议进行的。资产团队协作率低。
自动化级别：实时数据仅从基本表面传感器（P、T）采集，并使用无线技术收集信息。生产井测试每月或按需进行。使用行业标准协议将数据集中到SCADA/Historian存储中心。某些工程工作流是自动化的。每天执行监控，而诊断和优化过程可以每月执行一次。在会议和情况室中就生产问题进行团队讨论。协作开始改善。
RTOC水平：现场的大多数表面位置都有实时传感器，包括流量计。对于没有流量计的油井，虚拟计量用于为单个井提供生产数据的整个现场。数据使用无线或WiMAX技术发送（以支持大容量数据流量）。数据使用行业标准协议集中到SCADA/Historian存储中心。大多数工程工作流都是自动化的，具有提供警报和警报的高级算法。实时执行监控，而诊断和优化可以每周或每月执行。该行动包括一个专门的实时操作中心，配备专门的工作人员。协作意义重大，但并非最佳。与现场行动人员的沟通是通过手机和短信进行的。
DOF级别：操作与RTOC完全相同；但是，大多数工程工作流都是智能的，具有生成建议和指导的预测能力。监控通过基于异常的监控进行实时执行，而诊断和优化可以每天使用咨询系统进行，以防止生产停机。有一个专门的协作工作环境（CWE），配备敬业的员工和与现场操作人员的完整工作流程移动通信。协作达到非常高的层次，跨学科之间的协同作用。通过闭路电视、视频和聊天与现场操作人员进行通信。