内容
1.1什么是数字油气田？
1.2DOF关键技术
1.3DOF的演变
1.4DOF操作级别和层
1.5DOF的主要组成
1.5.1实时进程的仪器、遥感和遥测
1.5.2数据管理和数据传输
1.5.3工作流自动化
1.5.4用户界面和可视化
1.5.5协作和人员组织
1.6DOF实现的价值
1.6.1行业挑战
1.6.2DOF系统如何应对挑战和增值
1.6.3DOF全球基准
1.7DOF实施的财务潜力
1.7.1字段描述示例
1.7.2成本估算
1.7.3经济参数
1.8汇总主要DOF项目的表格
参考文献
进一步阅读
根据国际能源机构（IEA）2016年的预测，世界能源需求预计将从2012年的约550QBTU（万亿英热单位）增长到2040年的850个QBTU。如图1.1所示，尽管可再生能源将增长很大比例，但石油基液体（石油）和天然气将继续是世界人口能源利用的最大贡献者，约占总量的55%。由于目前任何石油和天然气产量自然下降，石油燃料的持续增长只能通过在更高效、更经济地发现、钻探和生产这些资源的技术方面实现飞跃。石油和天然气生产中的一大新闻是该行业实施新的数字技术，以较低的单位成本提高产量。"数字油田"（DOF）的这场"革命"是本书的主题。
石油或天然气生产领域是钻入地下岩层的井的价值链，石油或气体从该岩层流向井中的穿孔，然后通过各种扼流圈和阀门将油井向上，形成管道和处理设施，最终流入销售终端或储罐。图1.2A是井口和生产设施的海上综合体，图1.2B说明了从海上综合体到海底井口的管道综合体，这些管道连接到海底钻出数英里的井到油藏。图1.2C显示了陆上综合体的井口，该综合体使用泵来提升石油。对于每种情况，有许多测量方法使操作和生产人员能够监控和改进生产（图1.2D）。这些测量包括压力、温度、流速、功率、振动等，这些测量方法在本书中将讨论。DOF是最先进的技术应用于传感器、数据通信、数据分析、协作和决策，贯穿整个完井、井、泵、管道、扼流圈、压缩机、处理设施等价值链，以更低的成本提高产量。
图1.1按能源类型进行的世界能源消耗[2016年国际能源展望》，报告编号：能源部/能源部-0484（2016年）。预计比2012年基数增长46%*。
图1.2（A）海上石油生产平台，（B）海底油井生产模板，（C）人工升井陆上生产，（D）作业中心。
本书将介绍DOF如何发展、当前DOF的状态、可用于您自己的专业工作的最佳实践（无论是管理、运营还是生产）的历程，以及在不久的将来可能实现的结果。本章介绍了DOF和后续主题。
1.1 什么是数字油气田？
当许多人第一次听到数字油田这个词时，他们可以想象诸如计算机显示器之类的东西，您可以在其中拖放数字物体和按下按钮来监控和自动化石油和天然气油田作业中使用的设备。这个共同愿景最明确地描述了DOF系统的接口。但是，在液晶屏幕的背后有许多传感器、电缆、电路、电子开关、逻辑算法和计算机，它们与运行油气田所需的专用仪器和设备（地下和地表）集成在一起。这种复杂的技术集合进一步与流程和人员集成到一个系统中，使人们能够与计算机技术进行接口，以优化油气田的运营。我们称之为DOF的智能系统是技术、流程和人员的集合。
DOF系统通常以承诺在正确的时间向合适的人员提供正确的数据，用于有效做出资产决策，以支持公司在最大化碳氢化合物回收和提高运营效率方面的目标而闻名。文献中的几个常见定义包括下面列出的定义：
- "数字油田是技术中心解决方案的一个总称，允许公司利用有限的资源。例如，此类技术可以帮助员工更快速、更准确地分析日益复杂的工程技术（Steinhubl等人，2008年）产生的不断增长的数据量。
- Saputelli等人（2013）将DOF定义为"数字自动化支持的学科、数据、工程应用和工作流集成工具的编排，这些工具可能涉及现场检测、遥测、自动化、数据管理、集成生产模型、工作流自动化、可视化、协作环境和预测分析。
- 数字油田的定义是，石油企业如何部署其技术、人员和流程，以支持优化碳氢化合物生产、提高运营安全、保护环境、最大化和发现储量，同时保持竞争优势。（istorehttps://www.istore.com/）。
我们将数字油田实现定义为一个技术系统，用于实时集成大容量数据采集和传输，用于在运营中心、分布式计算机系统和移动技术中使用数据。从这些目的地，数据在虚拟模型中重现，并通过自动化工作流、机器对机器通信、智能代理和预测分析系统在跨学科协作环境中可视化。集成的DOF方法使公司能够在最佳和安全的作业条件下保持其石油和天然气运营，并最终以最少的人工干预来最大化财务潜力。
1.2 DOF关键技术
许多业内人士会争辩说，DOF始于20世纪80年代初，在石油和天然气生产中引入了SCADA（监督控制和数据采集）系统。这些第一个程序是模拟系统，带有图表，由人们手动阅读和解释。DOF一词与20世纪90年代中期的数字传感器、数据通信和计算的引入更为恰当，随后在2000年代发生了数据和计算的演变。在2010年代中期，我们争辩说DOF处于青春期，随着"大数据"技术的增长、自动化和智能的应用不断增加、协作决策中心的引入以及对工作流程的重视。
但是，DOF的黄金时代——在所有相关设备应用移动性、自动化智能以及实时生产和现场管理的自动化优化方面拥有传感器——在未来几年和几十年即将到来。我们可以满怀信心地说，未来十年将带来新的令人振奋的进展。让我们来看看一些关键技术，这些技术对于我们实现这一目标至关重要，对于实现DOF系统的黄金时代至关重要。
图1.3描述了DOF系统最重要的元素
我们现在所知的互联网是通过军事、大学和私人公司之间的伙伴关系开始的，称为ARPANET（艾萨克森，2014年）。艾萨克森（2014年）提供了全面发展的历史。20世纪60年代初，政府赞助的ARAPNET最终使用数据包交换和分布式网络集线器实现了多个计算机连接。ARAPNET从严格的政府，到1960年代末的学术机构网络，到1970年代中期的商业企业和标准协议（IP/TCP）。到20世纪80年代末，互联网开始连接世界，并且通过标准Internet协议（IP）使DOF系统能够在整个石油和天然气价值链中连接传感器到集中式、分布式和移动计算机。
在新的千年开始之际，全球总人口的三分之一以上使用手机传输180艾字节的数据，如文本、图片/视频（低分辨率）和音频。2007年，智能手机（iOS和Android）推出，正式结束了模拟时代，并打开了许多进入网络空间和手持便携式设备（不是台式计算机）的窗口。
在过去10年中，云计算时代（将数据存储在数据中心以维护结构、组织和处理以及通过公共或专用网络访问）已成为主流。如今，具有指数扩展的巨大数据大小的常用表达式是大数据，这是指大量数字数据不仅存储，而且超出数据表示互连源的事实，并且数据实际上（通过机器学习、神经网络和流程统计）实时分析，从而实现多种业务决策和事务。这些系统依靠资源共享来实现数据的一致性和规模经济。
凭借全球网络和大量可用的数据，消费者和企业都希望仅使用手持设备访问所有这些设备。物联网（IoT）（图1.4）是用于描述将一系列与电子、软件和传感器集成的设备连接到Internet的术语，允许远程感应和控制任何物体，如家庭报警器、门、加热和冷却系统、汽车等。2015年，思科宣布，物理世界中99%以上的对象仍未连接到互联网（Evans，2012）。他们预测，到2020年，将有370亿"智能事物"接入互联网。《华尔街日报》的一篇文章（Kessler，2015）描述了越来越小的技术将如何有革命性的新应用，如将传感器释放到血流中以检测疾病，眼镜上的传感器直接投射到眼睛的视网膜，3D设备打印，建筑工地实时定制，以及有数千个传感器在地下数英里的油井。
与几年前的系统相比，油气井、管道、加工设备和压缩机中的传感器在硬件、数据传输、通信及其部署方面的成本要低得多。以前需要昂贵的仪器、端子和面板、通信线路和慢速传输的数据采集现在可以在价格、设备占用空间和数据限制的一小部分范围内完成。因此，技术进步是实现DOF的关键，正如您将在以下章节中看到的。
年份 | 1990 | 1992 | 1994 | 1996 | 1998 | 2000 | 2002 | 2004 | 2006 | 2008 | 2010 | 2012 | 2014 | 2016 | 2018 | 2020 |
设备数（十亿） | 0.2 | 1 | 1.27 | 1.62 | 2.05 | 2.61 | 3.32 | 4.22 | 5.37 | 6.82 | 8.76 | 12.43 | 17.64 | 25.03 | 35.52 | 50.4 |
预期增加设备【十亿，（来源于思科、IBM、ABB、谷歌）】 | 0.8 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0.7 | 0.9 | 1.1 | 1.5 | 1.9 | 3.7 | 5.2 | 7.4 | 10.5 | 14.9 | |
连入 网络 产品 | 蜂窝手机和PC机 | 便携笔记本 | 媒体播放器、相机、视频监控 | 咖啡、浴缸、卫生间、A/C上的传感器 | 智能电话 | 电视、收音机、数码相机、打印机上网 | 平板本 | 厨房、带液位传感器的冰箱 | 门、安全窗、智能交通灯 | LED灯泡、电源插头、交流面板 | 手表，虚拟现实 |
图1.4物联网（IoT）描述了为消费者和工业提供网络所有设备的趋势。到2020年，专家预计超过3700万种智能事物将接入互联网。