“數字油田”流程示意圖

　　電子油田、數字油田……這些名詞對於我國的石油工作者並不陌生

，它們的核心是利用IT技術對作業現場數據進行監測
，並以此為依據進行生產操作調整，達到降低生產成本、加速資金流動、提升安全環保和提高油田采收率的目的。

　　而說起智能油田能切實產生的效益，很多人可能就雲裏霧裏了。荷蘭皇家殼牌集團和歐洲最大的管理谘詢公司凱捷(Capgemini)最近對殼牌旗下50處應用了“智能油田”的資產進行了評估
，發現剔除其它技術、管理改革的促進作用
，保守估計
，“智能油田”在上個十年為這50處資產實現了50億美元的資產增值。而根據IBM公司最新提供的數據，該公司的“智能油田”解決方案單為一家客戶就節約了14億美元的成本。

　　凱捷谘詢公司分管油氣服務業務的副總裁帕特裏克·昆蘭（Patrick Quinlan）向《中國能源報》記者介紹，“智能油田”已經在殼牌

、BP這樣一批先行先試的國際石油公司大規模推開並產生了切實收益
，緊隨其後的是巴西石油公司
、沙特阿美等國有石油公司，甚至英國燃氣、法國燃氣等中等規模的公司也加入了“智能化”行列，而中國落子“智能油田”的時間可能慢人一步——中國在新疆和渤海灣等地區已經開展數字整合等基礎工作，這都是一些初步的嚐試。

　　但是以凱捷在其他地區的經驗來看
，中國的技術“遠遠談不上先進”。他表示，以標準化為例， 中國的石油公司較少參與數據模型與數據交換相關標準聯盟，而像Petris NetApp Pointcross WellPoint這樣的標準建設是實現“智能油田”的關鍵步驟。

　　的確，中國礦業大學
、中國地質大學和中石油勘探開發研究院曾經聯合做過一項針對我國海外“智能油田”的調研，發現數據陳舊
、數據來源多樣化、不完善、共享程度低且缺乏管理、網絡不健全等問題是製約我國智能油田發展的關鍵因素。

　　那麼，我們碰到的問題是個例嗎？全球對“智能油田”又有哪些好的解決方案？記者就此展開了調查。

　　挪威模式：十年磨一劍

　　“智能油田”的大規模試點開始於上世紀90年代末的挪威，當時北海油田減產
，挪威的油田大多是老舊油田，作業成本上升
，融資難度增加，出於削減成本

、減少海上作業人數的考慮，挪威石油公司開始推廣“智能油田”，把公司的勘探

、開發
、鑽井
、xiaoshoushenzhidizhenshujujichengqilaizaishujuzhongxinchuli。danshitamenhenkuaifaxian
，tongguofenxiangshuju，renyuandexiaolvbingmeiyoujiangdi

，eryoutiandekekaoxinghechanyoulvdoudedaoletisheng。

　　這種模式很快就被一些國際石油巨頭複製。

　　據殼牌中國勘探與生產有限公司總裁鄧鑫介紹，在挪威海上Draugen油田項目中

，海水深度達200米，條件相當惡劣。殼牌利用了4D地震技術（即3D地震技術再加上時間維度）。通過以不同時長為周期向地層發射地震波，采油工程隊在2001年至2004年期間確定的油井不僅實現了防水

，油田的目標采收率也從最初的50％提升到73％。

　　Draugen油田項目一戰大捷的關鍵正是在於“智能平台”帶來的技術整合。“我們所描述的技術應用的真正價值

，在於技術整合的全過程。”鄧鑫強調，“如(ru)果(guo)井(jing)下(xia)傳(chuan)感(gan)器(qi)和(he)控(kong)製(zhi)器(qi)沒(mei)有(you)和(he)一(yi)個(ge)完(wan)善(shan)的(de)技(ji)術(shu)模(mo)型(xing)有(you)效(xiao)結(jie)合(he)，如(ru)果(guo)工(gong)作(zuo)人(ren)員(yuan)對(dui)地(di)下(xia)情(qing)況(kuang)沒(mei)有(you)深(shen)入(ru)全(quan)麵(mian)的(de)了(le)解(jie)，也(ye)就(jiu)不(bu)能(neng)對(dui)操(cao)作(zuo)過(guo)程(cheng)適(shi)時(shi)進(jin)行(xing)合(he)理(li)的(de)調(tiao)整(zheng)，那(na)麼(me)這(zhe)些(xie)設(she)備(bei)的(de)價(jia)值(zhi)就(jiu)不(bu)能(neng)發(fa)揮(hui)出(chu)來(lai)，采(cai)收(shou)率(lv)最(zui)大(da)化(hua)也(ye)就(jiu)無(wu)從(cong)談(tan)起(qi)。”

　　帕特裏克介紹
，除了傳統石油巨頭，油服公司也看準了“智能油田”zhongdejihui。youfugongsibeikexiusizengjingxiujianlenuoweizuizaodeyipiyuanchengshujuzhongxin
，benlaidasuanjinyongyuzijigongsidezuoye，houlai，beikexiusifaxianruguoyudangdiqitagongsideshujuhulian，tamenjiukeyiqudeduoxinxi，zuochugengyouhuadepanduan。“開放數據”這一想法開始醞釀。起初，包括康菲、挪威石油公司在內很多石油巨頭對此很是疑慮
，因為他們擔心數據安全不保或是商業機密遭到侵犯。但是很快他們被貝克休斯說服——根據測算，西方國家石油公司自己內部每花1美元，在油服上的花費要達到10到12美元，因此，在“是保守還是開放”的抉擇中
，向貝克休斯開放數據庫，以降低成本這個想法最終占了上風。

　　“挪威模式並不是一朝一夕成就的，在這十年的時間裏，這個係統一直都在‘進化’。你必須創造標準化的數據語言、標準化協議，你的平台
、鑽探設備也需要有能力去采集數據。‘智能油田’是全產業的合作

，這是挪威成功的原因。他們的高校甚至設立‘一體化作業’的研究生學位。所以這是一整個鏈條。”帕特裏克表示。

　　“整合”是中國短板

　　中國的差距在哪裏
？中海油原副總經濟師張位平在本月舉行的第六屆中國海洋油氣峰會上表示：“‘智能油田’不僅僅涉及技術
，也是管理、甚至企業文化上的重大變革。”

　　一位不願透露身份的專家對本報記者表示
，現在純粹的技術問題並不是我國石油企業麵臨的最大障礙
，“新xin技ji術shu已yi經jing有you了le
，關guan鍵jian是shi怎zen麼me應ying用yong。現xian在zai中zhong國guo的de油you氣qi勘kan探tan開kai發fa還hai是shi很hen傳chuan統tong
，在zai流liu程cheng的de改gai進jin上shang做zuo的de工gong作zuo不bu夠gou。各ge種zhong規gui範fan各ge自zi為wei陣zhen的de情qing況kuang比bi較jiao嚴yan重zhong


，勘kan探tan

、管道鋪設、現場作業各搞一套，這是很傳統的上遊運作模式。”這位專家曾經參與中石油等公司的勘探工作。“習慣了一層層往上報，而不是在流程中分享，可能是一個企業文化。”

　　帕特裏克向本報記者介紹，根據凱捷的經驗，嚴密的層級製度並非“中國專利”，“全球的很多石油公司都是這樣
，最具體的工作在基層
，對現場的決策可能推到基層來做。但是要讓人們認識到更高效的做法是什麼。”他表示

，層級運營模式是轉型提升的障礙
，西方的石油公司自上世紀70年代以後逐步轉型，已形成較強的協同團隊式的管理模式，中國的石油行業要提升的話，層級管理模式將是首要解決的問題。

　　“最需要的改變來自公司的組織架構。”帕特裏克說，他表示，“智能油田”所帶來的最大變革是企業“由上至下”的管理模式變了，各個環節之間的對話加強，甚至企業間的對話也在加強。“在挪威的合作中心

，油藏工程師、鑽井工程師、機械工程師……所有的技術人員都有一樣的數據基礎
，可以在一起分析，而不是需要拿著數據說我需要一個星期向領導彙報再做出決定。”

　　“你必須把來自不同崗位的不同技術、不同數據整合在一起
，我認為中國在這點上已經有了很多進步，但是需要更多革新的是整個工作流程的改變。誰在何時
、何地、做什麼
，一個任務最好交由哪個環節來完成。”他說。

　　“智能油田”所帶來的最大變革在於組織架構
，此話不無道理。據預測，今後6年將有50%的石油和天然氣工作人員退休，而“智能油田”將很好地幫助企業應對人員短缺問題。

　　“‘十一五’期間

，很多中國公司建立了現代公司製度
、會計製度等等

，這是管理上的一個進步。那麼下一步呢？我從我的中國客戶那裏了解，‘十二五’的關鍵是‘轉方式、調結構’，ERPxitongkenengbugouyongle
，zhongguoxuyaogenggengfengfudeyunyingguanlijishushouduan，zaishiyoulingyu
，zenyangchiganzhajinmeiyidiyou
？zhongguodeshiyougongsixianzaizaiguojiwutaishangjingzheng，henduoduishoudeyoutiandou‘很智能’
，中國怎麼能‘不智能’？”帕特裏克說。