本报记者 黄予剑 通讯员 魏 磊 单建云
“过去不管油水井有没有异常，我们每天都要去例行巡检，现在有了信息化预警系统，我们接到生产指令后才去现场核实处置，不仅减轻了劳动强度，而且人员也得以进一步优化。”1月12日，在江汉油田清河采油厂面138区块，班组长黄益旺谈及信息化带来的采油管理模式变革，感慨颇深。
正是借助信息化手段实现从管正常到管异常，江汉油田管理层级进一步压扁。2024年，江汉油田首个“厂直管班组”模式在清河油区落地，人均管井数位列中国石化国内油田企业第一。
人员压减倒逼管理不断升级。“每个异常报警都需人工核实处置，在班组人员高度精减的情况下，唯有减少生产异常，才能提升采油时率、多产油气。”清河采油厂生产运行专家李振江介绍，2025年以来，该厂把“管少异常”作为核心工作目标，成立异常管控项目组，深化一体化协同攻关，推动异常消减工作从 “救火式”向“防火式”转变。截至目前，该厂原油生产在计划线上运行，考核利润、盈亏平衡点等经营指标超阶段预算目标。
优化升级消灭无效报警
在该厂生产指挥中心，管理人员借助信息化平台，以及1240个视频监控点，对全油区1600多口油水井、17座站库生产运行情况进行实时监控。
“系统运行之初，很多功能尚不完善，加上数据缺失、参数设置与生产实际不相符等多方面影响，造成错报、漏报等无效报警特别多，给基层班组带来了大量重复性劳动。”信息化管理岗主管王燕回忆。
2025年以来，该厂围绕“管少异常”，大力开展无效报警治理，持续推进信息化平台优化升级。
“异常管控涉及油水井、设备、信息化、管网、电力等多个方面，属于系统工程，需要各方通力合作、集智攻关。”李振江介绍，他们确立了异常处置及时率、日均异常报警数量、设备异常数量、电力系统故障、穿孔数量等管控指标，并按照发现、处置、原因分析和制定对策等环节明确职责分工。截至目前，先后完成生产静态、生产动态、生产过程3大类237项数据采集工作，建立了9大类34项预警模型，通过对预警参数进行精细调整，强化多参数组合预警模型应用，有效提升异常识别准确率。
“比如，当井出液量出现异常报警时，可能涉及管线穿孔、设备故障等多种因素。过去需人工逐一排查，如今通过数据组合预警结合人工分析，可精准定位问题源头，大幅缩短处理时间。”该厂维修三班班长张红超介绍。
截至目前，借助多参数组合预警模型，该厂杆断、皮带断或打滑等预警准确率已达90%以上。
源头治理打造长寿命工程
“有的油井压杠螺丝短期内已更换了三四次，初步预判，抽油机的基础底座水平角可能出现了问题，需要进行调偏作业。”近日，在面22区块现场，该厂维修二班班长雷涛与同事们一起对异常报警情况进行溯源分析，制定预防性措施。
“过去大家习惯等到异常报警后再去处置，解决方法也是头痛医头、脚痛医脚，现在更强调源头治理，变治标为治本。”雷涛介绍。
与其解决问题，不如避免问题发生。今年以来，该厂把“管少异常”与打造长寿命工程紧密结合，积极推进设备管网系统改造，加快工艺技术迭代升级，加强预防性检维修，从源头减少异常报警对采油造成的影响。
“过去，抽油机都使用普通皮带，表面光滑，遇到下雨天皮带损坏严重，海滩站区块的抽油机，有的平均每周就要更换一两次皮带。”生产指挥中心基建设备岗高级主管高立青介绍，在广泛调研后，该厂去年引进抽油机新型齿型皮带，使用寿命可达3年。同时建立内衬类和内涂类防腐钢管、复合管等使用标准，加大PE半包覆杆、环氧树脂杆等防腐杆的投用力度，油井检泵周期延长25天，管线穿孔频次下降26.5%。
数智驱动让数据“会说话”
在清河采油区，由11架无人机组成的“空中巡逻队”，每天按照预设的70条航线，对800多公里管线和站库区域进行全天候巡检。
针对生产区域点多面广，管网支线数量多、距离长，人工巡检效率低等问题，今年以来，该厂引进“无人机自动巡检+AI智能识别”技术，巡检时效提升20倍，风险异常响应速度提高至分钟级。
“起初，AI模型智能识别准确度不高，比如管道穿孔泄漏面积小，难以识别，有时会把地面上的阴影误认为是穿孔漏油等。”江汉油田仪表及自动控制专家伍力介绍，他们先后对识别算法进行了6次优化，根据现场人员反馈的实际情况，反复训练提升，目前，识别准确率已从30%提升至86%。
让数据真正“会说话”，人工智能正发挥着越来越重要的作用。该厂利用人工智能、大数据分析和云计算技术，加快“AI+”多场景应用，构建全链条智能决策中枢。
2025年以来，该厂组织生产、技术人员联合攻关，建立原油生产、产能建设、设备设施、能源管控等9大类23项趋势模型。其中，钻井导向智能化模型应用后，薄油层水平段平均钻遇率由60%提升至85%。此外，他们还利用大数据分析优势，构建生产异常处置方案库，深化模型智能化应用，提前预判风险，并精准制定风险防范措施。
（责任编辑：刘小溪 ）
