全球油气行业已全面踏上数字化转型之路，这对上游领域和石油工程产生了多方面的影响。数据已成为运营商和承包商的新资产，其价值可与租约、钻机和人员相媲美。数字科学作为可视化、理解和处理"大数据"的工具箱，使工程师能够高效解决传统方法难以察觉的问题。数据的规模、速度、多样性、真实性和价值正在持续增长，这推动工程师们必须学习并熟练掌握这些新的数字工具，从而具备新的技能组合。
机器学习（ML）和人工智能（AI）是工程师们可以用来理解采集数据及其趋势的典型工具。ML和AI的运行方式相似：将已知数据集指定为训练集，由计算机进行回归分析，以识别变量之间的数学函数关系。随着更多数据的积累，聚合数据所呈现的趋势会变得更加清晰和准确。这些趋势由领域专家（SMEs）识别和解读，并由他们做出明智的决策。例如，在医学领域，核磁共振成像（MRI）扫描用于识别肿瘤。大量已确认存在肿瘤的MRI扫描图像被用作ML的训练集。此后，计算机能够查看任何MRI扫描图像，甚至在早期阶段就能识别出微小的肿瘤，从而提高了扫描的准确性和可靠性。最终结论仍需由专业医生确认，以确保诊断结果的可靠性。这一流程已彻底改变了医学诊断，挽救了许多生命。
与大数据和统计科学相关联的众多创新，如工业物联网（IIoT）和自动化，既是挑战也是机遇，有望开启巨大的未来价值。数字化和云计算的应用------通常被称为"第四次工业革命"（图1）------在油气行业的应用常被视为一门新学科的演进。然而，这种"演进"的影响是如此广泛和多元，以至于它几乎彻底改变了石油工程的各个分支，将每个领域都拓展到了新的前沿。虽然石油工程师面临的问题本质未变（钻井、完井、设施相关问题等），但他们可用的解决方案已经大大扩充。本文的其余部分将从学科内部视角，结合SPE的七个学科，概述石油工程正在经历的数字化转型：钻井、完井、健康安全与环境、管理与信息、生产与作业、项目设施与建设，以及油藏。
历史上，某些技术彻底改变了工业，带来了永久性的变革。1784年，蒸汽动力和机器永久地改变了制造业和商业；下一个世纪，电力带来了同样的变革；随后是20世纪中叶的计算机。第四次革命正在进行中，它涉及工业运营的端到端数字化转型。
SPE七个技术学科的应用实例
油气行业正快速朝着数字化转型发展。上游优化措施包括：使用传感器进行车队监控、采集海量地震数据进行地下可视化、对杆式泵维护进行实时分析、早期溢流预警、酸化选井，以及使用无人机进行远程监控和岩心数字成像等。
钻井
早期溢流检测。* 钻井过程中的一个关键安全方面是井控。识别溢流的传统方法是直接观察井眼的基本迹象，如返流量、泥浆池液面增加、机械钻速（ROP）增加、井漏、岩屑尺寸和形状变化等。司钻常常会错过或误判这些溢流迹象，导致情况恶化，问题严重性增加。实时监控和机器学习算法为这个问题提供了独特的解决方案。通过适当的数据集训练，机器学习算法能够预测钻井参数（如循环转速RPM、钻压WOB等------见图2）的变化趋势，并在出现任何传统的主要溢流迹象之前发出早期预警，供司钻注意。这种方法为井队人员提供了充足的时间，在情况失控之前做出适当反应。
红线标出了机器学习算法警告可能发生溢流的数据范围，该范围远早于实际溢流情景的范围（绿线所示）。
完井
动力卡片的数字化。有杆泵（SRP）是完井中不可或缺的一部分，通过人工举升来维持生产。每个有杆泵都会生成一张泵功图（也称动力卡片），提供载荷随冲程长度变化的曲线。
动力卡片为解读井下泵的当前状况提供了依据。完井工程师（或"泵工"）通过查看动力卡片来解读有杆泵的状态。目前已经开发出利用机器学习/人工智能的图像读取算法，可以对这些动力卡片进行快速分析。这些算法帮助工程师理解、预测并优化有杆泵的操作。通过使用显示有杆泵故障的动力卡片作为训练集，该算法能够识别导致这些特定故障的趋势，确保在故障发生前进行维修。
图片
健康、安全和环境
车队管理系统。 优化移动资产和设备的调度可以提高投资回报率（ROI）。一个很好的例子是用于水力压裂作业的卡车调度（图4）。一次典型的压裂作业需要数百辆卡车往返于井场。车队管理系统（FMS）能提供驾驶员警报、事故预防和车辆诊断监控功能。此外，FMS还能提供一个平台，将驾驶员的表现和安全进行"游戏化"，让每位驾驶员与同事进行评分比较并跟踪排名。这为"游戏玩家"型的员工提供了额外动力，雇主也可以轻松监控驾驶员的记录，作为奖金发放和未来招聘的依据。在一家油田服务公司的案例研究中，实施FMS使驾驶安全性提高了300%，超速违规行为减少了97%。这相当于该公司每年节省1800万美元。
图片
管理与信息
地震数据解释。 在勘探阶段，地震数据采集会产生大量结构化的数据（SEG-D格式、叠前、叠后）、速度数据（宽方位角采集）、真实性数据（地震处理）和高度可变的数据，用于地下解释。模拟技术和先进的地球物理建模支持地震作业。"大数据"应用增强了地震道识别能力，有助于战略决策。例如，考虑到采集的数据是非结构化的多种格式，可以对SEG-D或SEG-Y格式的数据应用适当的数据挖掘技术。图5总结了用于油气勘探的各种数据挖掘技术。由于地震数据通常是标准的"SEG-D"格式或"SEG-Y"格式，因此需要对非结构化数据集应用适当的数据挖掘技术。
图片
在超级计算机的支持下，利用快速数据处理、数字化、高速网络和高分辨率图形，可视化中心（图6）能够显示并处理复杂的3D数据体，从而在更短的时间内利用更多数据点进行更高效的解释。
图片
生产与作业
最优地下增产手段。 提高采收率（IOR）没有放之四海而皆准的策略------每个油气田都需要根据其投资增值潜力进行具体评估。旨在实现生产优化的IOR技术（例如水驱、EOR、基质酸化等）侧重于四个关键领域：
提高现有井和新钻井的产量
最大化最终经济可采储量（EUR）
根据历史趋势选择合适的井干预措施
最大化投资回报率（ROI）
以一个最大化油藏产量的分析方法为例：一家油气公司在分析生产动态历史后，决定实施涵盖两个手段的举措：井干预和IOR。在分析地下增产手段（图7）后，如果"短期增产"方法未能达到预期产量水平，则启动下一个手段，即"采收率的阶跃变化"。一个利用历史数据进行设计和优化的良好井干预示例是基质酸化的选井标准。一旦分析了生产动态历史，就会对满足基质酸化条件集的井进行优先级排序，目标是最大化井性能的改善。
图片
项目、设施和建设
远程监控和智能清管。 设施的远程监控使用智能视频监控。通过巡检应用程序进行远程监控，并通过防止泄漏、入侵和变形来增强设施的安全性和环境保护。
自主导航的无人机和卫星可用于从数英里外监控储存设施和管道。这使得设施工程师可以在休斯顿的办公室里舒适地监控德克萨斯州东部油田的分离器。这减少了执行监控任务所需的人员数量，从而降低了运营成本。此外，可靠的远程监控可以减少油区所需的监督人员访问次数，从而降低成本。
图片
此外，"智能清管"技术可以在不中断管道系统流动的情况下清洁管道。除了清洁管道外，智能清管器（图8）还能检查管道内部，利用超声波等无损检测技术，收集有关金属损失、加氢裂化等方面的必要数据。
油藏
数字成像。数字成像是一种用于采集微观图像或宏观图像的技术。计算机断层扫描用于生成岩心样本清晰、详细的横截面图像（图9-10），这有助于了解所研究储层的结构和各种岩石物理性质。一个典型的例子是"分形维数"的估算，它描述了在露头中观察到的裂缝分布。该方法依赖于CT扫描仪追踪岩心样本中的裂缝分布，然后运行模拟整个油藏裂缝网络的模型。
图片
对CT扫描图像进行处理（通常通过MATLAB工具箱），将岩石的彩色图像转换为灰度图像。之后，使用"直方图均衡化"方法通过数字图像预处理确定岩心样本中的主要裂缝网络。然后使用Canny算法检测边缘点，并计算分形维数。
图片
要点总结
许多油气公司正在寻求采用数字化工作方式来提升其市场表现。这要求员工具备使用机器学习和人工智能处理大数据的新技能。
数字革命以跨学科的方式全面影响着石油工程，它影响的是每个分支学科本身，而不是创建一个新的分支学科。本文展示了SPE全部七个学科的具体实例。
石油工程师的"工具箱"中现在有了新的工具，用于解决传统的油田问题（如钻井、完井、油藏等）。此外，数字化转型还有望解答那些多年来悬而未决或超出工程能力范围的问题。