“风光热储”多能协同的智慧油气田发展研究

王天宇 ,  李根生 ,  宋先知 ,  王海柱 ,  王高升 ,  刘子豪

中国工程科学 ›› 2024, Vol. 26 ›› Issue (4) : 259 -270.

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中国工程科学 ›› 2024, Vol. 26 ›› Issue (4) : 259 -270. DOI: 10.15302/J-SSCAE-2024.04.004
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“风光热储”多能协同的智慧油气田发展研究

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Development of Smart Oil and Gas Fields with Multi-energy Synergy of Wind, Solar, Geothermal, and Energy Storage

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摘要

在“双碳”目标、新型能源体系建设的背景下，化石能源与风能、太阳能、地热能等新能源的融合发展与智慧调控成为未来能源体系发展的新模式；油气行业正在开展数字化、智能化转型，发展智慧油气田将降低勘探开发成本、增加社会和经济效益。本文阐述了多能协同的智慧油气田理念与内涵，新型智慧油气田对油气增储上产，油气行业绿色、低碳、智能化转型的关键推动作用；递次梳理了“风光热储”多能协同系统、油气田与“风光热储”多能协同系统融合、智慧油气田等的发展现状，凝练了我国智慧油气田发展面临的挑战和关键问题；总结了未来“风光热储”多能协同的智慧油气田场景：智慧油气田绿电利用、废弃稠油热采油藏的新地热系统、基于风 / 光发电微网的抽油井群生产运行优化、天然气就地转化与油田伴生气发电利用、高效低碳油气生产综合能源管控系统、电 / 热 / 氢储能智能协同优化。“风光热储”多能协同的智慧油气田建设的核心产出是低碳油气田及超级能源盆地，需在保障油气产量的前提下，围绕“补充基础短板 - 增加技术优势 - 强化应用能力 - 实现自主可控”发展主线，突破关键核心技术，形成实用发展方案。

Abstract

In the context of carbon peaking and carbon neutrality as well as the construction of a new energy system, the integrated development and intelligent regulation of fossil energy with new energy resources such as wind, solar, and geothermal energy has become a new pattern for the future energy system. The oil and gas industry is undergoing digital and intelligent transformation, and the development of smart oil and gas fields will reduce exploration and development costs and increase social and economic benefits. This study elucidates the concept and implications of smart oil and gas fields with multi-energy synergy and the critical role of new smart oil and gas fields in enhancing oil and gas reserves and production and in promoting the green, low-carbon, and intelligent transformation of the oil and gas industry. It reviews the current development status of the wind-solar-geothermal-energy storage multi-energy synergy system, the integration of oil and gas fields with the multi-energy synergy system, and the smart oil and gas fields. The study also identifies the challenges and key issues faced by the development of smart oil and gas fields in China. It summarizes future scenarios for smart oil and gas fields with multi-energy synergy: (1) utilization of green electricity, (2) new geothermal systems for thermal recovery of abandoned heavy oil reservoirs, (3) production optimization of oil well clusters based on wind/solar power microgrids, (4) in-situ conversion of natural gas and utilization of associated gas for power generation, (5) comprehensive energy management systems for efficient and low-carbon oil and gas production, and (6) intelligent collaboration and optimization of electricity, geothermal energy, and hydrogen energy storage. The core output of the construction of smart oil and gas fields with multi-energy synergy is low-carbon oil fields and super energy basins. Under the premise of ensuring oil and gas production, future development should focus on supplementing fundamental shortcomings, increasing technological advantages, strengthening application capabilities, and achieving independence, thereby achieving breakthroughs in key core technologies to form practical development solutions.

Graphical abstract

关键词

智慧油气田 / 新能源 / 多能协同 / 风光热储 / 低碳能源

Key words

smart oil and gas fields / new energy resources / multi-energy synergy / wind-solar-geothermal-energy storage / low-carbon energy

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王天宇,李根生,宋先知,王海柱,王高升,刘子豪. “风光热储”多能协同的智慧油气田发展研究[J]. 中国工程科学, 2024, 26(4): 259-270 DOI:10.15302/J-SSCAE-2024.04.004

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一 前言

我国石油、天然气对外依存度持续保持在高位，2023年分别为72.9%、42.1%[1]。在“双碳”背景下，有序推进能源结构及相关工业体系从高碳转向低碳、绿色发展，形成清洁低碳、安全高效的新型能源体系，成为我国能源发展的关键问题和重大任务[2,3]。长期以来，我国能源体系中的煤炭、石油、天然气、水电、核电、电网等分系统相对独立[4]。随着风能、太阳能等可再生清洁能源进入大规模、高比例、市场化发展的新阶段，多能协同成为重塑能源格局、构建绿色低碳能源体系的关键举措。《加快油气勘探开发与新能源融合发展行动方案（2023—2025年）》提出，推动油气勘探开发与新能源融合发展，开发利用地热等新能源，形成“低碳”“零碳”油气田[5]；《国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》提出，推动数字技术与能源产业发展深度融合，构建清洁低碳、安全高效的能源体系，为“双碳”目标提供支撑[6]。

利用油田资源支持清洁能源替代，可实现油气勘探开发过程中的节能减排和降本增效，是推动油气行业绿色转型的重要措施。国内外多家大型油气公司已在利用风电、光伏发电、地热能供给油气生产。然而，在多种新能源引入后，传统的油气勘探开发用能场景及能源管控模式难以满足油气与新能源深度融合的需要，亟待开展油气与新能源的生产调度、消纳场景、储能手段，油气 - 多能协同智能运行管控等方面的综合设计与详细研究。

本文着重提出“风光热储”多能协同的智慧油气田发展理念，旨在融合风能、太阳能、地热能、储能以为油气勘探开发提供稳定的绿电和热能，运用大数据、人工智能（AI）等信息技术增强油气田场景下能源智慧协同能力，支持构建绿色低碳的智慧油气田。具体地，论述多能协同的核心理念与内涵，梳理“风光热储”多能协同与智慧油气田的发展现状，阐明智慧油气田对油气增储上产以及油气行业绿色化、低碳化、智能化转型发展的推动作用，辨识智慧油气田发展趋势并提出未来发展路径，为“风光热储”多能协同的智慧油气田研究与实践提供参考。

二 多能协同的智慧油气田理念与内涵

多能协同的综合能源系统将风能、太阳能、地热能等新能源与传统的化石能源相结合，具有多能耦合输入能力，配备储能装置来平抑发电波动性；通过能流管理、协调优化，将高质量的电能输入主网，同时提供冷、热、气等其他能源[7]。智慧油气田指将信息技术与智慧地球科学、智能石油工程等油气生产业务深度融合，形成全面立体的油气田智能化运行能力；涵盖智能感知、智能认知、智能决策等主要方面，可为油气产业的安全高效生产提供有力支持。

多能协同能够促进新能源与传统能源行业的融合发展，是构建清洁低碳、安全高效新型能源体系的重要手段；智慧油气田是油气行业数字化、智能化转型的必然趋势；将二者进行有机融合，形成“多能协同的智慧油气田”发展理念（见图1）。其中，“风光热储”多能协同体系用于破除各能源类型之间条块分割、互相独立的技术壁垒，促进各能源分系统之间能量流、物质流、信息流的互补融合，切实解决油气勘探开发的用能问题[2]；智慧油气田依托数字孪生、大数据等技术赋能油气勘探开发，推进智能勘探、智能钻完井、智能开采、智能储运等，支持油气增储上产和高效开发。

多能协同筑牢智慧能源的基础，与富煤油地下热解[8]、页岩油地下转化[9]、煤炭地下气化[10]等高能耗油气原位开发场景融合，促进消纳新能源。考虑到新能源本身的生产特性，上述融合可以拓展出多个以变工况油气生产为核心的用能消纳场景，如稀油低产低效井绿色间抽、集输处理系统变负荷加热、注水系统变负荷注水、稠油生产变流量注汽等[11]。在相应过程中，智慧油气田利用光伏发电、风电等绿电替代火电，用光热、地热等替代化石燃料供热，以绿电制氢形成绿氢进而替代灰氢[12]；在智慧油气田中进行用能调控，确保能源优化调度，提高用能效率。在储能环节，发挥油气田独特的地形优势和地质条件，开展压缩空气储能、储氢、地热回注储能等地面 / 地下储能的现场试验[13]，为能源稳定供给提供新的重要支撑。

综上，多能协同的智慧油气田以风能、太阳能、地热能等的融合和协同利用为基础，在油气田场景下实施智慧能源调控，将传统油气盆地建设为绿色低碳的超级能源盆地；助力形成多能协同的新型智慧能源体系，构建绿色低碳的智慧油气田，兼顾油气供给稳步增长和油气行业绿色低碳、智能化转型升级。

三 “风光热储”多能协同的智慧油气田发展现状与面临的挑战

（一） “风光热储”多能协同系统发展现状

多能协同系统构建得到广泛关注[14]，已开展示范应用。前期研究多针对光伏发电、风电配以储能电池组成的系统，配以电加热、储热装置组成的系统，以优化设备装机容量、分析系统发电经济性为目标[15]。近年来，“风光热储”多能协同系统因涉及新能源与储能的协同优化而成为研究热点。发展多能互补的能源系统，将促进可再生能源消纳、提高能源系统的综合效率、推动能源系统朝着更可持续方向转型。多能互补系统是未来能源发展的重要方向，其发展已提升至国家能源战略的高度。

我国拥有丰富的“风光热”资源，为能源系统低碳转型提供了坚实的资源基础。近年来，新能源领域发展迅速，形成了自主可控、较为完善的产业链，风电、光伏发电技术更为成熟，发电量稳居世界第一位[16]；风电可开发资源量为6.3×109 kW，装机量为3.7×108 kW；光伏发电可开发资源量为1.56×1010 kW，装机量为3.93×108 kW。我国也在地热能开发方面进行积极探索，近10年地热能直接利用年平均增长超过10%[17]。我国中深层地热资源量极大，约占世界5 km深度以内地热资源量（4.9×1015 tce）的1/6，水热型地热能直接利用规模居世界首位。2023年，5 km深层地热科学探井正式开钻，标志着我国中深层地热资源勘探开发技术迈上新台阶。此外，积极探索干热岩型地热的商业化开发路径[18]。

储能技术被视为实现“双碳”目标的关键支撑、增强可再生能源应用质量的重要依托。在传统储能技术方面，抽水蓄能因其储能容量大、运行寿命长、技术成熟度高等优势成为大规模储能的主流技术类型[19,20]。发达国家在运行的抽水蓄能电站多是20世纪60—90年代为配合核电而修建的。近年来，我国抽水蓄能技术发展迅速，国产盾构机在2020年首次实现抽水蓄能电站应用后，快速推广至8个抽水蓄能项目。以氢储能、压缩空气储能为代表的新型储能技术，具备大规模地下储能潜力，在较多应用场景中展现价值[21,22]。在氢储能方面，国际氢能委员会统计数据表明，世界氢能产业链上建成、在建、规划项目约为228个。传统的固体储氢、有机液态储氢、低温液态储氢、高压气态储氢等存在成本高、规模难扩大等缺点，不适用于油田井场的大规模应用场景[23]；盐穴、枯竭油气藏、含水层等地质储氢方案是新兴的大规模储氢技术形式，但只有少量国家实施盐穴储氢库工程，我国仅处于起步研究阶段。在压缩空气储能方面，发达国家规划了较多数量的项目，但仅有美国、德国进入商业运行阶段。我国压缩空气储能技术取得了阶段性进展，非补燃压缩空气储能站已于2022年投产[24]，湖北应城和甘肃酒泉的300 MW压缩空气储能项目进入建设阶段。新能源发展需要以可再生能源、储能等技术为支撑，可再生能源的大规模利用有利于降低传统能源依赖度，开发储能技术可为未来低碳能源系统提供关键支持并降低能源供应风险，发展地下储能技术将促进能源低碳化、清洁化以及能源结构转型[25]。

在多能互补系统方面，欧洲、美国、日本等积极发布相关政策予以支持，如瑞典早在1989年即建成太阳能和生物质能联合供热项目。我国也在开展相关示范项目建设，注重突破关键技术，提高产业链上核心环节的自主可控水平，但整体进展与国外存在差距。2021年，华能陇东能源有限责任公司启动建设的多能互补综合能源基地，是我国首个千万千瓦级“风 - 光 - 火 - 储 - 输”多能互补绿色智慧综合能源基地。新疆哈密、甘肃酒泉、内蒙古等地的风电基地，海南、青海海西等地的光伏发电基地，都具备建设大型综合能源系统基地的基础条件。

（二） 油气田与“风光热储”多能协同系统融合发展现状

石油和天然气是我国经济社会发展的重要资源。近年来，“风光热储”多能协同作为具有高适应性的智能能源模式得到了广泛关注，在油气田场景下推进“风光热储”多能协同发展将为油气行业高质量发展提供有效手段。

国际大型油气企业正在采用多种方式拓展低碳新能源业务，显著增加风电、光伏发电等领域的投资力度，加速向综合能源供应商转型。例如，壳牌集团2022年可再生能源业务的投资同比增长近3倍[26]，道达尔能源公司2030年将形成100 GW的可再生能源产能[27]，2022年世界主要太阳能并购交易中油气企业成为第二大类投资者。在油田新能源应用方面，挪威斯维德鲁普油田引入绿色岸电并成为世界首个实现碳中和的油田，位于挪威北海的Snorre油田由海上浮式风电场直供输电；英国海上风电群向北海综合能源枢纽供电，满足北海油田、沿岸居民的生产和生活用电需求。

在“双碳”背景下，我国积极推进油气田与“风光热储”多能协同系统融合发展。在风电领域，中国海洋石油集团有限公司在2006年即在渤海湾建成国内首个海上风力发电站，中国石油化工集团有限公司、中国石油天然气集团有限公司分别在2021年、2023年投产陕西大荔陆上分布式风力发电项目、吉林油田美字风电场[28~30]。在光伏发电领域，陆上的塔里木、大庆、长庆、新疆等油田都建设了光伏发电示范工程；2022年，我国首个海上油田群光伏电站（涠洲光伏电站）正式投运，渤海油田进行了平台光伏发电工程改造。在地热领域，东部地区多个油田实施了油田地热能利用项目，包括原油管道加热、油管清洗、油水分离以及中低温地热发电等。与此同时，各大油田逐步深化“风光热储”一体化探索：大庆油田发挥“源网荷储”优势，布局“风光气储”多能互补新能源项目[31]，2022年的新能源装机规模超过2×105 kW[32]；辽河油田采用“风光热”等新能源支持稠油开发[33]；陕西延长石油（集团）有限责任公司“1 GW风光气氢牧能源互联网试点示范项目”列入国家能源局首批55个“互联网+”智慧能源试点示范项目[34]；胜利油田营二井区域采用风电、光伏发电、光热+储能替代燃气加热炉、直流母线多源微网等，建成“风光热储”多能互补项目[35]。

（三） 智慧油气田发展现状

快速发展的信息技术推动了油气领域的技术演进和迭代，油气行业正处于从数字化转型到智能化的发展阶段[36~39]。智慧油气田以AI、空间信息、大数据、云计算、物联网等技术为依托，追求实现油气开发过程的全面感知、集成协同、预警预测、分析优化[40]，以提高油气田勘探开发、生产运行的质量与效率[41]。

国际大型油气企业在智能油田方面起步较早，在20世纪90年代出现智慧油田概念时即开展相关技术试验与示范项目[42]。挪威国家石油公司是智慧油田的先行者和实践者，斯伦贝谢、贝克休斯、哈里伯顿、英国石油、道达尔能源、埃克森美孚等公司也充分利用云计算、大数据、物联网、AI等信息技术赋能核心业务，开发了面向技术场景的智能化应用系统 / 平台。整体上，国际大型油气企业的智能化发展正处于从个体智能到全局智能的扩展阶段，智慧油气田规模化商业应用渐成趋势。

在我国，智慧油气田建设受到行业性的高度重视，智能油气理论与技术发展迅速[43]。“十三五”时期，中国石油天然气集团有限公司围绕智能油田发展，以“勘探开发统一数据湖、统一技术平台、通用应用环境”为核心，建设“勘探开发梦想云”，支撑业务数字化转型和智能化发展。2019年，“勘探开发梦想云”2.0投入运行，覆盖16家油气田公司、45万口井、2.6万座站库，累计形成5 PB核心数据[44]。中国石油化工集团有限公司2013年启动智能油田建设规划工作，同步开展智能油田关键技术攻关研究，推出了石化智云工业互联网平台，形成关键业务的新模式、新业态[45]。2019年，中国海洋石油集团有限公司启动了数字化转型顶层设计、海上智能油田建设工作，按照“云化+平台化+敏捷开发与交付+云边协同”思路，基于“数据+平台+应用”云架构建设信息系统。2021年，作为我国首个海上智能油田的秦皇岛32-6智能油田项目（一期）全面建成投用[46]，在海上油田无 / 少人化、油藏研究可视化、生产运营协同化、经营决策科学化等方面全面升级，提升生产效率30%，降低操作维护成本5%~10%，减少用工20%。

国内外油田和油服公司在智慧油气田管控与协同优化、勘探开发过程新能源利用、储能调峰等方面积累了宝贵的经验，为后续研究提供了有益借鉴；不仅拓展了油气行业的技术边界，也为油气行业的可持续发展与智能化转型筑牢了基础（见图2）。国内外油气公司联合推动了智慧油气田发展，为能源行业发展注入了活力。

（四） 多能协同的智慧油气田发展面临的挑战和关键问题

1 多能协同的智慧油气田发展面临的挑战

“风光热储”多能协同的智慧油气田发展，关键在于油气勘探开发场景与多能协同系统的深度融合。需要建设智能微网与智慧油气田决策中心，才能提高油气田风能、太阳能资源预报的准确度，风电、光伏发电功率预测的精度，进而提升油气田风电、光伏发电对电力系统扰动的适应能力（同步利用储能进行调峰）。在确保油气生产系统平稳运行的基础上，合理配置并协同调控风电、光发电装置以及储能、调峰装置，才能实现油气田勘探开发全流程的智慧经济供能。相应发展主要面临以下挑战。

在油田实际用能方面，不同能源的集成和优化利用在能源转换效率、系统稳定性上存在不确定性。国内油气田尚未全面进入智慧油气田发展阶段，大部分的油田数据分析、AI和物联网技术水平有所不足，智能化水平亟待提升。

短期内多能协同效益不足，政策支持和激励措施的缺乏将影响投资回报率与实施可行性。需要建立和健全碳交易机制，涵盖碳配额分配、价格形成机制等，推动碳减排技术的油气领域应用。

多能协同系统及设备的可靠性和成本是油气田实际应用面临的直接挑战。“风光热储”多能协同系统建设需要大量投资和相关硬件配套，对效益较低的老油田、亟需效益回报的新油田而言影响不可忽视。还需研究和评估储氢、压缩空气储能等多能协同相关储能设备的可靠性。

在多能协同的智慧油气田方案落地前，需要综合考虑油气田内各种能源的特点、禀赋以及油气田的用能需求，通过系统规划和设计以确保高效运行。在多能协同的智慧油气田方案研究与实施过程中，需要多学科交叉人才的广泛参与，涉及油气领域、新能源领域、智能化技术及管理等方面跨学科知识，对专业技术人才提出了较高要求。

2 多能协同的智慧油气田发展涉及的关键问题

一是智慧油气田与多能协同发展体系建设。智慧油气田、多能协同系统都依赖配套的基础设施，如智能传感器网络、通信基站、数据处理中心等。我国许多油气田初期建设不具备这些基础条件，也难以保障相关设施在恶劣环境下的稳定运行。在建设过程中，既要提出硬件快速部署、易于维护的要求，又要深入研究多能互补微网在油气生产中的优化配置，以适应油气田非稳态生产环境下的调度策略。对环境与安全工程建设配套也有较高的要求。

二是多能互补微网生产协同优化与控制理论。需要探究多能互补微网的非稳态生产系统协同优化机制和智能控制方法。从提高能源转换效率、能源需求预测精度、非稳态生产情况下的系统稳定性角度出发，评估不同技术路径和运营模式的综合成本效益。重点关注地下储能流体运移演化与长效储能机理，提高耦合系统的协同性和效率。

三是智能油气田多能微网的“源网荷储”配置与生产调度优化技术。需要构建包括注采井群错峰与间抽排采调度决策、稠油热采负荷与生产制度优化在内的生产决策模型，用于降低油气生产用能成本。重点发展多能互补微网的自适应协同优化控制模型，减少弃风、弃光现象，提高油气智能生产系统的可靠性和经济性。在智能油气田能源互联网平台上，开展各种能源之间的信息交换与协同工作，提高油气智能生产系统的运行效率。

四 我国未来“风光热储”多能协同的智慧油气田场景

油气田新能源与油气生产融合发展，关键在于重构油气生产绿电利用、多能互补微网、新地热系统设计、智能油气田建设、装备节能管理等方面的核心技术。当前，新能源与油气生产融合发展面临一些不足，如新能源特性与采油气连续生产制度不匹配、常规装备及工艺与油气田智能生产不适应、当前生产管控制度与协同生产管控及能源综合利用不完备等。本研究总结并提出我国未来“风光热储”多能协同的智慧油气田典型场景，可为开展多能协同的油气生产协同管控，形成新能源+油气田智能开采、井站间开、新型举升、采出液处理、废弃井地热能源提取、综合能源优化利用等“低碳、智能技术体系”提供基本参照。

（一） 智慧油气田绿电利用

按照“因地制宜、应布尽布，场站发电、就近消纳，余电上网、油网运行”的原则，以清洁替代为主导方式，在产能利用井场土地、废弃油气井（场）等布置各类绿电装置，实现油气田绿电替代率的最大化。该方案具有绿电资源需求高、智能化系统铺设程度要求高的特点，对自然资源禀赋、初期投入等具有一定的要求。在大庆、新疆等油气田，结合采油气井场光照和风能资源充足、油气井分散且产能充足的特点，铺设能源智慧综合系统，部署井场绿电生产与能源调配方案，可靠预测光伏发电和风电的效率，给出不同井场环境下提高绿电效能的设备选型及绿电建设实施方案。对于西南、长庆等油气田，因地制宜利用油田伴生天然气或主力天然气，采取就地利用、压差发电等途径扩大天然气绿电规模。面向具有低碳排放运行特性的微电网，应用“源网荷储”协同控制技术，设计面向油气井场的风、光、气、储智能微电网配置及运行调度方案。

（二） 废弃稠油热采油藏的新地热系统

一旦蒸汽驱过程因高的含水率或残余油饱和度达到经济临界点，油藏将被废弃，留下以热量形式储存的能量。基于水或空气再循环启动热回收过程，设计一种使用废弃稠油油藏的新地热系统，捕获的热量可作为地热能加以利用，从而在高温条件下将油藏转化为增强型地热系统（生产的热流体可通过地热发电技术进行发电）。该方案能够有效开采出废弃稠油油藏的剩余能量，降低稠油热采的总能耗与成本；开采出的剩余能量不仅可为区块内其余（具有经济价值的）开采井供能，还可为油田生活进行供能和供电。在实施过程中，经济临界点的计算较容易，而稠油油藏内剩余热能总量的计算是难点；如对剩余能量较低的废弃稠油油藏进行改造，往往适得其反。对于东部老油田（如辽河油田、华北油田、胜利油田）的稠油油藏，此方案可将前期投入的热能资源进行回收，避免大量的能量浪费。此外，新疆油田光热资源、稠油资源丰富，便于实施“高温光热开采稠油 - 废弃稠油油藏热量回收”项目来提高全过程绿色开采水平。

（三） 基于风 / 光发电微网的抽油井群生产运行优化

为了低成本、大规模、高效率地消纳绿电，油田生产可以在生产方式、工艺流程、管理制度上进行变革，包括由稳定生产调整为间抽、间注、间歇气举等非稳定工况运行，关键在于抽油机井群错峰与间抽运行调度决策方法。针对具体油田生产情况，设计抽油机井群生产决策模型、多能互补微网自适应协同优化控制系统，在保证油井群产量的前提下，绿电多发时开抽，绿电少发或不发电时停抽，提高油井群生产节能效果和新能源使用占比[47]。考虑特定油田的生产情况，上述方案的实施难点主要体现在抽油机井群错峰与间抽运行调度决策、抽油机井群生产决策、多能互补微网自适应协同优化控制等方面的跨领域知识融合和复杂系统设计，也涉及油井群生产效率、新能源发电情况、系统稳定性等因素。考虑油井群实际产能、绿电发电量、其他相关因素的精确生产决策模型，能够实时优化调度决策，支持实现最优的生产效益和能源并网利用效率。针对油田生产和绿电消纳运行情况构建实时监测及优化系统，促进能源的高效利用，兼顾油井群的稳定生产。

对于鄂尔多斯地区的老油田，因风能资源丰富适合开发风电，可以在油田周边建设风电场，为油田提供相对稳定的电力供应；油田开采过程中会产生大量的余热，可通过热储罐或者其他热储存技术将余热储存起来，以备油田开采过程中的额外热能之需。对于新疆地区的新油田，因日照充足适合开发光伏发电，可以在新油田周边建设光伏电站，为油田提供清洁电力供应；可利用光热储存技术将多余的热能储存起来，以备油田开采过程中的额外热能之需。

对于东部地区的老油田，鉴于较为完善的生产设施和工艺流程，可改造现有生产设备和管网；结合油田所在区域的资源禀赋，组合发挥风电和光伏发电优势，促进绿电消纳并提高能源效率。根据具体油田的情况，考虑井筒状况、含水率、产能等因素，进行抽油机井群的错峰与间抽运行决策，协调新能源发电与油田生产。对于新油田，可在建设阶段即考虑绿电消纳和节能要求，针对性选择工艺和设备，更好适应非稳定工况（如间抽、间注、间歇气举）的生产运行；在新油田规划和设计中，合理布局油井和绿电设施，突出绿电优先消纳、多能互补的发展目标。

（四） 天然气就地转化与油田伴生气发电利用

现代能源产业高度集聚发展，有利于提质增效，能源结构也呈低碳化发展趋势。构建油气田就地收集原料、就地加工转化、伴生气发电利用的分布式清洁油气生产体系，成为国家和油气企业的重要发展目标。结合地区资源禀赋提高天然气的就地转化率，既便于进行天然气开发利用的集约化管理，也有利于延伸天然气生产加工产业链、提高天然气工业附加值，将区域资源优势转化为产业发展优势。此外，对油田伴生气进行回收处理，分离出乙烷、丙烷、丁烷等并加工为天然气混合液或液化石油气；部分干气用于发电，以“自发自用”的形式降低能耗、减缓区域供电压力、提高区域用电可靠性。

通过天然气就地转化、伴生气发电利用等方式，进一步提高资源利用率，促进由单区域转向多区域联合调度、多能互补发展。天然气就地转化可能存在安全和环保隐患，需要配套环境控制设施；确保区域内供需满足一定比例，避免产业区供气过剩或不足的现象。油田伴生气发电利用站点建设，兼顾集中式和分散井区式以提高回收利用率。在具体的应用过程中，延长油田、中原油田等老油田的生产过程伴生气综合利用工程可覆盖油气伴生资源综合利用、天然气下游综合利用业务。应用伴生气或干气作为小型天然气发电机组燃料，发电量既可以并入电网，也可以满足油区站场使用。在四川、重庆等地开展天然气转化与伴生气利用，有助于区域性产业集群建设，对实现“双碳”目标、促进区域经济发展具有重要意义。

（五） 高效低碳油气生产综合能源管控系统

多能互补能源综合利用系统指将各种能源资源进行综合性输入，依据能源品位高低进行综合互补利用，按照设定的能量配合关系进行转换，追求能源利用的最优效率。该方案的核心在于开发高效低碳油气生产综合能源智能管控系统，涉及微网生产实时监控、源荷预测、协同匹配、优化控制、协同排采、环境 - 人员 - 生产安全、智能运维等功能。这一场景更多强调整个井场能源消耗与产出的综合管控及协同优化，充分调用井场内的可用储能调峰系统，因地制宜使用天然气发电调峰、地热储能、储氢等途径，从而改善油气田能源综合体的用能情况、降低油气生产的用能成本。

对于不同绿色资源禀赋的油气田，综合能源管控系统都能在一定程度上介入并取得效果，实现各类资源的调配和优化利用，但存在初期铺设工程施工难度大、部署成本高、需要围绕油气生产展开等不足。自然资源丰富、尚处于开发初期、具备较高生产潜力的油田（如新疆塔里木油田）已经配置或可以配置多种新能源并与油气生产相适应，能够获得更好的综合能源管理效益，支持实现降本增效、节能减碳的双重目标。部分油气产量较低的东部老油田因经济效益偏低而不适合采用该方案。

（六） 电 / 热 / 氢储能智能协同优化

储氢、压缩空气储能等大规模储能技术成熟度依然不高，导致井场储能的可配置规模较小。多能协同系统中多能量流的流动策略、储能系统的运行策略是研究重点。为了加快应用油田井场风 / 光 / 热利用技术，需要构建包含多类型储能的综合发电系统，拓展不同类型储能的互补调节能力，达到电 / 热 / 氢储能的协同优化。该方案的核心在于，详细规划风电场、光伏电站、光热电站、地热系统、制氢装置的能量流，建立精细的储能容量优化模型，配置契合实际油气生产过程的约束条件，结合AI算法，采用多目标智能优化算法（如多目标遗传算法）进行求解；模拟并优化多能互补系统的电 / 热 / 氢储能容量配置，实现油田井场的储能综合优化，加速多能协同系统的实践应用。

该方案的实施难点在于，需要构建地热、氢能、风电等系统的运行策略与约束条件，综合考虑经济效益与油田用能最低的要求来调整优化过程；基本适用开展多能互补的新老油田，但方案及其内置模型的复杂度会随着油田能源类型、储能方式的增加而增长。在优势能源种类较为固定的油田中可取得更好的应用效果，如风电、光伏发电条件较好的大庆、塔里木、新疆等油田，伴生气制氢基础较好的西南、长庆等油田。

五 “风光热储”多能协同的智慧油气田发展建议

“风光热储”多能协同的智慧油气田建设的核心产出是低碳油气田及超级能源盆地，将支撑我国能源结构的持续优化与转型升级。低碳油气田不仅是新能源开采、存储、消纳与油气勘探开发的简单结合，而是进行生产系统与工艺的重构[48]，形成以清洁能源供能为主的低碳化、智能化高效工艺流程，匹配油气生产与新能源特性，实现油气勘探开发与“风光热储”深度融合。“风光热储”多能协同的智慧油气田发展的核心目标是，在保障油气产量的前提下，围绕“补充基础短板 - 增加技术优势 - 强化应用能力 - 实现自主可控”发展主线，突破关键核心技术，形成实用发展方案。

一是着眼油气田“风光热储”多能系统发展，分析油气田新能源应用潜力并形成可行方案。论证“风光热储”多能协同发展策略，关注传统油气田与新能源结合，构建多元化、宽尺度的储能技术应用模式。针对不同油气田的勘探开发用能场景（如页岩油地下转化、富油煤地下热解），创新和探索高效、低成本、安全、多时间尺度的储能技术。提升储能系统的集成能力和智慧控制水平，综合考虑不同储能方式的技术特点及成本，开展多元化、多时间尺度的油气田综合储能技术研究。

二是推动新能源与油气生产融合发展。开展“风光热储”多能协同的油气生产协同管控关键技术研究，形成新能源+油气田智能开采、井站间开、新型举升、采出液处理、废弃井地热能源提取、综合能源优化利用等“低碳、智能技术体系”；化解清洁替代过程中能源转换成本高、现有采油气工艺不适应新能源特点、新能源消纳能力低等难题，保障油气田增产稳产、节能减排、绿色低碳，促进油气田用能结构转型和生产数字化转型。

三是开展油气田“风光热储”多能协同的经济性评价并建立减碳潜力评估体系。构建包含“风光热储”能源技术的多能系统环境 - 经济评价框架，针对代表性油气田，综合各类能源技术的经济和环境数据并据此开展量化评价。基于量化评价结果，考虑经济和环境协调发展的目标，形成油气田“风光热储”多能协同系统的管控策略。

四是深化以多能协同为核心的智慧油气田发展。把握并借鉴智慧油气田国际进展，研究适用于我国油气田全工程场景的体系设计方案，论证协同化发展策略，开展面向油气田全流程的高效管理及优化。提出多能协同视角下油气田与分布式电力、燃气网等的互补与匹配策略，基于大数据和智能方法的油气田与多能系统高效协同发展思路，挖掘油气田资产的价值，构建多能互补智慧油气田用能调控平台。

五是建设多能协同的智慧油气田示范工程。在油气田新能源技术应用的基础上[49]，适时开展相关工程示范，验证油气田与新能源技术融合的应用成效。灵活调整应用方案，逐步固化应用场景，提炼代表性的关键技术指标，增强示范工程的应用效果与扩散能力。探索更高水平、更适合油气领域应用的智能低碳发展模式，促进低碳技术、智能化技术在油气田的集成应用与创新突破，为油气行业绿色、高效、智能化发展提供新的路径。

六是培养“油气+智能+新能源”复合型人才。多能协同的智慧油气田是油气与新能源融合的重要应用场景，相应的系统理论构建和工程应用实践需要具有多学科交叉研究背景的创新型人才。在现有的油气与智能交叉人才培养的基础上，批量形成跨专业、复合型的创新人才队伍，涵盖油气AI、低碳减排、清洁能源应用、碳管理等技能方向；加强油气低碳、智能转型技术的国际交流与合作，支持国际合作机制创新和国际化人才培养。

利益冲突声明

本文作者在此声明彼此之间不存在任何利益冲突或财务冲突。

Received date: March 1, 2024; Revised date: April 13, 2024

Corresponding author: Li Gensheng is a professor from the China University of Petroleum (Beijing), and a member of Chinese Academy of Engineering. His major research fields include theory and technology of high-pressure water jet drilling and completion, theory and technology of oil and gas artificial intelligence. E-mail: ligs@cup.edu.cn

Funding project: Chinese Academy of Engineering project “Strategic Research on Strengthening the Engergy Sector of China” (2022-PP-03)

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用
[1]

邹才能, 潘松圻, 党刘栓. 论能源革命与科技使命 [J]. 西南石油大学学报(自然科学版), 2019, 41(3): 1‒12.
[2]

Zou C N, Pan S Q, Dang L S. On the energy revolution and the mission of science and technology [J]. Journal of Southwest Petroleum University (Science & Technology Edition), 2019, 41(3):1‒12.
[3]

黄燕燕. 基于区间时间序列多尺度分解的原油价格预测与风险预警管理研究 [D]. 合肥: 安徽大学(硕士学位论文), 2020.Huang Y Y. Research on crude oil price forecasting and risk early warning management based on multi-scale decomposition of interval time series [D]. Hefei: Anhui University (Master's thesis), 2020.
[4]

蔡睿, 朱汉雄, 李婉君, "双碳"目标下能源科技的多能融合发展路径研究 [J]. 中国科学院院刊, 2022, 37(4): 502‒510.
[5]

Cai R, Zhu H X, Li W J, et al. Development path of energy science and technology under "dual carbon" goals: Perspective of multi-energy system integration [J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2022, 37(4): 502‒510.
[6]

朱汉雄, 王一, 茹加, "双碳"目标下推动能源技术区域综合示范的路径思考 [J]. 中国科学院院刊, 2022, 37(4): 559‒566.
[7]

Zhu H X, Wang Y, Ru J, et al. Thoughts on regional path of promoting comprehensive demonstration of low-carbon energy technology under "dual carbon" goals [J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2022, 37(4): 559‒566.
[8]

国家能源局. 加快油气勘探开发与新能源融合发展行动方案(2023—2025年) [EB/OL]. (2023-02-27)[2024-04-15]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2023-03/23/content_5747955.htm.
[9]

National Energy Administration. Action plan for accelerating oil and gas exploration and development and integrating new energy development (2023—2025) [EB/OL]. (2023-02-27)[2024-04-15]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2023-03/23/content_5747955.htm.
[10]

国家能源局. 国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见 [EB/OL]. (2023-03-28)[2024-04-15]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2023-03/23/content_5747955.htm.
[11]

National Energy Administration. Several opinions of the National Energy Administration on accelerating the development of digital and intelligent energy [EB/OL]. (2023-02-27)[2024-04-15]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2023-03/23/content_5747955.htm.
[12]

李尚民, 王杰杰, 彭玉金, "双碳"目标下多能互补系统的发展 [J]. 山东电力高等专科学校学报, 2023, 26(3): 42‒44.
[13]

Li S M, Wang J J, Peng Y J, et al. The development of multi-energy complementation system under the goals of carbon peaking and carbon neutrality [J]. Journal of Shandong Electric Power College, 2023, 26(3): 42‒44.
[14]

唐颖, 吴晓丹, 李乐忠, 富油煤原位热解地下加热技术及其高效工艺 [J]. 洁净煤技术, 2023, 29(12): 42‒50.
[15]

Tang Y, Wu X D, Li L Z, et al. Heating technology of in situ pyrolysis for tar-rich coal and its high efficiency process [J]. Clean Coal Technology, 2023, 29(12): 42‒50.
[16]

赵文智, 胡素云, 侯连华. 页岩油地下原位转化的内涵与战略地位 [J]. 石油勘探与开发, 2018, 45(4): 537‒545.
[17]

Zhao W Z, Hu S Y, Hou L H. Connotation and strategic role of in situ conversion processing of shale oil underground in the onshore China [J]. Petroleum Exploration and Development, 2018, 45(4): 537‒545.
[18]

易同生, 秦勇, 周永峰, 煤炭地下气化项目技术经济评价研究进展述评 [J]. 煤田地质与勘探, 2023, 51(7): 1‒16.
[19]

Yi T S, Qin Y, Zhou Y F, et al. Research advances on the techno-economic evaluation of UCG projects [J]. Coal Geology & Exploration, 2023, 51(7): 1‒16.
[20]

苏春梅, 朱景义, 马建国, 油气与新能源融合发展路径思考与建议 [J]. 石油科技论坛, 2024, 43(1): 18‒24.
[21]

Su C M, Zhu J Y, Ma J G, et al. Thinking and suggestions on integrated development pathways for oil and gas with new energy [J]. Petroleum Science and Technology Forum, 2024, 43(1): 18‒24.
[22]

邹才能, 熊波, 薛华庆, 新能源在碳中和中的地位与作用 [J]. 石油勘探与开发, 2021, 48(2): 411‒420.
[23]

Zou C N, Xiong B, Xue H Q, et al. The role of new energy in carbon neutral [J]. Petroleum Exploration and Development, 2021, 48(2): 411‒420.
[24]

瞿静川, 张蓉, 田红英, 我国天然气地下储气库运营与定价模式改进对策研究 [J]. 价格理论与实践, 2022 (7): 191‒194.
[25]

Qu J C, Zhang R, Tian H Y, et al. Research on improvement measures for the operation and pricing model the underground natural gas storage in China [J]. Price: Theory & Practice, 2022 (7): 191‒194.
[26]

Zhang L X, Yang Z L, Xiao Q G, et al. Distributed scheduling for multi-energy synergy system considering renewable energy generations and plug-in electric vehicles: A level-based coupled optimization method [J]. Energy and AI, 2024, 16: 100340.
[27]

杨莘博. 新能源微网多能协同运行优化及效益分配模型研究 [D]. 北京: 华北电力大学(博士学位论文), 2022.
[28]

Yang S B. Multi-energy cooperative operation optimization and benefit allocation model for new energy microgrid [D]. Beijing: North China Electric Power University (Doctoral dissertation), 2022.
[29]

邹才能, 马锋, 潘松圻, 世界能源转型革命与绿色智慧能源体系内涵及路径 [J]. 石油勘探与开发, 2023, 50(3): 633‒647.
[30]

Zou C N, Ma F, Pan S Q, et al. Global energy transition revolution and the connotation and pathway of the green and intelligent energy system [J]. Petroleum Exploration and Development, 2023, 50(3): 633‒647.
[31]

自然资源部中国地质调查局. 中国地热能发展报告2018 [M]. 北京: 中国石化出版社, 2018.
[32]

China Geological Survey, Ministry of Natural Resources. Report on the development of geothermal energy in China [M]. Beijing: China Petrochemical Press, 2018.
[33]

郭世博. 探究"双碳"目标背景下我国地热发电现状及技术 [J]. 电气技术与经济, 2023 (2): 51‒53.
[34]

Guo S B. Explore the current situation and technology of geothermal power generation in China under the background of "double carbon" goal [J]. Electrical Equipment and Economy, 2023 (2): 51‒53.
[35]

王旭辉, 刘阳. 国内外抽水蓄能电站发展及运营模式分析 [J]. 水电与抽水蓄能, 2023, 9(S1): 81‒84.
[36]

Wang X H, Liu Y. Analysis of development and operation mode of pumped storage power stations at home and abroad [J]. Hydropower and Pumped Storage, 2023, 9(S1): 81‒84.
[37]

陈海生, 李泓, 徐玉杰, 2022年中国储能技术研究进展 [J]. 储能科学与技术, 2023, 12(5): 1516‒1552.
[38]

Chen H S, Li H, Xu Y J, et al. Research progress on energy storage technologies of China in 2022 [J]. Energy Storage Science and Technology, 2023, 12(5): 1516‒1552.
[39]

邹才能, 李建明, 张茜, 氢能工业现状、技术进展、挑战及前景 [J]. 天然气工业, 2022, 42(4): 1‒20.
[40]

Zou C N, Li J M, Zhang X, et al. Industrial status, technological progress, challenges and prospects of hydrogen energy [J]. Natural Gas Industry, 2022, 42(4): 1‒20.
[41]

张玮灵, 古含, 章超, 压缩空气储能技术经济特点及发展趋势 [J]. 储能科学与技术, 2023, 12(4): 1295‒1301.
[42]

Zhang W L, Gu H, Zhang C, et al. Technical economic characteristics and development trends of compressed air energy storage [J]. Energy Storage Science and Technology, 2023, 12(4): 1295‒1301.
[43]

杨春和, 王贵宾, 施锡林, 中国大规模盐穴储氢需求与挑战 [J]. 岩土力学, 2024, 45(1): 1‒19.
[44]

Yang C H, Wang G B, Shi X L, et al. Demands and challenges of large-scale salt cavern hydrogen storage in China [J]. Rock and Soil Mechanics, 2024, 45(1): 1‒19.
[45]

王晓琦, 白盛池, 杨瑞, 中国石油新型储能技术进展与前景展望 [J]. 石油科技论坛, 2024, 43(2): 70‒82.
[46]

Wang X Q, Bai S C, Yang R, et al. Progress and prospect of CNPC advanced energy storage technologies [J]. Petroleum Science and Technology Forum, 2024, 43(2): 70‒82.
[47]

Rana M M, Uddin M, Sarkar M R, et al. Applications of energy storage systems in power grids with and without renewable energy integration—A comprehensive review [J]. Journal of Energy Storage, 2023, 68: 107811.
[48]

Shell Petroleum. 2022 energy transformation progress report [R]. Den Haag: Shell Petroleum, 2023.
[49]

Total Energy. 2022 strategy and outlook report [R]. Paris: Total Energy, 2022.
[50]

王震, 鲍春莉. 中国海洋能源发展报告 2021 [M]. 北京: 石油工业出版社, 2021.
[51]

Wang Z, Bao C L. Report on China's marine energy development [M]. Beijing: Petroleum Industry Press, 2021.
[52]

马玲, 刘芮. 新能源 新未来 [N]. 中国石化报, 2022-11-21(08).
[53]

Ma L, Liu R. New energy and new future [N]. China Petrochemical News, 2022-11-21(08).
[54]

中国石油新闻中心. "大风车"来了!中国石油首个风电项目启动安装 [N]. 中国石油报, 2022-11-18(03).
[55]

Chinese National Petroleum Corporation News Center. The big windmill is here! China Petroleum's first wind power project has started installation [N]. China Petroleum News, 2022-11-18(03).
[56]

中国石油新闻中心. 大庆油田新能源业务驶入发展快车道 [EB/OL]. (2022-03-25)[2024-02-23]. http://news.cnpc.com.cn/system/2022/03/25/030063254.shtml.
[57]

Chinese National Petroleum Corporation News Center. Daqing Oilfield's new energy business has entered the fast lane of development [EB/OL]. (2022-03-25)[2024-02-23]. http://news.cnpc.com.cn/system/2022/03/25/030063254.shtml.
[58]

大庆油田星火水面光伏示范工程实现并网发电 [EB/OL]. (2022-07-21)[2024-02-25]. https://www.gov.cn/xinwen/2022-07/21/content_5702084.htm#1.
[59]

The Daqing Oilfield spark water surface photovoltaic demonstration project has achieved grid connected power generation [EB/OL]. (2022-07-21)[2024-02-25]. https://www.gov.cn/xinwen/2022-07/21/content_5702084.htm#1.
[60]

中国石油新闻中心. 辽河油田探索稠油热采绿色发展路径 [EB/OL]. (2023-03-28)[2024-01-21]. http://news.cnpc.com.cn/system/2023/03/28/030096962.shtml.
[61]

Chinese National Petroleum Corporation News Center. Exploring the green development path of heavy oil thermal recovery in Liaohe Oilfield [EB/OL]. (2023-03-28)[2024-01-21]. http://news.cnpc.com.cn/system/2023/03/28/030096962.shtml.
[62]

国家能源局. 首批"互联网+"智慧能源(能源互联网)示范项目入选名单 [EB/OL]. (2017-03-06)[2024-01-21]. http://www.nea.gov.cn/136106972_14887900533341n.pdf.
[63]

National Energy Administration The first batch of "Internet plus" smart energy (energy Internet) demonstration projects were selected [EB/OL]. (2017-03-06)[2024-01-21]. http://www.nea.gov.cn/136106972_14887900533341n.pdf.
[64]

胜利油田功勋井区实现碳中和 [EB/OL]. (2022-07-21)[2024-01-21]. http://www.sinopecnews.com.cn/zhuanti/content/2021-04/22/content_154604.html.
[65]

Achieve carbon neutrality in the meritorious well area of Shengli Oilfield [EB/OL]. (2022-07-21)[2024-01-21]. http://www.sinopecnews.com.cn/zhuanti/content/2021-04/22/content_154604.html.
[66]

徐文伟, 肖立志, 刘合. 我国企业人工智能应用现状与挑战 [J]. 中国工程科学, 2022, 24(6): 173‒183.
[67]

Xu W W, Xiao L Z, Liu H. Industrial application of artificial intelligence in China: Current status and challenges [J]. Strategic Study of CAE, 2022, 24(6): 173‒183.
[68]

刘文岭, 韩大匡. 数字孪生油气藏: 智慧油气田建设的新方向 [J]. 石油学报, 2022, 43(10): 1450‒1461.
[69]

Liu W L, Han D K. Digital twin system of oil and gas reservoirs: A new direction for smart oil and gas field construction [J]. Acta Petrolei Sinica, 2022, 43(10): 1450‒1461.
[70]

匡立春, 刘合, 任义丽, 人工智能在石油勘探开发领域的应用现状与发展趋势 [J]. 石油勘探与开发, 2021, 48(1): 1‒11.
[71]

Kuang L C, Liu H, Ren Y L, et al. Application and development trend of artificial intelligence in petroleum exploration and development [J]. Petroleum Exploration and Development, 2021, 48(1): 1‒11.
[72]

贾承造. 全国油气勘探开发形势与发展前景 [J]. 中国石油石化, 2022 (20): 14‒17.
[73]

Jia C Z. Situation and development prospect of oil and gas exploration and development in China [J]. China Petrochem, 2022 (20): 14‒17.
[74]

Li G S, Song X Z, Tian S C, et al. Intelligent drilling and completion: A review [J]. Engineering, 2022, 18: 33‒48.
[75]

李根生, 宋先知, 祝兆鹏, 智能钻完井技术研究进展与前景展望 [J]. 石油钻探技术, 2023, 51(4): 35‒47.
[76]

Li G S, Song X Z, Zhu Z P, et al. Research progress and the prospect of intelligent drilling and completion technologies [J]. Petroleum Drilling Techniques, 2023, 51(4): 35‒47.
[77]

何祖清. 油气藏开发智能完井技术及工业化应用 [M]. 北京: 中国石化出版社, 2022.
[78]

He Z Q. Intelligent well completion technology and industrial application for oil and gas reservoir development [M]. Beijing: Sinopec Press, 2022.
[79]

李阳, 廉培庆, 薛兆杰, 大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望 [J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2020, 44(4): 1‒11.
[80]

Li Y, Lian P Q, Xue Z J, et al. Application status and prospect of big data and artificial intelligence in oil and gas field development [J]. Journal of China University of Petroleum (Edition of Natural Science), 2020, 44(4): 1‒11.
[81]

昆仑数智科技有限责任公司. 中国石油勘探开发梦想云 [EB/OL]. (2024-01-18)[2024-02-18]. http://www.klszkj.com/products-and-solutions/business-solutions/oilfield/ktkfmxy/.
[82]

Kunlun Digital Technology Co., Ltd. CNPC exploration and development dream cloud [EB/OL] (2024-01-18)[2024-02-18]. http://www.klszkj.com/products-and-solutions/business-solutions/oilfield/ktkfmxy/.
[83]

中国石油石化. 智能油田怎样更智能 [EB/OL]. (2021-09-18)[2024-02-18]. http://www.chinacpc.com.cn/info/2021-09-18/news_5669.html.
[84]

China Petroleum and Petrochemical. How to make smart oil fields smarter [EB/OL]. (2021-09-18)[2024-02-18]. http://www.chinacpc.com.cn/info/2021-09-18/news_5669.html.
[85]

我国首个海上智能油田项目建成生产效率将提升30% [EB/OL]. (2021-10-19)[2024-02-18]. http://www.sasac.gov.cn/n2588025/n2588124/c21242470/content.html.
[86]

The completion of China's first offshore intelligent oilfield project will increase production efficiency by 30% [EB/OL]. (2021-10-19)[2024-02-18]. http://www.sasac.gov.cn/n2588025/n2588124/c21242470/content.html.
[87]

檀朝东, 刘合, 高小永, 中国陆上油气田生产智能化现状及展望 [J]. 前瞻科技, 2023, 2(2): 121‒130.
[88]

Tan C D, Liu H, Gao X Y, et al. Current situation and prospects of intelligent production in onshore oil and gas fields in China [J]. Science and Technology Foresight, 2023, 2(2): 121‒130.
[89]

熊新强, 云庆, 李冰, "双碳"目标下油气生产系统清洁替代及再电气化路径思考 [J]. 石油科技论坛, 2023, 42(2): 21‒29.
[90]

Xiong X Q, Yun Q, Li B, et al. Thinking of clean replacement and re-electrification path for oil and gas production system under carbon peak and carbon neutrality goals [J]. Petroleum Science and Technology Forum, 2023, 42(2): 21‒29.
[91]

孔令峰, 岳小文. 中国石油新能源发展路径探索与创新实践 [J]. 石油科技论坛, 2024, 43(1): 25‒30.
[92]

Kong L F, Yue X W. Study of CNPC's new energy development pathway and innovation practice [J]. Petroleum Science and Technology Forum, , 2024, 43(1): 25‒30.

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