在油田開發進入“深地、深海、非常規”階段，井場作業面臨設備協同低效、能源浪費嚴重、碳排放超標等核心痛點。某油田統計顯示，傳統人工排程下鉆機閑置率達32%，構建井場作業數字化智能排程與能源動態優化平臺，通過“AI排程算法+多能互補優化+數字孿生推演”三位一體架構，為油田智能化轉型提供關鍵技術支撐。
平臺架構與技術突破
平臺采用“云-邊-端”三層架構，構建數據驅動的作業-能源協同優化閉環：
邊緣智能感知層：全要素數據采集與實時映射
設備狀態感知：部署北斗+UWB高精度定位系統，實時追蹤鉆機、壓裂車、固井設備等20類大型裝備的位置與工況，定位精度達±125px；
能源消耗監測：集成柴油發電機組功率傳感器、光伏逆變器數據接口、儲能電池BMS系統，實現“油-電-氫”多能源流的全息感知；
環境參數融合：接入風速儀、光照強度計、地溫傳感器數據，量化天氣變化對能源供應與設備效率的影響。
云端協同優化層：智能排程與能源調度中樞
AI作業排程引擎：
基于深度強化學習（DRL）算法，構建“設備能力-任務需求-約束條件”三維決策模型，動態生成最優作業序列。例如，在川渝頁巖氣井場，通過將鉆機、壓裂車、連續油管設備作業時間窗與地質參數耦合，使鉆完井周期縮短18天；
引入“任務依賴圖”與“資源沖突檢測”機制，自動規避設備交叉占用風險。在長慶油田某叢式井場，平臺提前3天預警鉆機與固井車路徑沖突，調整后避免非生產時間損失42小時。
多能互補優化模塊：
建立“柴油發電-光伏儲能-氫燃料電池”混合能源系統模型，通過蒙特卡洛模擬分析10萬種工況組合，生成實時調度策略。在塔里木油田某深井場，平臺根據光照強度動態調整光伏出力，結合儲能SOC狀態與柴油機負載率，使綜合能效提升17%；
開發“碳-能”雙目標優化算法，在保障作業需求前提下，最小化柴油消耗與碳排放。例如，在渤海油田某平臺，通過優先調用光伏余電與儲能放電，使單井柴油消耗減少35%，碳配額富余量達12%。
數字孿生推演層：風險預判與策略驗證
構建井場級數字孿生體，集成設備3D模型、工藝流程圖、能源網絡拓撲，支持“假設-驗證”式推演：
作業沖突推演：模擬設備故障、惡劣天氣等異常事件，自動生成備用排程方案。在南海某平臺，平臺推演臺風工況下鉆機緊急撤離路徑，優化后使設備轉移時間從8小時壓縮至3.5小時；
能效瓶頸診斷：通過熱力圖可視化展示設備能耗分布，定位高耗能環節。在某致密氣井場，平臺發現壓裂車冷卻系統能耗占比超30%，指導改造后單井場年節電48萬度。
核心功能與應用場景
智能排程：從“經驗驅動”到“算法驅動”
動態優先級調度：基于設備健康度（振動、溫度）、任務緊急度（地質風險）、資源約束（人員、管匯）三維度生成優先級矩陣。
多井場協同排程：構建“區域-井場”兩級調度網絡，通過遺傳算法優化跨井場設備調撥路徑。
能源優化：從“粗放供給”到“精準供給”
柴油機智能啟停：基于負荷預測模型（LSTM+Prophet）提前15分鐘預判用電需求，動態調整柴油機運行臺數。
光伏儲能協同控制：開發MPPT（最大功率點跟蹤）+SOC（荷電狀態）雙閉環算法，最大化綠電消納。
平臺將向三大方向深化：
自主進化能力：引入聯邦學習與小樣本學習技術，使排程算法在無人工干預下持續優化；
全產業鏈協同：構建“油田-電網-碳市場”數字孿生網絡，支撐綠電直購、碳配額智能交易；
元宇宙交互：開發VR作業沙盤與AI數字員工，實現跨國專家“零時差”協同指揮。
在這場技術革新的浪潮中，捷瑞數字及其自主研發的伏鋰碼云平臺發揮著舉足輕重的作用。伏鋰碼云平臺通過智能排程與能源優化的深度耦合，平臺正推動井場作業從“經驗依賴”向“數據智能”躍遷，為油田高質量發展注入綠色動能。
