針對煤巖氣井全生命周期管理中存在的數(shù)據(jù)孤島、決策滯后等難題，構(gòu)建了感知的閉環(huán)智能管控系統(tǒng)，采用5層協(xié)同架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)跨階段數(shù)據(jù)貫通與協(xié)同決策；研發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動的排采優(yōu)化技術(shù)，積液預(yù)警準(zhǔn)確率超92%，并構(gòu)建了化工業(yè)通信與遠(yuǎn)程傳輸體系，形成分鐘級采集、毫秒級校驗(yàn)、秒級聯(lián)動的通信能力。在鄂爾多斯盆地現(xiàn)場應(yīng)用中，系統(tǒng)鏈路可用性≥99.98%，控制時(shí)延低至縮短至10 min，驗(yàn)證了其在釋放產(chǎn)能、降本增效與遠(yuǎn)程可控方面的價(jià)值，為油氣田智能化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支撐。

文章來源：《智能礦山》2025年第12期“學(xué)術(shù)園地”欄目

第一作者：郝瑞輝，高級工程師，現(xiàn)任遼河油田采油工藝研究院總工程師、安全總監(jiān)，主要從事鉆采工程、排水采氣的相關(guān)研究工作。E-mail：wupuo0@163.com

作者單位：遼河油田采油工藝研究院

引用格式：郝瑞輝，冷冰，孟祥宇，等.煤巖氣井全生命周期智能管控系統(tǒng)工藝與通信技術(shù)研發(fā)[J].智能礦山，2025，6(12):74-81.

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煤巖氣作為清潔高效的非常規(guī)天然氣資源，在我國能源轉(zhuǎn)型與“雙碳”戰(zhàn)略中地位關(guān)鍵。隨著開發(fā)向低滲、復(fù)雜地質(zhì)條件區(qū)域延伸，其全生命周期管理面臨井場分散、工況多變、數(shù)據(jù)協(xié)議異構(gòu)等挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)人工與分散SCADA模式導(dǎo)致嚴(yán)重信息孤島，加之井場通信覆蓋不均、鏈路抖動頻繁，使得感知-決策-執(zhí)行的智能閉環(huán)難以落地。當(dāng)前，雖已有OPC UA、MQTT 5.0、邊緣計(jì)算及SD-WAN等多類技術(shù)應(yīng)用于設(shè)備接入與數(shù)據(jù)傳輸，并在安全同步方面取得進(jìn)展，但仍普遍存在語義不統(tǒng)一、跨階段模型遷移困難、弱網(wǎng)下SLA保障不足、指令閉環(huán)可信度低、安全與運(yùn)維難以兼顧等共性短板。為此，研發(fā)端-邊-云協(xié)同的智能通信與遠(yuǎn)程傳輸體系，通過統(tǒng)一語義接入、雙鏈路冗余、分級傳輸保障、分層時(shí)鐘同步及縱深安全防護(hù)，實(shí)現(xiàn)了分鐘級感知、秒級聯(lián)動與跨階段協(xié)同優(yōu)化。

煤巖氣井全生命周期智能管控系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

1.1 全生命周期階段劃分與需求分析

針對煤巖氣井從壓裂排采初期至廢棄排水階段的全過程，結(jié)合鄂爾多斯盆地低壓、低滲、含構(gòu)造煤/碎軟煤等典型地質(zhì)與開發(fā)特征，將煤巖氣井全生命周期智能管控劃分為4個(gè)階段并定義核心技術(shù)需求，系統(tǒng)存在4個(gè)跨階段共性需求，不同排采階段管控需求分析見表1。

表1 不同排采階段管控需求分析

（1）數(shù)據(jù)貫通，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)動態(tài)參數(shù)→產(chǎn)能關(guān)系→舉升效率的歷史數(shù)據(jù)復(fù)用。

（2）決策協(xié)同，舉升方式切換需綜合前期生產(chǎn)特征（產(chǎn)量變化率、積液量）。

（3）閉環(huán)控制，分析結(jié)果需借助物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)軟-硬件互通，自動調(diào)整排采制度。

（4）通信SLA與安全保障，確保在弱覆蓋與鏈路波動場景下的數(shù)據(jù)與指令可靠送達(dá)與可追溯。

1.2 全生命周期智能管控系統(tǒng)總體架構(gòu)

全生命周期智能管控系統(tǒng)采用5層邏輯架構(gòu)，包括感知層、硬件層、平臺層、應(yīng)用層和用戶層。感知層部署壓力、溫度、氣/水流量、液面、煤粉、水質(zhì)、舉升設(shè)備運(yùn)行與環(huán)境參數(shù)等多源傳感，支持復(fù)雜工況下的多相流監(jiān)測與分鐘級采集；硬件層集成智能壓縮機(jī)、注劑撬、注氣撬等設(shè)備，通過PLC控制實(shí)現(xiàn)聯(lián)動調(diào)節(jié)；平臺層整合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與工藝模型，生成并驗(yàn)證控制指令；應(yīng)用層將算法轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行指令，覆蓋全生命周期場景；用戶層為現(xiàn)場工程師、技術(shù)專家、管理層提供定制化界面，支持決策-執(zhí)行-反饋閉環(huán)。為保障跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)/指令可靠流轉(zhuǎn)，引入“OPC UA南向匯聚 + MQTT 5.0北向發(fā)布 + 專網(wǎng)/5G（衛(wèi)星備份）雙鏈路接入”的標(biāo)準(zhǔn)化通信棧，邊緣側(cè)提供存儲轉(zhuǎn)發(fā)與背壓控制，云端以時(shí)序數(shù)據(jù)湖與消息總線承載分析與協(xié)同，智能管控系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 智能管控系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

1.3 全生命周期智能管控系統(tǒng)核心功能模塊

圍繞煤巖氣井全生命周期數(shù)據(jù)-分析-決策-執(zhí)行的閉環(huán)管控需求，在標(biāo)準(zhǔn)化通信與遠(yuǎn)程傳輸能力（OPC UA/Modbus 南向匯聚、邊緣對象模型與就地去噪校準(zhǔn)、MQTT 5.0 北向發(fā)布、QoS 與存儲轉(zhuǎn)發(fā)、PTP/NTP 分層時(shí)鐘同步、IEC 62443 縱深防護(hù)）的支撐下，形成由“數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控+全生命周期數(shù)據(jù)庫（數(shù)據(jù)層）-智能分析診斷（分析層）-生產(chǎn)優(yōu)化決策（決策層）-遠(yuǎn)程控制執(zhí)行（控制層）”構(gòu)成的4層功能群協(xié)同體系。其邏輯主線為以分鐘級高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座驅(qū)動機(jī)理-數(shù)據(jù)融合分析，分析結(jié)果上升為可約束的優(yōu)化決策，決策再通過可驗(yàn)證的控制鏈路穩(wěn)定落地，并以回傳數(shù)據(jù)持續(xù)校正與演進(jìn)模型，完成感知-認(rèn)知-行動-學(xué)習(xí)的自閉環(huán)。

（1）數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層是一體化數(shù)據(jù)采集與管理的核心，承擔(dān)“采-存-治-用”全流程管理。現(xiàn)場側(cè)通過 OPC UA/Modbus 適配井口/井底壓力（套壓、流壓）、溫度、氣/水流量（含低流量高精度計(jì)量）、液面深度、煤粉濃度與粒徑分布、返排水/采出水水質(zhì)（礦化度、懸浮物）、人工舉升設(shè)備運(yùn)行參數(shù)（電流、電壓、載荷、沖次/轉(zhuǎn)速、沉沒度）及環(huán)境參數(shù)（集輸壓力等）等關(guān)鍵監(jiān)測量，邊緣網(wǎng)關(guān)統(tǒng)一標(biāo)簽與資產(chǎn)對象模型并完成去噪、校準(zhǔn)、異常剔除與時(shí)間戳對齊；北向以 MQTT 5.0 承載遙測與事件，采用 QoS 1/2、保留消息、共享訂閱與存儲轉(zhuǎn)發(fā)/背壓機(jī)制保障弱鏈路下的完整性與可達(dá)性。數(shù)據(jù)經(jīng)由時(shí)序庫與數(shù)據(jù)湖一體化管理，配套數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則（缺失重建、去重、越界校驗(yàn)）、元數(shù)據(jù)與血緣管理、版本化數(shù)據(jù)集與主題域（井-設(shè)備-工藝-環(huán)境），為上層分析提供統(tǒng)一語義與可復(fù)演的時(shí)序基線。

（2）分析層

分析層聚焦智能分析與預(yù)警，依托標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)與時(shí)間一致性，綜合井筒氣水兩相流態(tài)識別與攜液能力評估模型、排采工藝（泡排、機(jī)采、射流泵）管控模型、人工舉升系統(tǒng)工況診斷與效率評估模型，完成對工況的動態(tài)解析與風(fēng)險(xiǎn)超前預(yù)警。系統(tǒng)在線匹配 Hagedorn & Brown、Beggs & Brill 等多相流模型并耦合 Turner/李閩/液膜液滴等臨界攜液機(jī)理，輸出積液量與積液高度、攜液裕度與閾值邊界；同時(shí)結(jié)合設(shè)備電參與工況曲線識別效率劣化與異常征兆。預(yù)警按等級與空間定位發(fā)布，PO（安全/控制）通道優(yōu)先下發(fā)以保障時(shí)效，邊緣策略在鏈路異常時(shí)就地觸發(fā)保底處置。

（3）決策層

決策層面向生產(chǎn)優(yōu)化與協(xié)同決策，將分析結(jié)果與機(jī)理約束統(tǒng)一到可求解的優(yōu)化框架中。針對壓后放噴、天然能量自噴、輔助自噴與人工舉升等階段，耦合解吸動力學(xué)、節(jié)點(diǎn)分析與舉升方式選型與參數(shù)優(yōu)化模型，綜合安全約束與能效目標(biāo)，在“排水-控壓”精準(zhǔn)平衡下給出最優(yōu)生產(chǎn)制度與工藝參數(shù)（如泡排劑類型/濃度/周期、注氣量/注氣壓力、射流泵噴嘴尺寸與頻率等），并根據(jù)歷史響應(yīng)與不確定性自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重，實(shí)現(xiàn)跨階段的連續(xù)優(yōu)化與知識復(fù)用。所有決策產(chǎn)物結(jié)構(gòu)化封裝為指令集，附帶版本、有效期、冪等標(biāo)識與安全簽名，便于執(zhí)行可證與審計(jì)追蹤。

（4）控制層

控制層負(fù)責(zé)將優(yōu)化方案穩(wěn)定映射為設(shè)備動作，構(gòu)成“指令-執(zhí)行-反饋”的閉環(huán)鏈路。系統(tǒng)在下發(fā)前進(jìn)行規(guī)則庫校驗(yàn)（不超泵能力、套壓不低于最小解吸壓力、轉(zhuǎn)速處于安全范圍、化學(xué)劑庫存充足等）與在線仿真校核，在下發(fā)過程中采用多通道冗余（專線/5G 主備）與消息簽名、回執(zhí)對賬與端到端追蹤ID確保“可達(dá)、可證、可追”；在執(zhí)行過程中利用 PLC 互鎖與閾值保護(hù)防止越限；執(zhí)行后多點(diǎn)回傳由多相流量計(jì)與關(guān)鍵傳感器校驗(yàn)偏差，偏差小于2%時(shí)自動固化為新基線，超過閾值則觸發(fā)根因分析與二次優(yōu)化。

面向井場的智能通信與遠(yuǎn)程傳輸架構(gòu)

2.1 支撐多階段協(xié)同的網(wǎng)絡(luò)與拓?fù)?/span>

通信架構(gòu)服務(wù)于全生命周期工況的連續(xù)跟蹤與快速響應(yīng)，針對井場分散、環(huán)境惡劣的特點(diǎn)，采用“專線+5G”雙活冗余接入與SD-WAN智能選路，保障在荒漠、弱覆蓋區(qū)仍能實(shí)現(xiàn)分鐘級數(shù)據(jù)采集與秒級指令下發(fā)，滿足排水采氣等工藝對控制實(shí)時(shí)性的苛刻要求（P95時(shí)延≤2 s），支撐多階段協(xié)同的網(wǎng)絡(luò)與拓?fù)溥壿嬋鐖D2所示。

圖2 支撐多階段協(xié)同的網(wǎng)絡(luò)與拓?fù)溥壿?/span>

2.2 統(tǒng)一信息模型與語義貫通

為實(shí)現(xiàn)跨階段、跨工藝的數(shù)據(jù)統(tǒng)一理解與復(fù)用，體系的核心在于構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的信息模型。南向通過OPC UA統(tǒng)一接入流量計(jì)、撬裝設(shè)備等異構(gòu)裝備，為全生命周期數(shù)據(jù)賦予一致語義；北向采用MQTT 5.0實(shí)現(xiàn)高效、可靠的數(shù)據(jù)匯聚。結(jié)合分層時(shí)間同步（邊-云誤差≤50 ms），從根本上確保了壓后、自噴、舉升等不同階段生產(chǎn)事件時(shí)序的準(zhǔn)確性與可對比性，為后續(xù)的工況診斷與參數(shù)優(yōu)化奠定可信數(shù)據(jù)基石。

2.3 保障閉環(huán)可靠性服務(wù)質(zhì)量(QoS)

為匹配全生命周期各類業(yè)務(wù)的差異化需求，系統(tǒng)定義了多級服務(wù)質(zhì)量（QoS）策略。對積液預(yù)警、緊急關(guān)停等安全控制指令（P0級）賦予最高優(yōu)先級，確保在弱網(wǎng)環(huán)境下優(yōu)先、可靠傳輸；對實(shí)時(shí)遙測數(shù)據(jù)（P1級）采用壓縮與重傳機(jī)制，保障排采制度優(yōu)化模型所需數(shù)據(jù)的完整性（≥99.95%）。邊緣側(cè)具備72 h離線緩存與斷點(diǎn)續(xù)傳能力，確保在通信中斷期間數(shù)據(jù)不丟失、恢復(fù)后能快速同步，支撐生產(chǎn)分析的連續(xù)性。

2.4 面向遠(yuǎn)程操控的本質(zhì)安全設(shè)計(jì)

遵循IEC 62443標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分區(qū)分域隔離，并集成命令白名單、指令沙箱與多層級聯(lián)鎖機(jī)制。為明確責(zé)任與降低誤操作風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建了完整的命令生命周期管理：命令的生成、簽名、權(quán)限校驗(yàn)、下發(fā)、執(zhí)行確認(rèn)與審計(jì)留痕均由鏈路化流程管控。設(shè)備與網(wǎng)關(guān)采用基于PKI 的證書體系與自動輪換機(jī)制，通道側(cè)使用mTLS/TLS 1.3并結(jié)合設(shè)備端安全啟動與固件簽名以保證執(zhí)行實(shí)體可信。

2.5 驅(qū)動工藝優(yōu)化的控制閉環(huán)

架構(gòu)定義的“指令生成-校驗(yàn)-下發(fā)-執(zhí)行-回傳-校正”閉環(huán)，直接服務(wù)于泡排、氣舉等排采工藝的自適應(yīng)優(yōu)化，系統(tǒng)將分析模型輸出的優(yōu)化參數(shù)（如泡排周期、氣舉注氣量），通過多通道可靠下發(fā)至井口裝置，并基于多源回傳數(shù)據(jù)與數(shù)字孿生進(jìn)行偏差校驗(yàn)與固化，形成“分析-決策-執(zhí)行-驗(yàn)證”的持續(xù)優(yōu)化循環(huán)，系統(tǒng)控制調(diào)整邏輯如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)控制調(diào)整邏輯

2.6 支撐規(guī)?；瘡?fù)制的運(yùn)維體系

為實(shí)現(xiàn)該智能管控模式在盆地內(nèi)各井場的快速復(fù)制，構(gòu)建了全面的可觀測性與自動化運(yùn)維體系。通過對全鏈路SLA（如時(shí)延、丟包）的持續(xù)監(jiān)控，確保通信質(zhì)量始終滿足智能管控需求。結(jié)合基礎(chǔ)設(shè)施即代碼（IaC）與自動化證書輪換，實(shí)現(xiàn)了新井場通信基礎(chǔ)設(shè)施的快速、標(biāo)準(zhǔn)化部署與安全運(yùn)維，為全生命周期智能管控技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的規(guī)?；茝V奠定了工程基礎(chǔ)。

全生命周期智能管控系統(tǒng)的關(guān)鍵工藝技術(shù)

3.1 高精度積液預(yù)警診斷與排采工藝協(xié)同優(yōu)化技術(shù)

針對煤巖氣井在地層能量衰減與產(chǎn)液上升背景下易發(fā)生的積液致產(chǎn)能衰減問題，提出面向閉環(huán)控制的機(jī)理-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動診斷與優(yōu)化一體化方法，以“動態(tài)監(jiān)測-機(jī)理計(jì)算-數(shù)據(jù)校正-風(fēng)險(xiǎn)判定-工藝協(xié)同優(yōu)化-指令落地”的流水線實(shí)施，通過統(tǒng)一語義與時(shí)間同步的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)底座，將井筒流動機(jī)理與學(xué)習(xí)模型在在線場景中協(xié)同，使預(yù)警與優(yōu)化結(jié)果具備可解釋性與可執(zhí)行性。

（1）在數(shù)據(jù)側(cè)方面

構(gòu)建多源融合與質(zhì)量治理體系：采集井口/井底壓力（套壓、流壓）、溫度、氣/水流量（含低流量高精度）、液面深度、煤粉濃度與粒徑、水質(zhì)參數(shù)、舉升設(shè)備電參與載荷/沖次/轉(zhuǎn)速/沉沒度、集輸壓力等，邊緣端進(jìn)行PTP對時(shí)與時(shí)間戳溯源，采用Hampel濾波與STL分解抑制短時(shí)異常與日周期擾動，利用基于相鄰特征的kNN/線性插值完成短缺失重建，并通過能量平衡約束剔除越界值。同時(shí)構(gòu)建虛擬傳感器，基于節(jié)點(diǎn)分析將地面壓力與流量反演井底壓力/溫度，提高底部工況感知完整性，并對關(guān)鍵計(jì)量設(shè)備實(shí)施滑動窗口校準(zhǔn)與漂移監(jiān)測，保障時(shí)序數(shù)據(jù)可復(fù)演。

（2）在機(jī)理計(jì)算層

建立可在線切換的井筒兩相流壓降與流態(tài)識別組合，按氣液比與傾角動態(tài)選擇關(guān)聯(lián)式并估算液體持率；同步耦合臨界攜液機(jī)理（Turner、李閩、液膜/液滴模型）給出臨界攜液速度vcrit與攜液裕度M，進(jìn)而在瞬態(tài)質(zhì)量守恒框架下閉合積液體積與積液高度估計(jì)。為兼顧復(fù)雜擾動，引入狀態(tài)空間模型與無跡卡爾曼濾波（UKF）對關(guān)鍵隱狀態(tài)（有效粗糙度、摩阻因子、等效液體黏度）在線校正，形成機(jī)理輸出與數(shù)據(jù)觀測的一致性收斂。

（3）在診斷與預(yù)警層

構(gòu)建由多源特征與機(jī)理殘差共同驅(qū)動的風(fēng)險(xiǎn)評分體系，核心特征包括濃度/壓力/流量一二階導(dǎo)數(shù)、壓差波動指數(shù)、流型切換頻率、攜液裕度M、機(jī)理與觀測的節(jié)點(diǎn)壓差殘差εp與產(chǎn)液殘差εq等。結(jié)合變點(diǎn)檢測（CUSUM/BOCPD）識別工況突變，疊加基于梯度提升或時(shí)序Transformer的分類回歸器輸出積液概率與預(yù)期超限時(shí)間。依據(jù)概率閾與裕度，形成三級預(yù)警（輕微-中-重）與空間定位（井筒段/環(huán)空），并輸出置信區(qū)間以供調(diào)度判讀；現(xiàn)場驗(yàn)證顯示，提前量可調(diào)至6～8 h，預(yù)警準(zhǔn)確率>92%。

（4）在工藝協(xié)同優(yōu)化層

圍繞“排水-控壓”的約束與目標(biāo)，針對不同積液階段與工況構(gòu)建參數(shù)自適應(yīng)策略。泡排方面基于流體黏度與表面張力估算臨界攜泡氣量與持液率時(shí)，優(yōu)化泡排劑類型、日加注量與加注周期，并限制變化斜率與庫存約束；氣舉方面結(jié)合攜液曲線與壓縮機(jī)特性曲線確定注氣量與注氣壓力設(shè)定點(diǎn)，保證攜液裕度M≥1且避讓反喘區(qū)；射流泵方面利用伯努利與節(jié)流方程與泵-噴嘴匹配模型選擇噴嘴喉徑、頻率與壓差，使有效舉升效率最大。優(yōu)化器采用滾動時(shí)域（MPC）求解，在未來T=6～12 h預(yù)測窗口內(nèi)以“風(fēng)險(xiǎn)最小化、能耗最小化、產(chǎn)能與EUR貢獻(xiàn)最大化”為多目標(biāo)，綜合安全與設(shè)備約束（電機(jī)負(fù)載、閥門行程、最小解吸壓力）輸出結(jié)構(gòu)化指令集與執(zhí)行節(jié)拍，并通過死區(qū)/滯回策略抑制頻繁振蕩。不同模塊依托功能見表2。

表2 不同模塊依托功能

（5）在EUR最大化保障方面

構(gòu)建儲層-井筒一體的動態(tài)產(chǎn)能預(yù)測模型，耦合儲層物質(zhì)平衡與等效滲流（含解吸動力學(xué)）與井筒節(jié)點(diǎn)分析，評估不同排采工藝與參數(shù)軌跡對EUR的邊際貢獻(xiàn)，采用加權(quán)融合或NSGA-II/權(quán)重求和得到帕累托解，擇優(yōu)形成跨階段策略，目標(biāo)在維持有效壓降的同時(shí)延長穩(wěn)產(chǎn)期并降低遞減率。

（6）通信與閉環(huán)執(zhí)行方面

預(yù)警事件與關(guān)鍵指標(biāo)通過MQTT P0/P1通道發(fā)布，異常時(shí)邊緣保底策略就地接管；優(yōu)化結(jié)果封裝為帶版本與冪等標(biāo)識的指令集，經(jīng)OPC UA Method/Write多通道冗余下發(fā)，回執(zhí)與現(xiàn)場遙測用于端到端對賬與數(shù)字孿生校核，偏差<2%則固化新基線，超閾值觸發(fā)根因分析與再優(yōu)化。該方法在現(xiàn)場測試中實(shí)現(xiàn)分鐘級診斷、秒級聯(lián)動控制，提前6～8 h識別3次積液風(fēng)險(xiǎn)并成功處置。

3.2 數(shù)據(jù)與機(jī)理融合的智能決策技術(shù)

煤巖氣井全生命周期管理需同時(shí)面對階段工況顯著差異與安全、產(chǎn)量、能耗/成本等多目標(biāo)權(quán)衡，單一模型往往難以在物理一致性與數(shù)據(jù)適配性之間取得平衡。為此，構(gòu)建“加權(quán)融合-動態(tài)優(yōu)化-知識增強(qiáng)”的機(jī)理與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動決策框架：以井筒多相流機(jī)理模型（Hagedorn–Brown 壓降、Turner 臨界攜液）與節(jié)點(diǎn)分析為硬約束刻畫可行域，結(jié)合面向產(chǎn)氣量、產(chǎn)液量、井底壓力等關(guān)鍵指標(biāo)的時(shí)序預(yù)測模型對邊界與參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)側(cè)修正，并依據(jù)壓后放噴、天然能量自噴、輔助自噴與人工舉升等不同階段自適應(yīng)調(diào)整機(jī)理/數(shù)據(jù)權(quán)重，實(shí)現(xiàn)對工況遷移與參數(shù)漂移的快速跟蹤。

引入領(lǐng)域知識圖譜對安全紅線（最小解吸壓力、設(shè)備額定能力、環(huán)境與化學(xué)劑約束）與經(jīng)驗(yàn)規(guī)則進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表達(dá)，用以約束優(yōu)化搜索空間并提供可解釋的決策依據(jù)。優(yōu)化器采用滾動時(shí)域策略（MPC）在未來預(yù)測窗內(nèi)求解以“安全優(yōu)先、產(chǎn)量提升、能耗約束”為目標(biāo)的多目標(biāo)問題，輸出泡排劑類型/濃度/周期、注氣量/注氣壓力、射流泵噴嘴與頻率等可執(zhí)行設(shè)定點(diǎn)及變化斜率，避免頻繁振蕩并保障穩(wěn)態(tài)收斂。

在線運(yùn)行過程中，系統(tǒng)以單井管控前后數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)辨識與權(quán)重再估計(jì)，持續(xù)提升預(yù)測與決策的階段適配性。通信側(cè)上，所有決策參數(shù)被封裝為結(jié)構(gòu)化指令集，通過OPC UA Method/Write下發(fā)，并攜帶版本、有效期與冪等標(biāo)識以支持快速回滾與全鏈路審計(jì)追蹤，確保分析到執(zhí)行的一致性與可驗(yàn)證性。

3.3 智能指令精準(zhǔn)執(zhí)行與閉環(huán)控制技術(shù)

智能決策向精準(zhǔn)執(zhí)行的穩(wěn)定映射是閉環(huán)落地的關(guān)鍵。系統(tǒng)面向多設(shè)備接口異構(gòu)與安全冗余不足的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，形成“標(biāo)準(zhǔn)互聯(lián)-縱深防護(hù)-反饋優(yōu)化”的執(zhí)行體系，將生產(chǎn)制度調(diào)整轉(zhuǎn)化為毫秒級響應(yīng)與高可靠落地。

（1）在互聯(lián)層面，基于標(biāo)準(zhǔn)化 OPC UA 語義模型打通壓縮機(jī)、注劑撬與注氣撬等關(guān)鍵裝備，保證跨設(shè)備的一致指令集與狀態(tài)回傳；以注氣量調(diào)節(jié)為例，平臺指令下發(fā)后智能壓縮機(jī)可在約200 ms內(nèi)完成流量校準(zhǔn)，注氣撬閥門同步調(diào)整開度，多相流量計(jì)實(shí)時(shí)核對執(zhí)行偏差并維持<2%的閉環(huán)誤差。對于泡排劑加注，系統(tǒng)依據(jù)流體黏度與表面張力等參數(shù)計(jì)算目標(biāo)日加注量與節(jié)拍，疊加變化斜率與庫存約束，液位與計(jì)量反饋用于在線校準(zhǔn)，保證長期精度與劑量安全。

（2）在安全防護(hù)層面，構(gòu)建5級縱深防御鏈：指令校驗(yàn)層（規(guī)則庫攔截超限與越界組合）、設(shè)備互鎖層（閾值觸發(fā)的閥泵聯(lián)動關(guān)斷與壓差保護(hù)）、人工復(fù)核層（關(guān)井等高危操作分級審批）、冗余控制層（雙PLC熱備與<0.5 s故障切換）、應(yīng)急響應(yīng)層（覆蓋H?S泄漏等21類預(yù)案的自動化處置）。執(zhí)行后，現(xiàn)場遙測與設(shè)備狀態(tài)回傳同步送入數(shù)字孿生體進(jìn)行效果比對，若偏差>10%則自動觸發(fā)根因分析與指令生成邏輯迭代，偏差處于閾內(nèi)則固化為新基線以增強(qiáng)穩(wěn)態(tài)魯棒性。

（3）通信與可證性方面，指令下發(fā)采用主備鏈路冗余與消息簽名、回執(zhí)對賬及端到端追蹤 ID，確保“可達(dá)、可證、可追”；異常情況下啟用邊緣保底策略就地降級，并在鏈路恢復(fù)后進(jìn)行冪等回填，最大限度減少執(zhí)行偏差與生產(chǎn)擾動。

全生命周期智能管控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)場應(yīng)用

4.1 系統(tǒng)開發(fā)與部署

基于“數(shù)據(jù)支撐-云端算法”協(xié)同架構(gòu)構(gòu)建軟硬件一體化平臺。設(shè)備管理現(xiàn)場采用ACFC氣液兩相流量計(jì)（精度±1%）、智能注劑撬、注氣撬（含PLC邏輯控制）實(shí)現(xiàn)智能泡排與循環(huán)氣舉的現(xiàn)場控制；通信側(cè)采用OPC UA匯聚+MQTT 5.0北向，雙路專線/5G冗余接入，邊緣啟用存儲轉(zhuǎn)發(fā)與背壓控制；云端引入多組MQTT Broker與時(shí)序庫/數(shù)據(jù)湖。依托油田公司數(shù)智化管理平臺，接入A2生產(chǎn)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能讀取與遠(yuǎn)程傳輸，核心分析引擎集成PySpark分布式框架，滿足智能決策需求。智能管控系統(tǒng)功能簡介如圖4所示，智能管控動態(tài)管理、排采參數(shù)優(yōu)化控制界面如圖5所示，現(xiàn)場操作管控界面如圖6所示。

圖4 智能管控系統(tǒng)功能簡介

圖5 智能管控動態(tài)管理、排采參數(shù)優(yōu)化控制界面

圖6 現(xiàn)場操作管控界面

4.2 應(yīng)用效果分析

（1）選取鄂爾多斯盆地某煤巖氣平臺開展現(xiàn)場試驗(yàn)，部署3口定向井（A-48、B-22、C-35），覆蓋輔助自噴全階段，試驗(yàn)周期20天。平臺采用泡排與循環(huán)氣舉復(fù)合工藝，日產(chǎn)氣量從2.24萬m增至4.35萬m（增幅94.2%），日產(chǎn)液量由0.27m提升至1.11m（增幅311%），累計(jì)排出積液59.8m

（2）決策周期由傳統(tǒng)人工4 h縮短至10 min，泡排劑加注量、氣舉注氣壓力等參數(shù)實(shí)現(xiàn)分鐘級動態(tài)優(yōu)化；B-22井積液預(yù)警后自動切換至循環(huán)氣舉，有效控制產(chǎn)量遞減率；成功預(yù)警3次井筒積液風(fēng)險(xiǎn)（提前6～8 h），觸發(fā)自動注氣調(diào)控，避免停噴事故；5級安全防護(hù)攔截2次超限指令，H?S泄漏模擬演練響應(yīng)時(shí)間<15 s。

（3）通信指標(biāo)方面，20天試驗(yàn)期內(nèi)，鏈路可用性99.98%，端到端指令時(shí)延P95 1.7 s / P99 2.8 s，遙測丟包率0.05%，重傳后數(shù)據(jù)完整性99.96%，邊-云時(shí)間同步誤差≤50 ms。通信與閉環(huán)增強(qiáng)后，泡排/氣舉參數(shù)優(yōu)化穩(wěn)定性提升，誤觸發(fā)率下降23%。指令下發(fā)至設(shè)備響應(yīng)延遲≤3 s，執(zhí)行準(zhǔn)確率99.2%，單井EUR預(yù)測值進(jìn)一步提升，A-48井管控前后生產(chǎn)曲線如圖7所示。

圖7 A-48井管控前后生產(chǎn)曲線

總 結(jié)

（1）構(gòu)建感知層→硬件層→平臺層→應(yīng)用層→用戶層的5層協(xié)同智能架構(gòu)，突破傳統(tǒng)單階段管理模式局限，實(shí)現(xiàn)跨階段數(shù)據(jù)貫通與工藝協(xié)同，為鄂爾多斯盆地低壓、低滲、高煤粉風(fēng)險(xiǎn)氣井提供覆蓋全生命周期的系統(tǒng)性解決方案。

（2）提出了加權(quán)融合-動態(tài)優(yōu)化-知識增強(qiáng)-的機(jī)理-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動機(jī)制，以井筒多相流機(jī)理模型-約束數(shù)據(jù)模型邊界，并按生產(chǎn)階段自適應(yīng)調(diào)整機(jī)理/數(shù)據(jù)權(quán)重，實(shí)現(xiàn)泡排/氣舉參數(shù)的精準(zhǔn)匹配與穩(wěn)態(tài)收斂（預(yù)警準(zhǔn)確率>92%）。

（3）鄂爾多斯盆地現(xiàn)場A-48井應(yīng)用表明全生命周期智能管控系統(tǒng)提升日產(chǎn)氣量、降低排采制度周期，泡排劑加注量與氣舉壓力實(shí)現(xiàn)分鐘級動態(tài)調(diào)優(yōu)，系統(tǒng)為煤巖氣藏“精細(xì)化排水、智能化控壓、最大化解吸”的高效開發(fā)提供可復(fù)制范式，推動非常規(guī)油氣田智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學(xué)研究總院期刊出版公司擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄8種、中文核心期刊9種、中國科技核心期刊11種、中國科技期刊卓越行動計(jì)劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學(xué)術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

期刊簡介

《智能礦山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中國煤炭科工集團(tuán)有限公司主管、煤炭科學(xué)研究總院有限公司主辦的聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研用新進(jìn)展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國法院士

刊載欄目：企業(yè)/團(tuán)隊(duì)/人物專訪政策解讀視角·觀點(diǎn)智能示范礦井對話革新·改造學(xué)術(shù)園地、專題報(bào)道等。

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期刊成果：創(chuàng)刊5年來，策劃出版了“中國煤科煤礦智能化成果”“陜煤集團(tuán)智能化建設(shè)成果”“聚焦煤炭工業(yè)‘十四五’高質(zhì)量發(fā)展”等特刊/專題30多期。主辦“煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會”“煤炭清潔高效利用先進(jìn)成果發(fā)布會”“《智能礦山》理事、特約編輯年會暨智能化建設(shè)論壇”“智能礦山零距離”“礦山智能化建設(shè)運(yùn)維與技術(shù)創(chuàng)新高新研修班”等活動20余次。組建了理事會、特約編輯團(tuán)隊(duì)、卓越人物等千余人產(chǎn)學(xué)研用高端協(xié)同辦刊團(tuán)隊(duì)，打造了“刊-網(wǎng)-號-群-庫”全覆蓋的1+N全媒體傳播平臺，全方位發(fā)布礦山智能化領(lǐng)域新技術(shù)、新產(chǎn)品、新經(jīng)驗(yàn)。

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