智能模型助力油井措施优化

中原油田构建覆盖全流程的油井措施效益协同管理机制，油井措施质效显著提升

[中国石化报 2026-07-16]

本报记者于银花

通讯员张向锋

近日，中原油田文留采油厂文33-148井初期压裂后日增油仅为2吨，远低于预期。他们应用自主开发的智能分析模型分析后，发现地层能量不足，实施注水增能措施后该井日增油量提升至3.5吨。

油井措施作为油气生产的生命线，其效益管控的精准性影响到油田效益。中原油田创建风险预警和增油量预测等管理工具，构建覆盖全流程的油井措施效益协同管理机制，今年以来油井措施平均实施周期比之前缩短15天，有效遏制了吨油措施费上涨趋势，油井措施质效得到显著提升。

整合数据为资金精准投放奠定基础

数据是老油田油井措施效益管控的关键。中原油田在梳理5000余井次历史数据时发现，单井标识不统一导致数据核对、调取、适配难度大。为此，他们构建数据标准化体系，统一生产、财务、物资数据口径。在此基础上，开辟业财实时交互通道，打破部门数据壁垒。

“传统模式下，油井措施数据分散在地质、工程、财务、物资等多个部门的独立系统中，无法统一管理。” 中原油田高级专家张勇介绍。比如，生产部门的EPBP系统（勘探开发业务平台）存储油井日产量、含水率等生产数据，财务部门的ERP系统（企业资源计划系统）记录成本核算信息，物资部门的MIS系统（物资管理系统）管理油管杆等材料消耗，系统间接口不互通、数据不同步，需人工跨系统核对匹配，耗时较长。

为此，中原油田整合生产、财务、物资等系统数据，搭建业财融合一体化平台，新增效益评价模块，实现小时级业财数据同步。该模块上线以来，通过动态优化施工方案，累计节约生产成本近百万元。

精准识别智能分析模型指导资源配置

近日，在制定文23-5井压裂方案时，评价人员输入“预计全周期增油量900吨”，业财融合系统对比该区块全周期增油量的历史合理区间后，立即进行风险预警。经复核，该井储层渗透率评估出现偏差，修正后预测值调整为780吨，成功避免无效投入。

在整合数据的基础上，中原油田创新开发三大智能分析模型，实现油井措施效益从“经验判断”向“量化管控”转变。

其中，风险预警和增油量预测两个模型与全周期效益测算体系的协同应用，构建起覆盖风险预警、效果预测、效益评估的智能分析闭环。

如今，中原油田依托大数据分析识别高效益油井措施，指导资源配置。数据分析显示，下电泵措施有效益率远优于酸化措施。各采油厂据此优化资源配置，批量盘活低效负效井。其中，文卫采油厂上半年油井措施有效益率达62%，排名中原油田第一。

动态管控实时追踪评估措施效益

为严控低效无效投入，中原油田构建覆盖“前置论证—过程跟踪—后评分析”的全过程协同管理机制，并深度融合信息化手段，实现对措施效益的实时追踪与智能调控。

财务人员参与前期方案论证，开展全周期成本测算和多情景效益对比分析，从源头筛除低效方案。强化作业过程动态监管，智能分析模型实时跟进油井措施实施效果与成本消耗，一旦出现偏差立即预警，作业人员快速纠偏。同时，他们建立三维事后评价体系，梳理形成12条改进建议，融入后续措施方案设计，实现老油田低成本、高效益、可持续开发。