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中石油经研院:新冠肺炎疫情对我国油气上游业务有何影响?

发布时间:2021-06-24 16:45:30  发布者:品邦广告  阅读:65

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      SHPGX导读:新冠肺炎自2020年元月下旬起快速蔓延,给我国的经济和人民的生活带来巨大影响。能源是国民经济的命脉,也是人民生活的重要物质基础。突如其来的疫情给国内油气上游业务也带来诸多挑战,但国内油气企业以高度责任感和紧迫感在抓好疫情防控工作的同时,“硬核”推进。

    1. 疫情对我国油气勘探与生产的影响

           由于油气勘探与生产具有劳动力密集型和地域分散型特点,本次疫情对于上游业务的正常开展及员工的健康安全带来了巨大的挑战。虽然当前疫情已经得到了比较有效的控制,但要彻底掌控疫情,仍需要一定的时间。综合判断,若本次疫情可于一季度得到全面控制,对国内油气产量的影响有限;但若疫情延续至第二季度,将会对国内上游业务产生较大影响。

           (1)现场施工组织难度加大,对一季度油气生产带来挑战。复工延迟、交通受阻等给现场施工组织和生产运营造成一定困难,比如运输受限、道路封锁等导致生产物资供应、钻机及压裂装备搬迁、油井巡检人员进出等都受到影响,增加了企业生产运营的难度。疫情发生之后,国内油气企业迅速启动了应急管理体系,正在努力确保疫情防控和油气安全生产两不误。目前来看,1月份产量基本未受影响,多家油田迎来首月“开门红”。但若疫情持续,预计一季度油气产量会受到冲击和影响。但在当前加大国内勘探开发力度的大背景下,随着油气行业全产业链开放进入新时期,若本次疫情可于一季度末解除,国内油气勘探开发投资有望继续保持稳定增长,通过二、三、四季度的努力,有望实现全年产量目标。

           (2)国际油价震荡走低给油气勘探与生产带来新的成本管控压力。受疫情影响,我国原油需求锐减,直接导致国际油价在1月下旬进入下行通道,BRENT油价两次跌破55美元/桶,WTI油价一度跌至49.35美元/桶。近年来,随着我国勘探开发程度的不断提高,地表/地下条件日益复杂,规模效益储量发现难度日益加大,非常规、超深层等高投入、高成本油气产量占比不断增加,国内油气勘探与生产一直承受着较大的成本上升压力。2014年油价暴跌以后,国内油气企业采取多项措施降本增效,上游效益刚刚有所好转,而此次油价下跌,对本来就承受较大压力的国内油气上游业务无疑又进一步增加了成本管控压力。若本次疫情可于一季度得到全面控制,随着二季度全面复工复产带来油价回暖,上游业务的压力也将会得到一定程度的缓解。 

    2. 疫情对油气技术和生产方式的新要求

           本次疫情对油气上游业务带来诸多挑战的同时,也对油气技术和生产方式提出了新要求,我国各大油田纷纷采用远程办公、视频会议等数字化手段积极应对。可以预见,在后新冠疫情时代,油气勘探开发领域将会进一步加速数字化转型进程,向智能化、远程化、自动化、无人化方向发展的需求更加迫切。

           (1)决策智能化

           以专家系统、人工神经网络等为代表的人工智能技术,将与油气勘探开发业务进一步融合,在地震处理解释、开发方案设计、油井生产优化、风险应急处置等多个场景应用智能决策解决方案。智能化决策将以客观数据为基础、以最优目标为导向,及时有效地制定出最佳方案,避免“拍脑袋”决策并减少大量的现场会议讨论。

          (2)办公远程化

    疫情期间,远程办公、在线协作等新业态和新组织方式进行大规模运用后,越来越多的人体会到远程在线协作的效率与便捷。可以预见,在后新冠疫情时代,上游业务管理部门以及知识密集型的科研单位将会调整其管理流程与组织架构,推进以远程协作为基础的企业组织方式变革。以培训业务为例,借助虚拟现实技术,学员无需到达现场即可在三维交互系统中进行模拟环境操作,从而有效地减少人员聚集,降低安全风险。

           (3)生产自动化

           目前,无人机已在油气勘探、安全巡检、事故处理等领域发挥了重要作用,智能油井也实现了油井生产过程中的自动控制。物联网、无人机、自动化控制系统的推广应用将使勘探开发过程中劳动密集型的业务场景加速向自动化、无人化方向迈进。以钻井作业为例,未来的自动钻井装置可利用卫星定位,自动进入井场,自行装配起井架后开钻,钻井过程中钻井机器人可以自行完成连续起下钻、送钻、循环、连续下套管等功能,完毕后再自行移向下一个井场。

           (4)设备数字化

           借助数字孪生、工业物联网、云计算、人工智能等技术,勘探开发领域有望最终实现资产全生命周期的数字化。通过将上游资产在虚拟空间中完成映射,可以数字形式重现真实世界设备的每个元件;通过采集现场关键数据进行实时模拟,可以计算反映设备资产的运行状态,实现实时监控、自动优化和工况预测等。此外,设备数字化模型可以进行“自我学习”,能够根据实时变化的信息进行自我校准,实现自主化控制。

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