隨著經濟的發展，環境變化與能源供應成為人們日益關注的問題，地球人口不斷增加，如何為人們更高效的提供能源，并盡享更高的生活水準是能源企業探索了多年的問題。浪潮信息致力于用"智算變革創造新的機遇與模式"，在數字經濟蓬勃發展的時代，智算力正從數據中心延伸至邊緣，助力石油企業低碳、安全發展。

采油難，沙石水里挹"黃金"

關于石油和其開采的記載，最早出自北宋科學家沈括《夢溪筆談·雜志》 -- "鄜、延境內有石油，舊說高奴縣出脂水，即此也。生于水際，沙石與泉水相雜，惘惘而出，土人以雉尾挹之，乃采入缶中，頗似淳漆，燃之如麻。"大意是說，在某地有石油這種物質，其產于水邊，與砂石和泉水混雜，時斷時續地流出來。居民們用野雞尾羽將其沾取上來，采集到瓦罐中，作為燃料使用。

如今的石油開采不再需要用野雞尾羽進行采集，油田里的抽油機（俗稱"磕頭機"），會把油井底的石油抽到地面上。但要想更加高效地抽取埋在地下的石油，絕非易事。"惘惘而出"的石油在地下狀況極為復雜，供液不足、石油稠密導致阻力增大、油井出砂、汽油比例變動導致壓力變化等因素會造成抽油機的故障頻發，目前大多數油田仍采用人工巡檢的方式進行監控，費人費時費力，嚴重影響石油開采效率提升。

而且幾十年來，隨著石油資源的不斷開采，很多老油田如松遼、渤海灣等油氣盆地的油田普遍步入勘探開發的中后期，地下情況較以往更為復雜，且勘探層含油量低，而傳統磕頭機都是恒速運行，產量下滑的同時電耗也沒有減少。

智慧運維低碳高效，節省80%電力成本，70%的人力成本

為了提升石油開采效率，迫切需要對設備運行數據進行實時、高效的采集、分析，從而找到采油頻率的智能調節、機器故障的智能預測的全新方案。浪潮信息聯合石油企業，基于浪潮信息邊緣微服務器EIS200開發出一套油井智慧監測解決方案。基于該方案，邊緣微服務器能夠為生產工況實時診斷推理，如含油氣評價、裂縫等大量數據的實時分析、預測，提供強大的邊緣AI算力，智能預測抽油機的工作狀態。

油井開采現場環境惡劣且物理空間有限，邊緣微服務器會和其他電氣設備儀器部署在磕頭機旁邊的電箱中。在嚴苛環境限制下，EIS200通過合理散熱設計和結構布局，提供最高可達21TOPS的邊緣算力，最大支持14路1080P的視頻編碼和32路1080P的視頻解碼，為智能監測提供強大的邊緣智算力，智能預測抽油機的工作狀態。同時，整機功耗僅25W，能效比業界領先。

同時，靈活小巧的EIS200還具備極強的環境適應性，即使是-40攝氏度的極端環境，依然能夠在惡劣的工作現場下穩定運行，基于抽油機運行的電力參數、外部溫度、壓力、泵效等數據，EIS200能夠智能調整抽油機運行頻率，節省80%的抽油機空轉的電費，并通過故障智能預警實現遠程運維，節省70%的現場人力成本，實現更智慧、綠色的石油開采。

智慧合規性檢查，守住企業的安全線

安全合規是油氣開采最重要的一條生命線之一。工人未戴安全帽、操作不規范、靜電釋放不符合標準、問題設備或設備超期服役等安全問題不僅會影響開采設備的運行，甚至會釀成重大的生產事故，威脅員工的生命安全。因此，合規性檢查在油氣田管理中至關重要。

然而，在相當長的時間內，油氣田的合規性檢查都要依賴于人工巡檢，或是通過工作現場的攝像頭采集現場視頻匯聚到視頻監管中心，安全人員肉眼檢查。但是，無論是線下巡檢還是線上系統，由于都依賴安全員個人檢查，因此難以實現對于生產區域的全時、全區域的合規性安全，很容易會因為人員疏忽等因素造成"一疏忽成千古恨"。

油井智慧監測解決方案廣泛覆蓋油田場站、園區、油井、運輸管道等場景，通過對油田生產作業等現場視頻數據進行自動化采集，在邊緣側利用圖像分類、物體檢測、關鍵點檢測、動作定位等算法對于視頻數據進行實時分析處理，實現對人員、作業的即時合規性檢查。通過對未戴安全帽、操作不規范、管道漏油、機器故障等危險生產安全的事件及時發現、告警與處理，全面提升了油井開采的安全合規性，為生產安全筑起"保護盾"。

隨著物聯網、人工智能等技術的發展，越來越多的設備實現互聯，海量設備產生的數據呈指數級增長。高并發的數據量若通過網絡回傳數據中心進行處理，由于帶寬的限制將嚴重影響數據處理的實時性，為了滿足制造、能源、交通、醫療等行業數據處理的實時性需求，需要智算力從數據中心延伸到邊緣，用無處不在的智算力驅動各行各業的智慧化變革。目前，在能源行業中，浪潮信息幫助多家油田企業構建了邊緣智慧油井監測解決方案，能夠有效提升老油田的石油開采作業效率和質量, 降低成本和風險。

關鍵詞： 石油行業