在油田开发进入“深地、深海、非常规”阶段，井场作业面临设备协同低效、能源浪费严重、碳排放超标等核心痛点。某油田统计显示，传统人工排程下钻机闲置率达32%，构建井场作业数字化智能排程与能源动态优化平台，通过“AI排程算法+多能互补优化+数字孪生推演”三位一体架构，为油田智能化转型提供关键技术支撑。

平台架构与技术突破

平台采用“云-边-端”三层架构，构建数据驱动的作业-能源协同优化闭环：

边缘智能感知层：全要素数据采集与实时映射

设备状态感知：部署北斗+UWB高精度定位系统，实时追踪钻机、压裂车、固井设备等20类大型装备的位置与工况，定位精度达±125px；

能源消耗监测：集成柴油发电机组功率传感器、光伏逆变器数据接口、储能电池BMS系统，实现“油-电-氢”多能源流的全息感知；

环境参数融合：接入风速仪、光照强度计、地温传感器数据，量化天气变化对能源供应与设备效率的影响。

云端协同优化层：智能排程与能源调度中枢

AI作业排程引擎：

基于深度强化学习（DRL）算法，构建“设备能力-任务需求-约束条件”三维决策模型，动态生成最优作业序列。例如，在川渝页岩气井场，通过将钻机、压裂车、连续油管设备作业时间窗与地质参数耦合，使钻完井周期缩短18天；

引入“任务依赖图”与“资源冲突检测”机制，自动规避设备交叉占用风险。在长庆油田某丛式井场，平台提前3天预警钻机与固井车路径冲突，调整后避免非生产时间损失42小时。

多能互补优化模块：

建立“柴油发电-光伏储能-氢燃料电池”混合能源系统模型，通过蒙特卡洛模拟分析10万种工况组合，生成实时调度策略。在塔里木油田某深井场，平台根据光照强度动态调整光伏出力，结合储能SOC状态与柴油机负载率，使综合能效提升17%；

开发“碳-能”双目标优化算法，在保障作业需求前提下，最小化柴油消耗与碳排放。例如，在渤海油田某平台，通过优先调用光伏余电与储能放电，使单井柴油消耗减少35%，碳配额富余量达12%。

数字孪生推演层：风险预判与策略验证

构建井场级数字孪生体，集成设备3D模型、工艺流程图、能源网络拓扑，支持“假设-验证”式推演：

作业冲突推演：模拟设备故障、恶劣天气等异常事件，自动生成备用排程方案。在南海某平台，平台推演台风工况下钻机紧急撤离路径，优化后使设备转移时间从8小时压缩至3.5小时；

能效瓶颈诊断：通过热力图可视化展示设备能耗分布，定位高耗能环节。在某致密气井场，平台发现压裂车冷却系统能耗占比超30%，指导改造后单井场年节电48万度。

核心功能与应用场景

智能排程：从“经验驱动”到“算法驱动”

动态优先级调度：基于设备健康度（振动、温度）、任务紧急度（地质风险）、资源约束（人员、管汇）三维度生成优先级矩阵。

多井场协同排程：构建“区域-井场”两级调度网络，通过遗传算法优化跨井场设备调拨路径。

能源优化：从“粗放供给”到“精准供给”

柴油机智能启停：基于负荷预测模型（LSTM+Prophet）提前15分钟预判用电需求，动态调整柴油机运行台数。

光伏储能协同控制：开发MPPT（最大功率点跟踪）+SOC（荷电状态）双闭环算法，最大化绿电消纳。

平台将向三大方向深化：

自主进化能力：引入联邦学习与小样本学习技术，使排程算法在无人工干预下持续优化；

全产业链协同：构建“油田-电网-碳市场”数字孪生网络，支撑绿电直购、碳配额智能交易；

元宇宙交互：开发VR作业沙盘与AI数字员工，实现跨国专家“零时差”协同指挥。

在这场技术革新的浪潮中，捷瑞数字及其自主研发的伏锂码云平台发挥着举足轻重的作用。伏锂码云平台通过智能排程与能源优化的深度耦合，平台正推动井场作业从“经验依赖”向“数据智能”跃迁，为油田高质量发展注入绿色动能。