第二章 仪器和测量
内容
2.1 测量仪器：仪表和流量计
2.1.1 地面仪表
2.1.2 井下仪表
2.1.3 地面流量计
2.2 不同类型控制技术
2.2.1 一般控制技术
2.2.2 成熟资产
2.2.3 深水平台和浮动生产存储和卸载
2.2.4 非常规资产
2.3 数据收集和SCADA架构
2.3.1 井定位数据收集和遥测
2.3.2 现场控制设备
2.3.3 SCADA和分布式控制系统
2.4 网络安全特别说明
2.4.1 O&G公司网络攻击概述
2.4.2 DOF系统中的网络安全挑战
2.4.3 参与者、他们的动机和攻击种类
2.4.4 应对网络安全挑战
2.4.5 网络安全的未来
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DOF系统最近发展迅速的一个主要原因是DOF基础设施的扩散。作为仪器仪表，井控系统、监督控制和数据采集（SCADA）已经取得长足进步，成本也更低，因此在油田中应用范围更广。随着它们的应用越来越广泛，有了更多的数据和控制，可用于监视、自动化和优化活动，这是DOF系统的标志。
第1章第1.5.1节介绍了仪器、遥感和遥测的体系结构（图1.7），第1.5.2节介绍了 SCADA系统的数据管理和数据传输（图1.8）。本章详细介绍了井仪表、井口控制和 SCADA系统的主要趋势。它首先介绍了每个类别的一些一般趋势，并进一步组织到这些系统如何应用于不同的资产类型。本章探讨成熟油田、深水平台、浮动生产存储和卸载（FPSO）系统以及非常规资产。尽管DOF系统正在应用于所有油田活动（从地质和储油层到钻井，到完工，最后是生产），但本章侧重于生产。
尽管在数据库和企业IT领域（例如，数据湖、内存数据体系结构和开放系统分析等领域）取得了非常有趣的进展，但第4章将讨论这些技术。此外，此处未显示探讨停机系统的独有硬件。相反，讨论了从仪器到数据史学家（data historians）的硬件和软件。此处讨论的资产控制网络包括现场仪器、现场控制设备、遥测、SCADA系统和data historians。
从事DOF系统的公司的工程师和操作员已经非常熟悉这些系统在油田运行中的发展，并且熟悉数据驱动的生产工具。随着大数据（第4章）和移动系统（第8章）的同时发展，现场操作员和工程师可以从多个系统（例如联网的计算机、平板电脑、手机等）连接到现场传感器和控制系统，以做出近乎实时的决策。
2.1 用于测量的仪器：仪表和流量计
在任何DOF系统和自动化工作流中，最重要的方面是能够实时测量良好的性能。压力和温度计、流量计和泵测量对于DOF工作流程至关重要。
2.1.1 地面仪表
图2.1 实时DOF 所需的整组仪表、传感器和仪表。图中显示了地面遥控阀的地面和井下仪表。此外还添加了人工列表系统；请注意，这些油井可以配备Gl或 Esp，但很少两者兼而有之。
最重要的实时测量是地面压力和温度。图2.1显示了一套完整的地面测量仪、传感器和器件，这些测量仪、传感器和设备可用于DOF操作。
以下是地面监测所需的基本数据：
• 如果水井流过油管，管头压力（THP）和管头温度（THT）仪表。
• 套管头压力（CHP）和 THT 仪表，如果油井流经套管或环形区域，包括浅井完工中的气体举升。
• 流线压力（FLP）和流线温度（FLT）。
2.1.2 井下仪表
在干气和湿气井中，不需要井下测量仪，因为两相流量相关（如格雷，1978年；Beggs 和 Brill， 1973）可用于以可接受的精度估算底孔流动压力。然而，当出现多相流并产生气体、蒸汽、石油、溶液中的气体和水时，井下压力和温度计可以为DOF工作流程产生巨大的价值，以测量井和储层性能。此外，在井下关闭期间，井下仪表可以捕获基本数据以执行压力瞬态分析（PTA），以估算静态储层压力（p*）、储层电导率（k.h）和皮肤因子（S）。
为了能够测量性能并优化举升，因此安装人工举升的油井必须安装所有必要的仪表。在使用电动潜水泵（ESP）的油井中，ESP 通常配备一个井下进气压力表（ESP 电机前的入口）和排放压力（ESP 电机后出口）以及电机温度。气体举升（GL）油井配有井下气体阀，该阀使用差压来估算喷射的气体和管道的流动压力。在天然流井中，我们建议使用包装机在油管的端点设置仪表；信息通过电缆传输。图2.1 显示了一个对DOF操作有用的井下仪表、传感器和设备的示例。本图包括内部控制阀（ICV）；ICV 设备在第7章中对此进行说明。
2.1.3 地面流量计
在所有资产类型中使用的一个极其重要的趋势是单个井测量的增加，尤其是在流量计技术中。任何提供井生产实时精确测量的仪器都可解放许多DOF工作流程。有三种方法可以开发井流速：使用分析或经验模型进行直接测量、直接计算或虚拟测量。现在，操作工作流不必首先依赖于分配工作流，因为分配工作流的目标和要求与大多数操作活动不同。法尔科内等人（2009年）介绍了多相流的综合工作。
最常见的测量方法是安装分离器，后跟单个组件流量计。流量计已改善超过典型的孔板计，其价格下降。发现用于油或水流的Coriolis米是很常见的。孔板对气体流动有效。涡轮或Venturi类型也通常部署。Coriolis 型使用振动管中流体流动力学原理的 Coriolis 类型的一个主要优势是，它测量流体密度和速率，以便操作员能够判断气体甚至水是否随测油一起流动。
然而，流速工具有两个缺点。首先，它们的使用需要专用过程，以确保仪表经过校准，适合在井产量下降时使用。例如，Coriolis仪表在低调低和高气体体积分馏（GVF）下性能不好，需要更换孔板以适合整个井的生命周期的流速范围。第二个缺点是，要在每个流体流上使用单独的仪表，必须安装一个或多个分隔符。分离器购买和维护成本高昂。然而，许多老的，甚至低速率的井现在使用单独的流体计。
分离器和单个流体计的另一个替代方案是三相计。这些仪表的技术正在迅速发展，包括核和声波式仪表（非创新装置）。与Coriolis仪表一样，许多应用的定价也变得合理。
2.1.3.1 根据时间测量的流体属性类型及其原因
Falcone等人（2009年）描述了按流量计（单独）测量的五个基本参数：
• 测量流体流速的仪表（v）。此类别包括具有微调器或涡轮机的经典侵入式仪表。流穿过设备的叶片移动微调器；测量每次旋转速率以计算体积流量。涡轮、微调器或涡流计是测量总流速的最常见设备。大多数流体具有多个成分（液体、气体等）提高这些器件精度和精度的主要方法就是使流体均质化，测量总流体速度。根据这一制度，涡轮计可以测量混合物的总流体速度，但不能测量流体密度。
• 测量密度的仪表（ρ） 。基于超声波、电气阻抗或特定原子成分的非接触性器件可以测量管道部分流体的均值密度。这一类γ吸附或中子审讯。这些装置测量气体和液体的空隙分馏，但它不能测量流体速度。
• 测量质量流量的仪表（ρ.v）。这些器件使用柔性管，测量通过U形管道的质量，引起振动；振动转化为总质量流。此类别包括Coriolis米和真实质量流量计（TMFM）。
• 测量动量的仪表（ρ.v2）。质量通量（密度*速度）和流体流速的积分被定义为流体动量或运动中流体的力。此类别包括传统的侵入性压降装置，如孔、Venturi、喷嘴等。压力下降直接在入口和出口压力点之间测量。
• 测量化学或原子元素的仪表（H2, C2, O2）。此类别包括电气、机械、声学、液压或原子设备，它们根据物理原理测量原子元素（如氢、碳和氧）的浓度和速度。例如，红外光谱水侵割装置通过运行被油液吸收的红外光束来测量油和水混合物中油的体积比例。
图2.2（A）显示点 1 处入口压力和出口压力的Venturi仪表点 2.（B）孔减少D0后显示差压的孔表。
2.1.3.2 流量计：测量原理
仪表的基本类型基于不同的测量原理，如差压、流速、正位、质量流和元素分析（超声波、电磁、热能、放射性等）。
差压计。该仪表是石油和天然气（O&G）行业使用的最传统仪表，用于测量插入流量的孔的压降。工程师使用Bernoulli方程来估算压降，这是平方流速度乘以流体密度的函数：
其中Δp是 psi 中两个点之间在孔点测量的压力差；ρ是流体密度（lbs/ft3），v 是流速（以ft/s为单位）。
使用此原理的典型设备是孔板、流量喷嘴、Venturi管和旋转机。图2.2A显示了Venturi仪表的典型示例，图2.2B 显示了orifice仪表的示例。
流速计：通过计算每单位时间旋转数（例如旋转、旋转或旋转/秒）来测量流速，并乘以管道的横截面面积：
Q 是 ft3/s 的流速；A是管道的横截面面积（以 ft2 表示）；和 v 是流速（以ft /s）表示。使用此原理的典型设备是涡轮计、涡流计和微调计。图2.3显示了一个典型的涡轮仪表示例，该仪表显示自旋和传感器。
图2.3 涡轮仪表示例，显示微调器在流。正位移计：一系列同步齿轮或转子由流电流移动，从而取代已知流体量时间。转子的旋转与流体的体积成正比在一段时间内流离失所。此类别包括互惠活塞，齿轮表和旋转叶片计。此仪表广泛用于测量水在房子里。
正位移计：一系列同步齿轮或转子由流流移动，流电流会随着时间而取代已知流体量。转子的旋转与一段时间内置换的流体体积成正比。此类别包括倒数活塞、齿轮表和旋转叶片计。这个仪表被广泛用于测量房屋中的水。图2.4 显示了活塞中彼此同步的转子。
质式气体流量计：直接测量通过U形管的质量（分子量）。flow mass是一种物理属性，其测量独立于其压力、密度、粘度和温度。通常，O&G行业使用Coriolis质量流装置，该器件使用Coriolis原理测量通过 U 形管移动的质量，这些电量通过角度谐波振荡产生振动；振荡程度是质量流的直接测量。此类别还包括热流量计，用于测量流体的导热性，与质量流量成正比。
图 2.4 正位移计示例。
图2.5 显示了Coriolis仪表的示例。一旦流过管子，它开始振动和扭曲。扭曲角度与质量流动成正比。
图2.6 X射线或γ衰减或中子盘问装置，显示探测器接收的光束。
元素分析仪表。根据 Falcone等人（2009年），该仪表测量单个原子元素的浓度和速度，如氧、氢和碳。主要元素类型为声学、电磁、γ和X射线衰减、中子检测、微波衰减和红外光谱。图2.6显示了使用X射线、γ射线或中子源设备检测流中氧原子和氢原子量的非消耗性元素计。
2.1.3.3 选择流量计的标准
• 测量的精度和准确性。
• 仪表的操作手册。
• 油藏产生的主要液体是什么？水，气体，溶液中气体，油蒸发，无气油，重油，带气泡的水等。
• 校准和维护：必须多久校准一次仪表？
• 气体空隙分馏：在一段时间内，管道中气体或油量的分馏是多少？
• 成本与价值。
• 政府接受以及健康、安全和环境问题。
• 分离系统之前或之后仪表的位置。
2.1.3.4 流量计选择中要考虑的关键因素
拒绝比（TR）。TR 是观测到的峰值速率除以一段时间内观察到的最小速率（TR=Qmax/Qmin）的比率。它表示仪器的可变范围：数量越高，采样范围越好。如果你有一个井生产与泥浆模式，显示间歇性高/低速率小于1h，那么它需要一个高TR的仪表，高于10：1。
流量计位置。在分离系统（低压）之后使用陆上传统仪表（质量流量、流量和差压计）。在这种情况下，评估流动制度和模式非常重要。在分离系统之前，可以使用近海多相流量计（MPFM）。
单相与多相流。气体是可压缩的，密度随着压力的变化而显著变化，即使变化较低。液体被认为是不可压缩的，一般来说，密度（油和水）不会随着压力而变化。如果湿气系统的压力增加，气体的密度将增加，但液体密度几乎保持不变。组合液，如挥发性O&G冷凝水，改变流体成分与压力。要区分流速（油、水和气体）上的相位分馏，需要流量计技术来量化每个相流的体积分馏。工程师需要知道特定区域的流体是否以单相或多个相位流动，因为它将改变所需的仪表类型。
流动机制和模式。流量计通常放置在井口和分离系统之间，或紧接着在分离系统之后。在这个阶段，流体受引力或动能控制。流动模式取决于每个相的体积、蒸汽和液体特性，以及每个相位的压力和速度。因此，阶段可以沿水平管道分布，以多部分和多种方式分布，如图2.7 所示，说明如下图所示。
图2.7 Y轴的交叉图，具有地面液体速度与地面气体速度。
• 分层或波浪分层流以低压、气体和液体流以不同速度发生；液体和气体之间的地面被清晰地隔开。多个参数用于区分单相流和多相流。在流速之后，要测量的最不精确特性之一是水平管道中气体、油和水的分馏。Graham（2014）描述了管道中气体占用的分馏称为气体空隙因子（例如），这是流量计设计需要考虑的主要因素之一。在流体动力学中，生产工程师使用三个参数来区分单相和多相流，如气体空隙分馏、GVF 和多相参数，如下所述：
图 2.8 管道的横截面，显示一个分层的流模式，其中计算了气体、石油和水空分馏，并计算了相应的气体、油和体积分馏。
- 第一个计算是气体空隙分馏（eg），它使用气体占用的管道面积除以管道的总横剖面积（图2.8）计算。该方法假定流体以低速流动（层），气体和液体以不同的速度流动。当 eg高于 0.70 时，它被视为气体单相（干气或湿气），介于 0.4 和 0.7 之间的值定义为多相流量（气体冷凝水、挥发性油、水侵水超过 30%）。低于0.3可视为液体单相（低气/油比（GOR）的黑色油、重油、高水侵割>70%）。
- 另一个重要因素是气体体积分馏（GVFvol），它估算为总气体流量与水、石油和天然气总速率的比率。eg和GVFvol是不均衡的，阈值水平不同。当GVFvol高于0.90时，它被认为是气体单相（干气或湿气），0.5和0.89之间被定义为多相流量（气体冷凝水、挥发性油、水侵超过30%）。低于0.5可视为液体单相；但是，GVFvol和GVFarea通过以下表达式 2.5 相关：
如果气体和液体以不同的速度流动：
因此，滑动比率可以计算为：
假设气体速度是液体速度的五倍，则 k1/45.0 和管道中气体占用的分馏为 0=8。
GVFvol 是
GVFvol = 95%，流体为气体单相。
图2.8 显示了一个管道流经三相的示例，空气分馏为 0.50，油 0.15 和水为 0.35。还显示相应的气体、油和水体积因子。
• 洛克哈特-马蒂内利参数（ρ）可根据液体和气体的质量流速或体积流速以及流体的密度计算，这是一个无维数。该参数有助于使用以下范围定义气体的湿性或液体负荷：湿气流的值介于 0.0 和 0.3 之间，高于 0.3 的值通常定义为多相流。
• 当气体在堵塞或间歇性（不是连续）中流动时发生间歇性流动，液体占总空隙分馏。液体具有中等高速，气体具有低速。这是分离前更频繁的流量，通常发生在低GOR的黑色机油系统中。
• 气泡流量以高液体速度发生，其特点是气泡漂浮在连续的液相上。在这里，多相流量计（MPFM）具有高精度。
• 环流发生在高气体和液体速度下，气体和液体之间的粘度对比显著（μg/μliq）。气体在管道中央核心流动，液体作为薄膜流在管道壁上。
• 当气体速度和密度增加时，雾流发生，然后液体在气流中像液滴一样被约束。液体的分流在管道壁上，另一部分流经气流悬浮。这种流量在气体冷凝油和挥发性油系统中占主导地位。流体电流均质化：由于机械原理，当流体状态接近单相时，将发生此情况。在低压和低速分离后，流体可以分离、分层或以泥浆模式产生。有些米，特别是涡轮机，不能区分天然气和石油。此外，在这种情况下，关闭可以在几分钟内从 1.0 更改为 100。为了减少这种效果，混合器用于混合气体、油和水；因此，液体和气体以相同的平均速度（Vliq=Vg）移动。滑动速度为 1.0；在这种情况下，混合流体的流体特性是粘度、密度等的单一值。均质化允许涡轮仪表高精度测量流体速度。图2.9 显示了混合器如何使几种流体均质。
分离系统与效率：井位和聚集中心运行使用二相和三相分离设备。分离器出口后，预计井口压力下降>60%；在这种情况机制可能是在层流系统流动的分层模式。在此状态量计以可接受的精度测量流量。三相分离器是将水和气体与石油分离的最高效装置。在非水产储层中，两相分离器可能是一个不错的选择，但当冷凝水或挥发性油与水同时流动时，总液体产量可能代表大量的体积（GVF<0.5）。三相分离系统可能是单独测量油、水和气体的最佳选择。通常，分离出口后，使用孔计测量气体速率；在油和水管口，涡轮仪表可能是最经济、最可靠的选择。对于两相分离系统，红外水侵割计与涡轮仪表相结合通常是正确的选择。净油可以通过从液体表测量的总液体量来估算，其量是水侵米的节水值。图2.10 显示了分离系统后流量计的最佳位置。MPFM 在分离器入口之前使用。
图2.9 管道的横截面，显示分层流模式如何使用混合工具均质化。
图2.10 显示可能位置的两相和三相分离系统流量计。
2.1.3.5 混合单相流量计（可能的组合）
流量计可用于多种可能的组合。适当的配置取决于要测量的属性（速度、密度、压降、质量流和/或化学元素）和分离器设计。Falcone等人（2014年）描述了将仪表组合的三种主要方法：（1）均质化、测试测量和分离（取决于均质的技术）；（2）测量质式气体流量的技术（不依赖于同质化）；（3）基于流分离的技术。流量计可以组合在一起，如下所述：
• 均质化、测试测量和分离：除MPFM外，单属性流量计在非均质条件下的测量中具有重大问题；因此，必须使用混频器器件来平衡流速和估算混合器密度。在分离系统之前可以使用以下设备组合，但此配置需要人工干预和恒定的设备校准：
- 两个密度计加上速度：需要一个仪表来测量总速度（涡轮），一个密度计来测量混合物密度，第二个密度计测量分离测试系统中的油相密度。此外，可以使用数学过程估算油、水和气相空隙。这是一个更便宜的选择，但有时不实用。此选项无法测量气体速率。
- 速度加动量需要一个仪表来测量总速度和孔米（差压）来测量气体速率。这也是一个廉价的选择；然而，它不能测量相密度，也不能区分油和水。
- 动量加密度：可以获得气体速率流量和流体平均密度，但需要分离器之后的另一个密度计来测量油密度。Venturi仪表可以测量流体动量（ρ.v2），密度计可以测量总流体的密度。使用数学计算获得流体速度（v）。
- 测量射线加上质式气体流量：使用Coriolis仪表，可以高精度估算总流速。该仪表与中子检测或红外射线相结合，可以估算质式气体流量的流量，从而量化油和水速率。但是，此选项不测量气体速率，如果 GVF 高于 0.8，则可能非常昂贵且不准确。
• 非均质、测量和分离：通常放置在分离系统之前。流体成分以不同的速度流动，因此相位速度必须单独测量，体积组成和各自的密度（无混合物）。这种情况需要相当昂贵的装置，有时需要对环境敏感的源，如中子询问，以计算流电流中存在的氧气和氢气量，此外还需要脉冲中子激活来测量氧和碳氢化合物原子速度。此外，γ密度计测量混合物密度流体。MPFM 属于以下类别：
• 质式气体流量相位，加相位速度。
• 相位密度和水侵。
• 分离系统后流动：该系统直接测量油箱中的油和水；气体使用孔计进行测量。重要测量数据来自这些数据，包括气油比（GOR）、水削减（水与液体比）和液气比（LGR）。通常，使用离心原理测量油和水密度，使用相关原理测量气体密度。
2.1.3.6 多相流量计
多相流量计是分离器的替代方案，单个流体计是三相流量计。MPFM 消除了分离器和三个单独流量计的需要和费用，并用单一但更昂贵的单仪表替换该设备。这些类型的电表的技术正在迅速发展，包括核和声波型电表。与Coriolis仪表一样，许多应用的定价也变得合理。MPFM 通常放置在井口之后和分离系统之前，这比在分离系统之后放置MPFM利用率更好。为了让重力分离相位并生成均匀的气泡流模式，MPFM 应设置在垂直上流位置。图2.11 显示了MPFM的主要组件，如下所示：
• Venturi仪表通过差压测量质式气体流量和散装速度。
• 双能γ光密度计或中子检测仪是测量相数和混合密度和特征的探测器。这种非连接装置直接测量混合流体的密度。它通过测量氧和氢的原子速度，能够将液体从气相分离。
• 红外线计是一种电子探测器，用于测量油性流量中的水容。也是一种非固体装置，它估算水削减或总液体中水体积的分馏。
• 电感和电容计分别是测量水电导率和电阻率的电子设备。
• 气体成分计估算气体流中碳氢化合物成分的百分比（例如，C1、C2、C3 至 C7+）。
图2.11 与多个集成的多相流量计（MPFM）的原型
新一代MPFM还可以测量其他关键特性，如溶液pH值、水盐度、油中的蜡含量、气体重力和油重力；估算流机制；并计算Reynolds, Bond和重力数，以及流体中的固体含量。
直接流量估算
直接估算方法包括气体速率的压缩机体积估算和液体的油箱液位方差。但是，当多个孔组合到进料罐或压缩机时，这些方法会很快失去准确性。需要大量的分配和计算过程来提高准确性。
虚拟流估算
如果无法进行工具和直接估算或经济性估算，则可以使用虚拟估算。虚拟估算可以使用实时节点分析或使用基于历史井测试的数据方法（如神经网络）完成。
要使用这些方法，需要实时数据读数，以便测量压力和温度，因此必须安装仪器以收集必要的数据。第5章将讨论仪器。
2.1.3.7 流量计选择
DOF工作流可以提供显著价值，以证明在所有阶段的准确流量测量方面的投资是正当的。流量计不应根据成本或价格选择，而应根据支持增值工作流所需的精确度来选择流量计。表2.1总结了根据以下选择流量计器件的因素：测量原理、要测量的属性、最适用的油藏流体、GOR 运行范围、作业的水侵范围、流量精度、最大和最小读数率以及供应商容忍度。
2.2 按场类型控制技术
2.2.1 一般控制技术
实现DOF最大收益最重要的控制技术是远程或自主控制油井的手段。这项技术最好的例子是自动扼流圈。
自动扼流圈可让您远程调整井中的流量-从完全关闭到重新启动，以及介于两者之间的几乎每个设置。此功能可用于许多操作情况；例如，当生产设施设备出现问题时，可以削减或关闭油井，然后，当问题得到解决时，可以远程重新启动。许多作业方正在添加这些扼流圈作为标准设备，特别是对于产量快速下滑的油井，这些井可以远程调整扼流圈，因为速率下降，油井可以轻松设置间歇性流量，以支持现场容量管理。
其他重要的自动技术是用于人工举升的。气体举升阀需要高度精确（而不是开/关）调节阀。电动潜水泵（ESP）应具有可调频率驱动器，杆泵应具有泵关闭控制器和远程激活速度调整。
本节提供了将这些技术用于某些重要类型的领域的建议。
2.2.2 成熟资产
成熟资产是DOF项目面临的一个特别挑战，因为油田技术较旧，缺乏基本的计算机和技术基础设施（与现行标准相比）。这些较旧的资产大概不能支持DOF系统特有的检测和自动化。然而，这些资产可能有足够的碳氢化合物生产寿命，足以保证用井场控制和自动化改造它们的成本。
传感器和基础设施的成本（如其他讨论，见第9章）肯定是一个关键障碍。油井配有压力和温度传感器，以支持虚拟流量计（第5章）和人工举升单元操作。大型成熟油田（如中东）的高速率油井通常可以轻松支持井下仪表和完整的 SCADA控制平台。例如，科威特的KwIDF项目支持了注水区MPFMs（Al-Abbasi等人，2013年）。
在油井数量大但出油率低的偏远油田，趋势是使用本地控制设施，这些设施使用太阳能电池，并且拥有WiMax或手机电信。此外，由于这些成熟油井中大多数需要人工举升（例如杆泵、ESP 等），泵制造商提供泵控制套件，可独立使用或可与 SCADA集成。
2.2.3 深水平台、浮动生产存储和卸载
这些资产通常拥有高产量的油井，从初始资本部署开始具有相当大的基础设施。这些资产通常像炼油厂或石化厂一样运行，该工厂拥有完整的分布式控制系统（DCS）和岸上控制室。在地表系统、海底井口和井下安装了大量仪器。
三个不断变化的趋势有助于这些资产应用DOF。首先是在每一个井应用井下温度和压力仪器。这项技术正变得越来越普遍，因为它已经变得更便宜，更可靠。这些仪器（连同节点分析）允许用户执行实时井监控和优化工作流。
应用DOF工作流的一个重要限制是它们与支持团队的相对隔离。虽然运行团队在设施现场，但工程和分析团队通常在岸上。这些在岸小组执行实时工作流的能力有限，因为从远程设施获取数据可能会有相当长的时滞。此外，由于将数据到达岸上的速度非常慢，因此只有有限的量以合理的速度移动，其余部分在一夜之间以"批量"进行。许多公司现在铺设光纤电缆，以减轻滞后和提高带宽。一些地点甚至正在向卫星通信（图2.13）发展，以改善数据通信和资产协作。公司正在利用协作工作环境进行在岸生产运行，以实时监控（第8章）。
这些资产的另一个演变趋势是DCS 和historian系统的力量增强。这些系统定期能够部署直接托管在控制平台上的多变量控制和预测分析。
2.2.4 非常规资产
非常规资产特别适合DOF。这些资产是较新的油田，有许多油井由集中垫钻出并生产，因此可以经济地应用更多的DOF基础设施。油井生产不适合传统的建模和现场规划工具，如储层模型和节点分析，但数据驱动模型可以适当地用于管理油井。例如，非常规油井在生命周期中快速移动，从自然流动到人工举升在几个月内。这意味着非常规领域有更多的可用数据，并且需要更多的数据驱动工作流。由于这些字段是在multi-well pads上开发的，因此可以集中安装高等级的仪表，并且资产可以具有本地控制能力。大多数设备都有太阳能电池板来驱动电池，为阀门和仪器供电，并拥有一些本地控制装置。
本地控制设备变得更加强大且易于使用。具有嵌入式控制能力的远程终端单元（RTU）得到广泛应用。一种较新的可编程逻辑控制器（PLC）功能强大，但易于编程，并且在非常规资产中使用更为频繁。PLC 现在可以使用图形语言（与旧的梯形逻辑相反）进行编程，并可以包括高级功能，例如支持设备多变量预测控制，而无需网关连接的计算机。
这些资产中的油井通常具有某种形式的井垫分离和流量测量，如所述。它们通常包括管材、套管和流线压力，以及至少流线温度仪器。这些井支持自动阀（包括井口扼流圈）也很常见。自动远程激活扼流圈便于监控控制和优化。多个操作员使用自动扼流圈进行间歇性油井控制或自动缩减和重新启动油井，以平衡生产与设施限制，例如当压缩机下降时。
随着非常规油井在生命周期中不断前进，它们进入人工举升。使用气体举升、柱塞举升、杆泵和一些ESP。所有这些设备都安装了可远程操作的本地控制元件。操作员通常能够从现场协作中心设置气体举升速率、泵速或泵关闭控制装置，而无需进入井场。实时数据捕获技术（例如，来自OSI 的产品称为PI，这是市场上可用的数据史专家软件之一）可单独使用或与 SCADA系统集成，以控制、分析和优化多种举升类型。如上所述，非常规资产严重依赖数据驱动的工作流，因为传统的建模工具并不完全应用。由于这些资产通常是高计数资产，因此需要分析大量数据。SCADA和historian系统正在将预测分析工具嵌入到其平台中。此外，OSI 的PI应用程序框架将传统的 SCADA/DCS 标记数据模型转换为虚拟数据模型，以便用户可以使用逻辑名称而不是标记名称直接访问所需的数据。这些系统增加了安全性和健壮性，为流程控制网络和运行人员提供了更多的功能，而不是将该处理移动到企业IT体系结构中。
2.3 数据收集和 SCADA架构
2.3.1 位置良好数据收集和遥测
收集和传递数据的两种主要方式是有线和无线。本地化的井和控制设施，如海上平台，通常使用有线结构。分散的、数量庞大的资产，如非常规资产，通常采用无线策略。图2.12 显示了带 RTU 控制器、无线设备和以太网切换面板的井位。
DOF系统的主要问题是，需要收集更大量的数据频率并传输到控制位置。对于中型离岸和陆上资产，这些要求通常意味着使用光纤电缆到优化和协作中心。大多数其他方法有太多的延迟或子采样来启用DOF工作流。广泛分散的资产，如页岩矿，需要无线技术。虽然商业蜂窝调制解调器通信越来越经济实惠，但计划的可变性使得难以适应DOF策略。因此，最常见的是看到用于DOF资产的射频塔。这一技术领域正在迅速发展，因此DOF的最佳实践将很快发生变化。
用于数据收集的IT基础结构通常是数据历史。此软件在更安全的本地控制站点和企业基于IT的DOF系统之间提供数据和硬件网关。
图2.12 数据接收机和传输的定位良好设备。
图 2.13 SCADA 架构示例，显示从 RTU/PLC 井侧传输到 SCADA 系统的数据。
2.3.2 现场控制设备
虽然DOF工作流需要将更多数据传达给企业服务器和系统，但更多的控制和处理能力正被推送到井垫上。现在很少在井站点上找到简单的RTU型单位（如图2.12 所示）。几乎所有DOF资产至少使用远程操作中心（ROC）。新版本的旧技术是PLC的重新出现，PLC具有强大的编程能力，常用于高频制造。这些都是非常稳定的设备，现在很容易编程，如上文所述（见第2.2.4节）。
2.3.3 SCADA和分布式控制系统
大多数现代生产平台和 FPSOs 使用分布式控制系统（DCS）。大多数现代非常规资产正在安装更简单的SCADA系统。许多资产使用通用的SCADA系统，例如应用于其他行业（如制造）的资产。其他人则选择部署一个特定于域的SCADA/控制平台，特别是在人工举升井上，甚至两个系统来满足他们的需要。
SCADA系统现已进入第四代。第一代是"单体"，第二代是"分布式"，第三代是"网络"（如图2.13所示），第四代是物联网（IoT）一代。最近的 SCADA系统在几乎实时报告时维护成本较低。当前的技术使用开放系统协议，并且是基于云的。我们不知道目前使用基于云的 SCADA系统的任何O&G资产，但许多工业水调节厂都在使用这种系统。我们认为O&G不会远远落后。
大多数采用DOF集成技术的 SCADA或DCS 系统都显示在控制室中，以实现如下协作。然而，大多数现代SCADA和DOF平台需要具有一些移动功能，因为这已成为所有陆上业务的关键。
2.4 关于网络安全的特别说明
从生产运行中传输敏感数据的远程系统的增长，以及通信网络黑客攻击的发生和风险不断增加，增加了对O&G DOF操作和系统安全性的关注。在实施数字油田或互联油田之前，该行业必须主要面对传统威胁，如自然灾害、人为错误、对人和财产的人身攻击。现在，随着通过手机信号、WiMax、卫星和云服务器在包含重要商业和专有数据的传感器、仪器和控制系统领域和系统的增长，O&G行业面临着与任何其他全球行业相同的网络威胁。因此，这些系统的安全性成为O&G行业和决策者的一个重要方面。
2.4.1 O&G公司网络攻击概述
与世界上每家拥有IT基础设施的大公司一样，O&G行业的公司正在与网络攻击及其由此产生的成本作斗争。2004年，处理关键基础设施的2700家企业发生了>1 300万起网络犯罪事件，估算损失超过2.88亿美元和15万小时停机（Rantala，2004年）。
上游行业的许多大公司都感受到了网络攻击的影响，包括沙特阿美、RasGas（卡塔尔）和雪佛龙。传统上，网络入侵的目标一直是窃取知识产权、商业策略和信息。然而，对沙特阿美公司的攻击也表明，其目的是对O&G供应链造成物理中断（克莱顿和塞加尔，2013年）。
对O&G公司的网络威胁对公司、安全组织（政府和行业）以及公众构成复杂且日益困难的挑战，他们可能会受到此类中断（例如供应）的影响。这些攻击正变得越来越复杂，越来越难以发现、威慑和防御，肇事者是少"孤狼"，以及国家赞助和自组织团体的组织专家。与 Stuxnet 和 Shamoom 网络攻击能源行业目标相关的事件似乎具有此类性质（Bronk，2014 年；人员，2014年）。
越来越多的威胁和漏洞使行业从业者、领导者和决策者有必要提高认识，开发、部署和管理解决方案，以降低风险并确保O&G行业资产不间断运行。
2.4.2 DOF系统中的网络安全挑战
DOF漏洞包括与IT系统、软件、网络、通信和数据系统相关的所有漏洞。美国政府网络安全框架（NIST， 2014）提供了一个很好的起点，了解与DOF系统相关的网络安全的各个方面。该框架有五个主要步骤：
• 识别所有威胁、参与者及其动机。
• 针对已知威胁设置保护措施。
• 实施所有可能检测漏洞、攻击和攻击者的手段。
• 通过分析来源及其影响来抵御入侵。
• 任何事件发生后，恢复并恢复系统恢复原生态状态。
在无处不在的互联网连接之前，控制钻井平台、油田、炼油厂或管道上操作过程的系统都是封闭的系统。现在，这些控制系统在开放的网络环境中运行，这使得它们容易受到潜在威胁的影响。需要开放网络，以提高生产力，从外地到办公室或远程控制中心的自动化通信，并执行广泛的电子交易（NPC，2001年）。
上游O&G行业的漏洞包括下面列出的漏洞。
• 物理安全：钻井作业大多位于偏远地区，那里拥有大量资源（设备、计算系统、传感器、人员等）。这些地点地处偏远，这一事实使他们更加脆弱。
• 智能传感器和设备：在上游O&G生命周期中，大量智能设备参与管理操作的所有方面（钻探、生产等）。从最近的一些事件中可以明显看出，这些智能设备成为网络中攻击的切入点，可能导致O&G领域的操作中断。
• 设备的使用寿命：设备使用寿命长，具有内置通信通道的工具的使用寿命比IT系统长得多，因此可能与新的IT系统不兼容，为攻击者进入系统和网络留下漏洞。
• 机器对机器通信：控制系统中的传感器和设备之间的通信容易受到数据欺骗，这可能导致设备不可预知的行为，并在操作环境中产生多米诺骨牌效应。
• 通信网络：现在有许多通信渠道可用，包括传统的 WiFi、蓝牙、Zigbee 等协议。虽然有关于如何使用这些协议的标准，但没有全行业的标准，因此为某人提供了利用这些协议更新中漏洞的机制。
• 传统的互联网协议：虽然互联网协议（IP）已存在很长时间，但拒绝服务（DoS）攻击等漏洞变得越来越复杂、更大、更频繁，因为它们很难被任何人预测。通过 IP 增加现场系统的连通性，增加了像DoS 这样的攻击机会。
• 全球分布的利益相关者：典型的O&G现场运行使用由公司员工、供应商和承包商组成的大型、多样化的团队，这些团队在全球分布，具有不同程度的培训和经验。利益相关者之间沟通不畅可能导致错误决策，导致漏洞增加内部攻击的威胁。
2.4.3 参与者、他们的动机和攻击种类
无论已知和未知的漏洞如何，了解攻击者的主要类别以及这些行为者的动机都是好的。
好奇者：这些非恶意攻击者将解决与意外发现漏洞相关的挑战或从各种网络安全行业专家发布的报告中视为一种爱好。虽然此类攻击者没有恶意，但他们的活动可能导致O&G行业运行灾难。
前员工：如果心怀不满或变成流氓，前员工可以根据他们在当员工时学到的系统漏洞来破坏企业。
不满的内幕人士：这些攻击者可能难以察觉和阻止。他们利用这些漏洞获取经济利益或破坏业务。
竞争对手：虽然在O&G行业并不普遍，但O&G是一个非常有竞争力的行业。竞争对手企业试图获取知识产权、商业机密和财务信息。
国家行为者：随着有组织的黑客活动的爆炸式增长，受多种因素影响，由其国家治理制度支持的各种有组织的组织组织开始攻击O&G行业目标。
恐怖组织：他们的目标是造成大规模附带损害，对O&G行业的攻击属于这一类，因为对O&G生产的任何影响都会影响全球数百万人。动机是破坏国家、政府和企业。
犯罪集团：他们的目标是以一切可能的方式破坏，包括窃取知识产权、金融数据和信息，甚至洗钱。O&G行业面临许多不同的攻击。程度、大小和复杂性取决于数字、智能或智能现场系统中的各种因素。行业面临的已知主要威胁如下。
僵尸网络：僵尸网络是一个被破坏的计算机系统的集合，也被称为僵尸，完全控制一个网络罪犯称为僵尸大师，谁从事恶意攻击和更可能的非法活动。僵尸网络一直是一个日益严重的威胁，因为它们可以显著影响O&G行业的运行。
网络钓鱼和电子邮件垃圾邮件：这种威胁是获取合法系统用户的凭据，攻击者使用欺骗策略。通常，链接嵌入电子邮件或其他电子通信中，使读者认为该链接可能非常合法。但是，当用户单击该链接时，他/她将访问攻击者控制并收集用户信息的网站。稍后，黑客将该信息用于对合法用户的系统、网络或帐户进行各种其他高级攻击。对于O&G行业，网络钓鱼电子邮件主要针对中层管理人员。
恶意软件和间谍软件：恶意软件和间谍软件是软件、应用程序或程序，旨在从计算机/计算机设备收集信息，而系统的合法用户却不了解。造成这种威胁的原因之一是网络空间中恶意软件签名呈指数级增长，恶意软件软件越来越复杂。2010 年，赛门> 2.8 亿个恶意软件签名，而 2009 年只有 300 万个。2012 年 8 月的 Shamoom 恶意软件事件是针对行业巨头沙特阿美公司（Saudi Aramco）的最严重的网络攻击之一。Shamoom迅速删除了硬盘上的数字内容，估算>30 000个计算机系统受到影响（Roberts，2012年；米尔斯，2013年）。
病毒：病毒是一种程序，通过合法用户在未知授权或干预下，将自己从一个计算设备传播到另一个计算设备。病毒造成的损害是无法预料和不可预知的，因为每种病毒都是为特定活动和目的而设计的，范围从误导用户执行特定活动到完全销毁计算设备本身。病毒嵌入电子邮件或共享的文档（如照片和视频）中。如果通过物理存储驱动器（如 USB 闪存驱动器）共享受病毒感染的文件，即使没有无所不在的连接，病毒也可以传播。病毒对O&G行业的威胁与其他行业相同。
蠕虫：与病毒一样，蠕虫从一个计算设备移动到另一个计算设备，并记录它以前的计算环境，从而为攻击者提供系统信息的线索。这些是自我复制的程序，不像病毒，这是固定的，但传播由于一些人类干预。
拒绝服务（DoS）：DoS 攻击是企业的计算系统无法满足所请求的服务请求的事件，因为其计算资源过载。通常，当攻击者创建大量针对特定服务的服务请求，目的是降低服务，使计算系统在可用的各种资源中超负荷，并且无法接受任何更合法的请求时，就会发生此情况。DOS 是最难预测和预防的攻击类型之一。
SCADA攻击：如上所述，SCADA系统是O&G行业运行的核心，因此其安全性至关重要。通常，SCADA事务在源没有紧密安全性的情况下完成；因此，拦截器可以读取和使用，以有利于他们。此外，SCADA系统中的设备存储和实现身份验证解决方案的内存和带宽非常有限，因此可能会注入可能会对现场操作造成破坏的请求。SCADA系统已演变为分散的互连网络系列，因此变得更加脆弱。如果 SCADA系统受到攻击和渗透，则可能导致DOF系统上部署的各种资产损坏，导致停机或物理中断，从而造成经济损失、人员伤亡和环境影响。
2.4.4 应对网络安全挑战
O&G产业正在采用多种策略来防御和阻止这些挑战。例如，SCADA协议的自动测试使用精心设计的测试，这些测试可以模拟真实情况，并允许IT专业人员查看 SCADA系统和网络中设备的限制和漏洞。从政策方法看，行业需要采用和实施涵盖所有系统、相互依赖性以及网络安全所有方面的风险评估方法。每个公司或组织都应采用全面的网络安全战略和框架，该战略和框架应适应业务的运行优先级。更重要的是，O&G行业需要通过合作和共享各自公司使用的最佳实践，为数字油田、智能油田和智能油田制定全行业的网络安全标准。当然，行业需要持续监控漏洞、参与者、活动、威胁的各个方面，并利用大数据和人工智能等新兴技术来降低与网络安全相关的风险。
2.4.5 网络安全的未来
随着所有类型的O&G资产中安装了更多的仪器、本地控制和高级SCADA功能，DOF系统必须变得更加先进，并且本地包含网络安全功能。随着技术的进步，价格下降，使得在DOF系统中在所有必要位置和级别中纳入安全性变得更容易。
看来，IoT趋势将是在油井现场设置更多的本地控制和优化功能。此外，SCADA数据正在迁移到云存储。有几家公司已经提供基于云的SCADA。这使得SCADA能够轻松地扩展更多的现场资产，以及更实时地控制和优化。维护起来也变得更加经济实惠，因为IT团队可以将 SCADA的支持与所有其他企业系统的必要安全性"捆绑"在一起。
（待校正）