文章详细-日产气量增幅94.2%！煤岩气井管控 “全周期” 智能升级，感知闭环系统破解数据孤岛

　　针对煤岩气井全生命周期管理中存在的数据孤岛、决策滞后等难题，构建了感知的闭环智能管控系统，采用5层协同架构，实现跨阶段数据贯通与协同决策；研发数据驱动的排采优化技术，积液预警准确率超92%，并构建了化工业通信与远程传输体系，形成分钟级采集、毫秒级校验、秒级联动的通信能力。在鄂尔多斯盆地现场应用中，系统链路可用性≥99.98%，控制时延低至缩短至10 min，验证了其在释放产能、降本增效与远程可控方面的价值，为油气田智能化转型提供技术支撑。

　　文章来源：《智能矿山》2025年第12期“学术园地”栏目

　　第一作者：郝瑞辉，高级工程师，现任辽河油田采油工艺研究院总工程师、安全总监，主要从事钻采工程、排水采气的相关研究工作。E-mail：wupuo0@163.com

　　作者单位：辽河油田采油工艺研究院

　　引用格式：郝瑞辉，冷冰，孟祥宇，等.煤岩气井全生命周期智能管控系统工艺与通信技术研发[J].智能矿山，2025，6(12):74-81.

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　　煤岩气作为清洁高效的非常规天然气资源，在我国能源转型与“双碳”战略中地位关键。随着开发向低渗、复杂地质条件区域延伸，其全生命周期管理面临井场分散、工况多变、数据协议异构等挑战，传统人工与分散SCADA模式导致严重信息孤岛，加之井场通信覆盖不均、链路抖动频繁，使得感知-决策-执行的智能闭环难以落地。当前，虽已有OPC UA、MQTT 5.0、边缘计算及SD-WAN等多类技术应用于设备接入与数据传输，并在安全同步方面取得进展，但仍普遍存在语义不统一、跨阶段模型迁移困难、弱网下SLA保障不足、指令闭环可信度低、安全与运维难以兼顾等共性短板。为此，研发端-边-云协同的智能通信与远程传输体系，通过统一语义接入、双链路冗余、分级传输保障、分层时钟同步及纵深安全防护，实现了分钟级感知、秒级联动与跨阶段协同优化。

　　煤岩气井全生命周期智能管控系统架构设计

　　1.1 全生命周期阶段划分与需求分析

　　针对煤岩气井从压裂排采初期至废弃排水阶段的全过程，结合鄂尔多斯盆地低压、低渗、含构造煤/碎软煤等典型地质与开发特征，将煤岩气井全生命周期智能管控划分为4个阶段并定义核心技术需求，系统存在4个跨阶段共性需求，不同排采阶段管控需求分析见表1。

　　表1 不同排采阶段管控需求分析

　　（1）数据贯通，实现生产动态参数→产能关系→举升效率的历史数据复用。

　　（2）决策协同，举升方式切换需综合前期生产特征（产量变化率、积液量）。

　　（3）闭环控制，分析结果需借助物联网实现软-硬件互通，自动调整排采制度。

　　（4）通信SLA与安全保障，确保在弱覆盖与链路波动场景下的数据与指令可靠送达与可追溯。

　　1.2 全生命周期智能管控系统总体架构

　　全生命周期智能管控系统采用5层逻辑架构，包括感知层、硬件层、平台层、应用层和用户层。感知层部署压力、温度、气/水流量、液面、煤粉、水质、举升设备运行与环境参数等多源传感，支持复杂工况下的多相流监测与分钟级采集；硬件层集成智能压缩机、注剂撬、注气撬等设备，通过PLC控制实现联动调节；平台层整合实时数据与工艺模型，生成并验证控制指令；应用层将算法转化为可执行指令，覆盖全生命周期场景；用户层为现场工程师、技术专家、管理层提供定制化界面，支持决策-执行-反馈闭环。为保障跨系统数据/指令可靠流转，引入“OPC UA南向汇聚+ MQTT 5.0北向发布+专网/5G（卫星备份）双链路接入”的标准化通信栈，边缘侧提供存储转发与背压控制，云端以时序数据湖与消息总线承载分析与协同，智能管控系统总体架构设计如图1所示。

　　图1 智能管控系统总体架构设计

　　1.3 全生命周期智能管控系统核心功能模块

　　围绕煤岩气井全生命周期数据-分析-决策-执行的闭环管控需求，在标准化通信与远程传输能力（OPC UA/Modbus 南向汇聚、边缘对象模型与就地去噪校准、MQTT 5.0 北向发布、QoS 与存储转发、PTP/NTP 分层时钟同步、IEC 62443 纵深防护）的支撑下，形成由“数据采集与监控+全生命周期数据库（数据层）-智能分析诊断（分析层）-生产优化决策（决策层）-远程控制执行（控制层）”构成的4层功能群协同体系。其逻辑主线为以分钟级高质量数据底座驱动机理-数据融合分析，分析结果上升为可约束的优化决策，决策再通过可验证的控制链路稳定落地，并以回传数据持续校正与演进模型，完成感知-认知-行动-学习的自闭环。

　　（1）数据层

　　数据层是一体化数据采集与管理的核心，承担“采-存-治-用”全流程管理。现场侧通过 OPC UA/Modbus 适配井口/井底压力（套压、流压）、温度、气/水流量（含低流量高精度计量）、液面深度、煤粉浓度与粒径分布、返排水/采出水水质（矿化度、悬浮物）、人工举升设备运行参数（电流、电压、载荷、冲次/转速、沉没度）及环境参数（集输压力等）等关键监测量，边缘网关统一标签与资产对象模型并完成去噪、校准、异常剔除与时间戳对齐；北向以 MQTT 5.0 承载遥测与事件，采用 QoS 1/2、保留消息、共享订阅与存储转发/背压机制保障弱链路下的完整性与可达性。数据经由时序库与数据湖一体化管理，配套数据质量规则（缺失重建、去重、越界校验）、元数据与血缘管理、版本化数据集与主题域（井-设备-工艺-环境），为上层分析提供统一语义与可复演的时序基线。

　　（2）分析层

　　分析层聚焦智能分析与预警，依托标准化数据与时间一致性，综合井筒气水两相流态识别与携液能力评估模型、排采工艺（泡排、机采、射流泵）管控模型、人工举升系统工况诊断与效率评估模型，完成对工况的动态解析与风险超前预警。系统在线匹配 Hagedorn & Brown、Beggs & Brill 等多相流模型并耦合 Turner/李闽/液膜液滴等临界携液机理，输出积液量与积液高度、携液裕度与阈值边界；同时结合设备电参与工况曲线识别效率劣化与异常征兆。预警按等级与空间定位发布，PO（安全/控制）通道优先下发以保障时效，边缘策略在链路异常时就地触发保底处置。

　　（3）决策层

　　决策层面向生产优化与协同决策，将分析结果与机理约束统一到可求解的优化框架中。针对压后放喷、天然能量自喷、辅助自喷与人工举升等阶段，耦合解吸动力学、节点分析与举升方式选型与参数优化模型，综合安全约束与能效目标，在“排水-控压”精准平衡下给出最优生产制度与工艺参数（如泡排剂类型/浓度/周期、注气量/注气压力、射流泵喷嘴尺寸与频率等），并根据历史响应与不确定性自适应调整权重，实现跨阶段的连续优化与知识复用。所有决策产物结构化封装为指令集，附带版本、有效期、幂等标识与安全签名，便于执行可证与审计追踪。

　　（4）控制层

　　控制层负责将优化方案稳定映射为设备动作，构成“指令-执行-反馈”的闭环链路。系统在下发前进行规则库校验（不超泵能力、套压不低于最小解吸压力、转速处于安全范围、化学剂库存充足等）与在线仿真校核，在下发过程中采用多通道冗余（专线/5G 主备）与消息签名、回执对账与端到端追踪ID确保“可达、可证、可追”；在执行过程中利用 PLC 互锁与阈值保护防止越限；执行后多点回传由多相流量计与关键传感器校验偏差，偏差小于2%时自动固化为新基线，超过阈值则触发根因分析与二次优化。

　　面向井场的智能通信与远程传输架构

　　2.1 支撑多阶段协同的网络与拓扑

　　通信架构服务于全生命周期工况的连续跟踪与快速响应，针对井场分散、环境恶劣的特点，采用“专线+5G”双活冗余接入与SD-WAN智能选路，保障在荒漠、弱覆盖区仍能实现分钟级数据采集与秒级指令下发，满足排水采气等工艺对控制实时性的苛刻要求（P95时延≤2 s），支撑多阶段协同的网络与拓扑逻辑如图2所示。

　　图2 支撑多阶段协同的网络与拓扑逻辑

　　2.2 统一信息模型与语义贯通

　　为实现跨阶段、跨工艺的数据统一理解与复用，体系的核心在于构建标准化的信息模型。南向通过OPC UA统一接入流量计、撬装设备等异构装备，为全生命周期数据赋予一致语义；北向采用MQTT 5.0实现高效、可靠的数据汇聚。结合分层时间同步（边-云误差≤50 ms），从根本上确保了压后、自喷、举升等不同阶段生产事件时序的准确性与可对比性，为后续的工况诊断与参数优化奠定可信数据基石。

　　2.3 保障闭环可靠性服务质量(QoS)

　　为匹配全生命周期各类业务的差异化需求，系统定义了多级服务质量（QoS）策略。对积液预警、紧急关停等安全控制指令（P0级）赋予最高优先级，确保在弱网环境下优先、可靠传输；对实时遥测数据（P1级）采用压缩与重传机制，保障排采制度优化模型所需数据的完整性（≥99.95%）。边缘侧具备72 h离线缓存与断点续传能力，确保在通信中断期间数据不丢失、恢复后能快速同步，支撑生产分析的连续性。

　　2.4 面向远程操控的本质安全设计

　　遵循IEC 62443标准进行分区分域隔离，并集成命令白名单、指令沙箱与多层级联锁机制。为明确责任与降低误操作风险，构建了完整的命令生命周期管理：命令的生成、签名、权限校验、下发、执行确认与审计留痕均由链路化流程管控。设备与网关采用基于PKI 的证书体系与自动轮换机制，通道侧使用mTLS/TLS 1.3并结合设备端安全启动与固件签名以保证执行实体可信。

　　2.5 驱动工艺优化的控制闭环

　　架构定义的“指令生成-校验-下发-执行-回传-校正”闭环，直接服务于泡排、气举等排采工艺的自适应优化，系统将分析模型输出的优化参数（如泡排周期、气举注气量），通过多通道可靠下发至井口装置，并基于多源回传数据与数字孪生进行偏差校验与固化，形成“分析-决策-执行-验证”的持续优化循环，系统控制调整逻辑如图3所示。

　　图3 系统控制调整逻辑

　　2.6 支撑规模化复制的运维体系

　　为实现该智能管控模式在盆地内各井场的快速复制，构建了全面的可观测性与自动化运维体系。通过对全链路SLA（如时延、丢包）的持续监控，确保通信质量始终满足智能管控需求。结合基础设施即代码（IaC）与自动化证书轮换，实现了新井场通信基础设施的快速、标准化部署与安全运维，为全生命周期智能管控技术在行业内的规模化推广奠定了工程基础。

　　全生命周期智能管控系统的关键工艺技术

　　3.1 高精度积液预警诊断与排采工艺协同优化技术

　　针对煤岩气井在地层能量衰减与产液上升背景下易发生的积液致产能衰减问题，提出面向闭环控制的机理-数据混合驱动诊断与优化一体化方法，以“动态监测-机理计算-数据校正-风险判定-工艺协同优化-指令落地”的流水线实施，通过统一语义与时间同步的标准化数据底座，将井筒流动机理与学习模型在在线场景中协同，使预警与优化结果具备可解释性与可执行性。

　　（1）在数据侧方面

　　构建多源融合与质量治理体系：采集井口/井底压力（套压、流压）、温度、气/水流量（含低流量高精度）、液面深度、煤粉浓度与粒径、水质参数、举升设备电参与载荷/冲次/转速/沉没度、集输压力等，边缘端进行PTP对时与时间戳溯源，采用Hampel滤波与STL分解抑制短时异常与日周期扰动，利用基于相邻特征的kNN/线性插值完成短缺失重建，并通过能量平衡约束剔除越界值。同时构建虚拟传感器，基于节点分析将地面压力与流量反演井底压力/温度，提高底部工况感知完整性，并对关键计量设备实施滑动窗口校准与漂移监测，保障时序数据可复演。

　　（2）在机理计算层

　　建立可在线切换的井筒两相流压降与流态识别组合，按气液比与倾角动态选择关联式并估算液体持率；同步耦合临界携液机理（Turner、李闽、液膜/液滴模型）给出临界携液速度vcrit与携液裕度M，进而在瞬态质量守恒框架下闭合积液体积与积液高度估计。为兼顾复杂扰动，引入状态空间模型与无迹卡尔曼滤波（UKF）对关键隐状态（有效粗糙度、摩阻因子、等效液体黏度）在线校正，形成机理输出与数据观测的一致性收敛。

　　（3）在诊断与预警层

　　构建由多源特征与机理残差共同驱动的风险评分体系，核心特征包括浓度/压力/流量一二阶导数、压差波动指数、流型切换频率、携液裕度M、机理与观测的节点压差残差εp与产液残差εq等。结合变点检测（CUSUM/BOCPD）识别工况突变，叠加基于梯度提升或时序Transformer的分类回归器输出积液概率与预期超限时间。依据概率阈与裕度，形成三级预警（轻微-中-重）与空间定位（井筒段/环空），并输出置信区间以供调度判读；现场验证显示，提前量可调至6～8 h，预警准确率>92%。

　　（4）在工艺协同优化层

　　围绕“排水-控压”的约束与目标，针对不同积液阶段与工况构建参数自适应策略。泡排方面基于流体黏度与表面张力估算临界携泡气量与持液率时，优化泡排剂类型、日加注量与加注周期，并限制变化斜率与库存约束；气举方面结合携液曲线与压缩机特性曲线确定注气量与注气压力设定点，保证携液裕度M≥1且避让反喘区；射流泵方面利用伯努利与节流方程与泵-喷嘴匹配模型选择喷嘴喉径、频率与压差，使有效举升效率最大。优化器采用滚动时域（MPC）求解，在未来T=6～12 h预测窗口内以“风险最小化、能耗最小化、产能与EUR贡献最大化”为多目标，综合安全与设备约束（电机负载、阀门行程、最小解吸压力）输出结构化指令集与执行节拍，并通过死区/滞回策略抑制频繁振荡。不同模块依托功能见表2。

　　表2 不同模块依托功能

　　（5）在EUR最大化保障方面

　　构建储层-井筒一体的动态产能预测模型，耦合储层物质平衡与等效渗流（含解吸动力学）与井筒节点分析，评估不同排采工艺与参数轨迹对EUR的边际贡献，采用加权融合或NSGA-II/权重求和得到帕累托解，择优形成跨阶段策略，目标在维持有效压降的同时延长稳产期并降低递减率。

　　（6）通信与闭环执行方面

　　预警事件与关键指标通过MQTT P0/P1通道发布，异常时边缘保底策略就地接管；优化结果封装为带版本与幂等标识的指令集，经OPC UA Method/Write多通道冗余下发，回执与现场遥测用于端到端对账与数字孪生校核，偏差<2%则固化新基线，超阈值触发根因分析与再优化。该方法在现场测试中实现分钟级诊断、秒级联动控制，提前6～8 h识别3次积液风险并成功处置。

　　3.2 数据与机理融合的智能决策技术

　　煤岩气井全生命周期管理需同时面对阶段工况显著差异与安全、产量、能耗/成本等多目标权衡，单一模型往往难以在物理一致性与数据适配性之间取得平衡。为此，构建“加权融合-动态优化-知识增强”的机理与数据双驱动决策框架：以井筒多相流机理模型（Hagedorn–Brown 压降、Turner 临界携液）与节点分析为硬约束刻画可行域，结合面向产气量、产液量、井底压力等关键指标的时序预测模型对边界与参数进行数据侧修正，并依据压后放喷、天然能量自喷、辅助自喷与人工举升等不同阶段自适应调整机理/数据权重，实现对工况迁移与参数漂移的快速跟踪。

　　引入领域知识图谱对安全红线（最小解吸压力、设备额定能力、环境与化学剂约束）与经验规则进行结构化表达，用以约束优化搜索空间并提供可解释的决策依据。优化器采用滚动时域策略（MPC）在未来预测窗内求解以“安全优先、产量提升、能耗约束”为目标的多目标问题，输出泡排剂类型/浓度/周期、注气量/注气压力、射流泵喷嘴与频率等可执行设定点及变化斜率，避免频繁振荡并保障稳态收敛。

　　在线运行过程中，系统以单井管控前后数据进行参数辨识与权重再估计，持续提升预测与决策的阶段适配性。通信侧上，所有决策参数被封装为结构化指令集，通过OPC UA Method/Write下发，并携带版本、有效期与幂等标识以支持快速回滚与全链路审计追踪，确保分析到执行的一致性与可验证性。

　　3.3 智能指令精准执行与闭环控制技术

　　智能决策向精准执行的稳定映射是闭环落地的关键。系统面向多设备接口异构与安全冗余不足的现实挑战，形成“标准互联-纵深防护-反馈优化”的执行体系，将生产制度调整转化为毫秒级响应与高可靠落地。

　　（1）在互联层面，基于标准化 OPC UA 语义模型打通压缩机、注剂撬与注气撬等关键装备，保证跨设备的一致指令集与状态回传；以注气量调节为例，平台指令下发后智能压缩机可在约200 ms内完成流量校准，注气撬阀门同步调整开度，多相流量计实时核对执行偏差并维持<2%的闭环误差。对于泡排剂加注，系统依据流体黏度与表面张力等参数计算目标日加注量与节拍，叠加变化斜率与库存约束，液位与计量反馈用于在线校准，保证长期精度与剂量安全。

　　（2）在安全防护层面，构建5级纵深防御链：指令校验层（规则库拦截超限与越界组合）、设备互锁层（阈值触发的阀泵联动关断与压差保护）、人工复核层（关井等高危操作分级审批）、冗余控制层（双PLC热备与10%则自动触发根因分析与指令生成逻辑迭代，偏差处于阈内则固化为新基线以增强稳态鲁棒性。

　　（3）通信与可证性方面，指令下发采用主备链路冗余与消息签名、回执对账及端到端追踪 ID，确保“可达、可证、可追”；异常情况下启用边缘保底策略就地降级，并在链路恢复后进行幂等回填，最大限度减少执行偏差与生产扰动。

　　全生命周期智能管控系统实现与现场应用

　　4.1 系统开发与部署

　　基于“数据支撑-云端算法”协同架构构建软硬件一体化平台。设备管理现场采用ACFC气液两相流量计（精度±1%）、智能注剂撬、注气撬（含PLC逻辑控制）实现智能泡排与循环气举的现场控制；通信侧采用OPC UA汇聚+MQTT 5.0北向，双路专线/5G冗余接入，边缘启用存储转发与背压控制；云端引入多组MQTT Broker与时序库/数据湖。依托油田公司数智化管理平台，接入A2生产管理系统，实现数据的智能读取与远程传输，核心分析引擎集成PySpark分布式框架，满足智能决策需求。智能管控系统功能简介如图4所示，智能管控动态管理、排采参数优化控制界面如图5所示，现场操作管控界面如图6所示。

　　图4 智能管控系统功能简介

　　图5 智能管控动态管理、排采参数优化控制界面

　　图6 现场操作管控界面

　　4.2 应用效果分析

　　（1）选取鄂尔多斯盆地某煤岩气平台开展现场试验，部署3口定向井（A-48、B-22、C-35），覆盖辅助自喷全阶段，试验周期20天。平台采用泡排与循环气举复合工艺，日产气量从2.24万m增至4.35万m（增幅94.2%），日产液量由0.27m提升至1.11m（增幅311%），累计排出积液59.8m

　　（2）决策周期由传统人工4 h缩短至10 min，泡排剂加注量、气举注气压力等参数实现分钟级动态优化；B-22井积液预警后自动切换至循环气举，有效控制产量递减率；成功预警3次井筒积液风险（提前6～8 h），触发自动注气调控，避免停喷事故；5级安全防护拦截2次超限指令，HS泄漏模拟演练响应时间<15 s。

　　（3）通信指标方面，20天试验期内，链路可用性99.98%，端到端指令时延P95 1.7 s / P99 2.8 s，遥测丢包率0.05%，重传后数据完整性99.96%，边-云时间同步误差≤50 ms。通信与闭环增强后，泡排/气举参数优化稳定性提升，误触发率下降23%。指令下发至设备响应延迟≤3 s，执行准确率99.2%，单井EUR预测值进一步提升，A-48井管控前后生产曲线如图7所示。

　　图7 A-48井管控前后生产曲线

　　总结

　　（1）构建感知层→硬件层→平台层→应用层→用户层的5层协同智能架构，突破传统单阶段管理模式局限，实现跨阶段数据贯通与工艺协同，为鄂尔多斯盆地低压、低渗、高煤粉风险气井提供覆盖全生命周期的系统性解决方案。

　　（2）提出了加权融合-动态优化-知识增强-的机理-数据混合驱动机制，以井筒多相流机理模型-约束数据模型边界，并按生产阶段自适应调整机理/数据权重，实现泡排/气举参数的精准匹配与稳态收敛（预警准确率>92%）。

　　（3）鄂尔多斯盆地现场A-48井应用表明全生命周期智能管控系统提升日产气量、降低排采制度周期，泡排剂加注量与气举压力实现分钟级动态调优，系统为煤岩气藏“精细化排水、智能化控压、最大化解吸”的高效开发提供可复制范式，推动非常规油气田智能化转型进程。

　　编辑丨李莎

　　审核丨赵瑞

　　煤炭科学研究总院期刊出版公司拥有科技期刊21种。其中，SCI收录1种，Ei收录5种、CSCD收录6种、Scopus收录8种、中文核心期刊9种、中国科技核心期刊11种、中国科技期刊卓越行动计划入选期刊4种，是煤炭行业最重要的科技窗口与学术交流阵地，也是行业最大最权威的期刊集群。

　　期刊简介

　　《智能矿山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中国煤炭科工集团有限公司主管、煤炭科学研究总院有限公司主办的聚焦矿山智能化领域产学研用新进展的综合性技术刊物。

　　主编：王国法院士

　　刊载栏目：企业/团队/人物专访政策解读视角·观点智能示范矿井对话革新·改造学术园地、专题报道等。

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　　期刊成果：创刊5年来，策划出版了“中国煤科煤矿智能化成果”“陕煤集团智能化建设成果”“聚焦煤炭工业‘十四五’高质量发展”等特刊/专题30多期。主办“煤矿智能化重大进展发布会”“煤炭清洁高效利用先进成果发布会”“《智能矿山》理事、特约编辑年会暨智能化建设论坛”“智能矿山零距离”“矿山智能化建设运维与技术创新高新研修班”等活动20余次。组建了理事会、特约编辑团队、卓越人物等千余人产学研用高端协同办刊团队，打造了“刊-网-号-群-库”全覆盖的1+N全媒体传播平台，全方位发布矿山智能化领域新技术、新产品、新经验。

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