［摘要］油气储量数字化管理对油气行业数字化转型至关重要。本文分析了中海油内部储量管理现状，提出了“储量单元卡片”智能可视化技术，整合复杂数据为简洁卡片，实现自动化处理、可视化展示、多专业联动和一体化管理。该技术提高了信息传递效率，便于技术人员和管理人员快速了解储量状况。在对比分析中，能迅速察觉储量变化和参数差异，为开发策略提供参考。该系统支持参数交互式分析与追溯，确保数据准确性和可追溯性。在海上油气田储量评估中，可显著提高工作效率，减少人为错误，具有良好的应用与推广价值。

　　［关键词］油气储量信息化；储量卡片；地质油藏一体化；数字化转型；效率提升

　　0引言

　　油气储量数字化管理是油气行业数字化转型的重要组成部分，旨在通过先进的信息技术提升油气储量管理的效率和准确性。自然资源部等机构通过油气探明数量数据库等系统的应用探索，实现了对油气矿产储量台账管理[1–3]。西南油气田通过建设开发储量数字化管理系统，将储量、矿权、产量、井位等多要素相结合，形成新一代储量管理模式，有效提升了储量研究人员、管理人员、决策人员的工作效率[4]。精细化储量管理逐渐成为共识，如何借助数字化工具实现生产内部储量数据管理面临挑战[5]。笔者根据多年储量实践经验，创新提出了“储量单元卡片”智能可视化技术，实现在生产内部储量数据自动化处理、可视化展示、多专业联动、油藏储量一体化管理，为油气储量管理数智化赋能，具有良好的应用与推广价值。

　　1中海油内部储量管理现状

　　中海油储量管理采用内部储量、国家储量和上市储量的“储量三条线”全周期管理，以内部3P3C分类体系储量管理为主线，促进国家储量评审备案和上市储量合规上表。传统的油气储量管理方式在数字化时代背景下，暴露出了诸多弊端。在过去主要依赖表格台账管理，这种方式不仅效率低下，而且容易出现人为错误。同时，数据分散在各系统中，数据之间无法实现有效的共享与交互，导致数据查找困难，版本多样，口径不一。不同部门或项目组可能根据自身需求，对储量数据进行不同方式的整理和统计，导致同一数据存在多个版本。各部门对储量相关概念的定义和统计口径也存在差异，使数据在汇总和分析时难以进行有效的对比和整合。因此，研发一套先进的内部储量信息化工具，对于推动数字化转型场景建设，提升油气企业的管理效率和质量具有重要的现实意义。

　　2储量单元信息化管理构建

       2.1内部储量数据构成与分析

　　内部储量数据构成与分析是储量研究的关键环节，涵盖储量规模、储层品质、油气藏品质、储量状态以及开发参数等多个维度的特征参数（见表1），这些参数相互关联、相互影响，共同构成了内部储量的完整数据体系，为储量的准确评估与合理开发提供了坚实的数据支撑[6]。

　　从储量规模维度来看，储量规模、储量丰度、含油气面积、有效厚度以及流体界面等参数，直观地展现了油气藏的“体量”大小与分布范围。储量规模直接反映了油气藏内蕴藏油气资源的总量，是衡量其经济价值的重要基础。储量丰度则体现了单位面积内的储量富集程度，有助于快速筛选出具有高开发潜力的区域。含油气面积明确了油气藏在地下的平面分布范围，有效厚度进一步限定了油气赋存的空间高度，二者结合能够精准界定油气藏的体积规模。而流体界面作为油、气、水在地下的分界面，对准确计算储量至关重要，其位置的确定直接影响到不同类型储量的计算边界。例如，油水界面的微小变动可能会导致可采储量的显著变化。

　　在储层品质方面，孔隙度、渗透率、含油气饱和度、沉积相以及岩性等参数，揭示了储层储存和渗流油气的能力。孔隙度表征了岩石中孔隙体积与岩石总体积的比例，孔隙度越高，意味着岩石储存油气的空间越大。渗透率则反映了流体在岩石孔隙中流动的难易程度，高渗透率的储层有利于油气的开采，能够降低开采成本，提高开采效率。含油气饱和度体现了储层孔隙中油气所占的比例，直接关系到油气的可采储量。沉积相和岩性则从地质成因角度解释了储层的形成环境和物质组成，不同的沉积相和岩性决定了储层的孔隙结构和物性特征。例如，砂岩储层和碳酸盐岩储层在孔隙度、渗透率等方面往往存在较大差异，进而影响油气的储存和渗流特性。

　　油气藏品质的相关参数，如油气藏类型、驱动类型、流体性质、温压系统以及埋藏中深等，从多个层面描述了油气藏的特性。油气藏类型（如构造油气藏、地层油气藏、岩性油气藏等）决定了油气的聚集方式和分布规律，不同类型的油气藏在勘探开发方法上存在显著差异。驱动类型（如弹性驱动、溶解气驱动、水压驱动等）影响着油气的开采动态，了解驱动类型有助于制定合理的开采方案，优化开采过程。流体性质（如原油的密度、黏度，天然气的组成成分等）直接关系到油气的开采工艺和产品质量，轻质原油和重质原油在开采、运输和加工过程中所需的技术手段截然不同。温压系统和埋藏中深不仅影响着油气的物理状态和化学性质，还对开采技术和成本产生重要影响，深层高温高压油气藏的开采面临着更为严峻的技术挑战和成本压力。

　　储量状态维度通过油气田状态、地质储量级别、单元开发状态以及动用情况等参数，反映了油气田在不同开发阶段的特征。油气田状态明确了油气田所处的生命周期，为制定相应的开发策略提供依据。地质储量级别（如探明储量、控制储量、预测储量等）体现了对储量认识的可靠程度，不同级别的储量在开发决策中的权重不同。单元开发状态和动用情况则具体描述了油气田内部各个单元的开发进度和资源利用程度，有助于发现开发潜力区域，优化开发方案，提高整体开发效率。

　　开发参数中的采收率、技术可采储量、经济可采储量、累积产量以及剩余经济可采储量等，是衡量油气田开发效果和经济效益的关键指标。采收率反映了在现有技术和经济条件下，能够从油气藏中采出的油气储量比例，提高采收率是油气田开发的核心目标之一。技术可采储量和经济可采储量分别从技术可行性和经济合理性角度，界定了可采油气资源的数量，它们受到储层特性、开采技术、市场价格等多种因素的制约。累积产量记录了油气田从开发至今的总产量，是评估开发历史和生产能力的重要依据。剩余经济可采储量则预示着油气田未来的经济价值和开发潜力，对于企业制订后续开发计划和投资决策具有重要指导意义。

       2.2数据库构建与数据预处理

　　在构建综合研究数据库时，充分考虑了油气储量数据的特点和管理需求。数据库的架构设计遵循标准化和规范化的原则，将不同类型的储量数据进行合理分类和组织，建立了完善的数据索引和关联关系，确保数据的高效存储和快速检索。

　　在数据导入环节，可自定义储量评估时间的功能，灵活导入特定时间段的数据。针对油、气藏特征表、内部储量大表、含油气面积图件等数据，开发专门数据接口和转换工具，严格检查校验，确保数据准确导入；在数据预处理中，全面清洗验证数据，去除重复错误无效记录，采用比对筛选算法修正数据，建立数据质量控制体系，多维度检查数据准确性与合理性，交叉验证关键参数。对于储量数据中的关键参数，如地质储量、可采储量等进行了多次核对和验证，确保数据的准确性。通过这些数据预处理措施，有效提高了数据的质量和可用性。

　　3“储量单元卡片”智能可视化技术
    
       3.1“储量单元卡片”概念的提出

　　智能可视化技术是内部储量数字化管理系统的一大亮点，通过先进的可视化技术，将复杂的储量数据与图表巧妙地整合为“储量单元卡片”。每张卡片犹如一个独立的信息窗口，代表着一个油气储量计算单元，包含了含气面积、孔隙度、渗透率、含油（气）饱和度、流体性质、地质储量等多维度的油气藏相关参数（见图1）。

　　3.2“储量单元卡片”特色

　　在实际应用中，“储量单元卡片”的图形化呈现方式展现出诸多显著优势。其界面简洁明了、友好直观，即便非专业人员亦能在较短时间内迅速把握复杂的储层信息。欲了解特定油气田储量状况时，仅需查阅“储量单元卡片”，即可直观获知该油气田各储量计算单元的关键参数，诸如含气面积大小、孔隙度与渗透率数值等，从而对油气田的整体状况有一个清晰的认识。此种直观展示方式有效规避了传统数据报表中海量数据堆砌所引发的阅读困难与理解障碍，显著提升了信息传递效率。

　　而关键字自定义显示或隐藏功能，允许用户依据自身工作需求和关注重点，自主选择希望展示或隐藏的参数信息。例如，对于专注于储层物性研究的工程师，在分析特定区域时，他们可通过该功能仅显示孔隙度、渗透率等关键参数，排除其他干扰信息，使界面简洁明了，便于快速聚焦核心数据，深入研究储层特性；对于从事经济评估的人员，在评估储量经济价值时，能够选择隐藏地质参数，仅展示与经济计算相关的参数，如储量规模、采收率、经济可采储量等，让分析过程更加高效。

　　3.3储量参数交互式分析与追溯

　　在开展储量对比分析时，“储量单元卡片”优势越发凸显。技术人员可将不同油气田或同一油气田不同时期的“储量单元卡片”并列展示，借助对比卡片上各项参数，迅速察觉储量变化及储层参数差异。对比相邻油气田的“储量单元卡片”，含气面积、有效厚度、孔隙度等方面差异一目了然，为后续开发策略制定提供有力参考。此外，“储量单元卡片”还可与地质图件、生产数据等关联展示，进一步拓展信息呈现维度，为数据分析提供更全面、深入的视角。

　　在参数调整方面，工程师可根据实际工作需求，自主调整参数顺序。在对比分析储层渗透率与孔隙度对储量的影响时，可将这两个参数置于相邻位置，以便直观观察其相互关系。此外，工程师还可对计算单元执行排序、分组、筛选与搜索等操作（图1计算单元管理窗口）。在分析大型油气田的多个储量计算单元时，工程师可依据地质储量级别对计算单元排序，迅速定位储量较大的单元；或按储层类型分组，针对性分析不同储层。筛选功能可快速筛选出符合特定条件的计算单元，如含油饱和度高于一定数值的单元。搜索功能则助工程师在众多计算单元中迅速定位所需单元，显著提升工作效率。

　　为确保数据的准确性和可追溯性，系统建立了完善的修改记录追溯机制。修改计算单元中的参数或储量时，系统自动记录修改时间、责任人及原因，这些信息详尽保存于系统日志中，便于后续查询与审计，使数据管理更加规范透明，有效防范数据被随意篡改的风险。

　　4应用效果

　　依据储层物性、规模、埋藏深度、油气藏类型等多维度对油气储量单元进行细致分类，并借助BI可视化报表开发技术，精心设计不同储量报表图形展示样式，构建多维度数据与图形的紧密联动关系，实现储量成果数据与图形的实时可视化呈现[5]。同时，系统内嵌入丰富的储量计算公式，量身定制内部储量3P3C储量报表，并具备自动统计输出功能。此外，可根据不同需求生成PDF、Word、Excel等多种格式报表，大幅提升报表的实用性和便捷性，满足各类工程师的工作需求。

　　在海上油气田储量评估工作中，针对某一储量计算单元含油气面积的调整，传统Excel台账计算需人工重新录入数据并手动运用公式计算，此过程不仅耗时费力，且易因人为疏忽导致计算错误。而运用该系统后，仅需在系统界面直接修改含油面积数值，系统即可瞬间完成储量重新计算，并以特殊颜色突出显示变化字段，直观警示数据已变更。此种特殊颜色显示机制，助力研究人员迅速、精准识别数据变化，有效规避因疏忽遗漏关键信息的风险。

　　5未来展望

　　随着油气行业数字化转型的不断推进，内部储量数字化管理将迎来更广阔的发展前景。储量数据资产将成为石油企业发展的核心竞争力之一，应强化数据资产的沉淀和建设，借助人工智能和大数据技术，实现对生产和储量数据的深度挖掘和分析，支撑油气勘探开发领域的科学研究及决策管理。同时，储量数据作为企业的核心资产，其安全保护成为企业在内部储量数字化管理进程中无法回避且极为关键的挑战。一方面，储量数据涵盖了从地质构造、储层特征到生产动态等多方面的信息，这些数据一旦泄露，不仅会使企业在市场竞争中丧失优势，还可能引发严重的经济和声誉危机；另一方面，恶意攻击可能篡改数据，破坏数据的完整性，进而误导企业的储量评估、开发决策，导致资源浪费和运营风险剧增。

主要参考文献

　　［1］邓颂平，武建飞，曾建鹰.油气矿产储量管理信息系统建设［J］.国土资源信息化，2017（4）：3-7.

　　［2］傅瑾君，徐良，沈伟刚.海外油气储量信息管理系统的建设［J］.国土资源信息化，2018（6）：3-6.

　　［3］李亚萍.储量数据库的发展及其应用［J］.化工管理，2019（2）：221.

　　［4］张桂凤，杨帆，赵涵，等.西南油气田开发储量管理数字化转型探索与实践［J］.中国管理信息化，2023，26（7）：102-108.

　　［5］侯玮，余逸凡，汪文基.数字化转型背景下油气储量评估工作模式创新与应用［J］.中国石油和化工标准与质量，2023，43（24）：142-144.

　　［6］杨朝强，彭小东，王庆帅，等.海上油气储量分析与开发规划数字化转型关键技术［J］.中国海上油气，2023，35（6）：78-88.