夏凱旋，趙有龍，苗向陽，洪小迪

（中海油能源發(fā)展股份有限公司采油服務分公司 天津 300452）

全球信息化技術發(fā)展迅猛，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術逐步在實驗室領域發(fā)揮重要作用，結合數(shù)字化、智能化技術發(fā)展“智慧實驗室”是實驗檢測行業(yè)的必然趨勢。通過梳理中海油能源發(fā)展股份有限公司（簡稱海油發(fā)展）實驗室數(shù)字化建設現(xiàn)狀，分析實驗檢測模式及實驗特點，以期為實驗室管理系統(tǒng)數(shù)字化建設提供參考和建議，助推油氣勘探和檢測過程的提質(zhì)增效及高質(zhì)量發(fā)展。

1 非常規(guī)油氣檢測實驗記錄現(xiàn)狀

隨著國內(nèi)油田大多已進入開發(fā)后期，開采成本高、單井日產(chǎn)量低的問題逐漸顯現(xiàn)，而隨著世界經(jīng)濟的發(fā)展，各國對能源尤其是油氣資源的需求直線上升，產(chǎn)需矛盾十分明顯。在此背景下，儲量豐富的非常規(guī)油氣資源的勘探和開采顯得尤為重要［1］。非常規(guī)油氣檢測實驗作為非常規(guī)類油氣藏勘探開發(fā)過程中重要的一環(huán)，對評估非常規(guī)油氣資源的開采價值、開采難度具有重要的指導意義，而非常規(guī)油氣檢測實驗記錄作為報告的核心內(nèi)容，其生產(chǎn)效率和記錄質(zhì)量直接影響著報告的時效性和可用性［2］。

非常規(guī)油氣資源儲層地質(zhì)結構復雜，檢測實驗也包括多種方向，如儲層評價、儲層物性、地球化學及含氣性等［3］。當前實驗記錄現(xiàn)狀包括：①實驗現(xiàn)場手動記錄，后期錄入為電子版記錄；②部分儀器設備的連續(xù)數(shù)據(jù)需要通過文件導出，在Excel中繪制分析圖；③記錄模板多樣，通過多種Word文檔形式，分別記錄實驗過程數(shù)據(jù)。

2 非常規(guī)油氣檢測實驗記錄智能化解決方案

實驗記錄是在實驗過程中的數(shù)據(jù)、圖形、視頻等的記錄過程［4］。通過在線表單設計技術，動態(tài)配置實驗任務模板，在實驗過程中，通過文本識別技術、數(shù)據(jù)采集技術，實時獲取實驗過程的原始數(shù)據(jù)，利用既有的運算分析模型對數(shù)據(jù)進行分析，從而得出實驗結論［5］，如圖1 所示。

圖1 實驗過程記錄流程Fig.1 Experimental process recording process

3 在線表單設計技術

3.1 技術能力介紹

在線表單設計技術是一款基于代碼生成器的低代碼開發(fā)平臺技術，采用前后端分離架構，支持工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術架構，其強大的代碼生成功能可以輔助前后端代碼一鍵生成，引領新的開發(fā)模式（在線編碼模式→代碼生成器模式→ 手工合并智能開發(fā)），更關注業(yè)務邏輯［6］。

3.2 在線表單組件庫

在線表單設計技術在使用過程中需要組件庫來支持其設計過程，組件庫不僅包括基礎組件，還包括高級控件、布局組件和業(yè)務組件?；A組件是通用的基礎控件，如常見的本文框、下拉框、單選器、多選器等；高級組件是附帶一定功能的定制化控件，如手機號、圖片上傳、富文本等；布局組件用以配置表單的頁面布局，支持柵格布局、看片布局及頁簽［7］，如圖2 所示。

圖2 在線表單組件清單Fig.2 List of online form components

3.3 在線表單設計過程

在線表單設計技術提供了基于在線表單組件庫的表單設計能力，可以通過拖拽等可視化的方式完成表單的設計工作，讓實驗人員直接參與表單的設計工作能夠更直接地反映業(yè)務需求［8］。同時，設計出來的表單模板具有版本管理能力，可以響應業(yè)務不斷變化的需要。

3.4 在線表單模板庫

在線表單設計技術使得表單模板可以存儲復用，進而形成在線表單模板庫，根據(jù)不同的行業(yè)及業(yè)務類型對在線表單模板進行分類管理［9］。

3.5 技術特點

3.5.1 通過拖拽設計表單

在沒有任何專業(yè)知識的情況下，通過拖動組件，像搭積木一樣，快速完成表單的創(chuàng)建，然后開始數(shù)據(jù)收集工作。

3.5.2 快速實現(xiàn)與流程對接

通過圖形化提升設計能力，使在線設計流程與設計表單無縫對接，快速實現(xiàn)辦公申請流程?？梢耘c業(yè)務數(shù)據(jù)綁定，實現(xiàn)設計表單與庫表對接，以保持數(shù)據(jù)同步。

3.5.3 控件豐富，即插即用

默認提供幾十個常用控件，一鍵即可引用，也可以做出非常專業(yè)、漂亮、復雜的表單。可以上傳圖片、上傳文件、一對多模型、一對一模型、單表模型等復雜控件?？梢栽诰€編寫腳步、JS增強、CSS增強，從而實現(xiàn)更復雜的業(yè)務場景［10］。

3.5.4 手機支持，多終端支持

設計表單支持多終端，在手機端擁有令人滿意的效果，支持單表和一對多復雜模型。自帶設計功能支持屏幕調(diào)試模式，可以方便地切換手機表單設計風格。

3.5.5 靈活擴展，功能豐富

布局靈活，支持各種排版形式；百變皮膚，皮膚默認顏色可配置；高級查詢，準確高效查詢業(yè)務數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)接口，支持自定義接受數(shù)據(jù)接口；數(shù)據(jù)導出，數(shù)據(jù)自由導入/導出；權限設置，支持表單權限、數(shù)據(jù)權限、按鈕權限。

3.5.6 接口規(guī)范，易于部署

在線表單設計技術是基于微服務架構開發(fā)的，符合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的架構要求，可以部署到應用商店進行版本管理和觸發(fā)自動更新。

4 文本智能識別技術

4.1 通用文字識別

通用文字識別功能提供通用文字OCR 識別能力，借助深度學習算法和自身技術的不斷積累，滿足用戶對于全文識別能力的要求。支持印刷/手寫體識別，印刷識別率可達95%以上,手寫體識別率可達80%以上，對于復雜漢字識別準確率超過80%，數(shù)字識別準確率高達90%以上［11］，如圖3 所示。

圖3 文檔識別效果展示Fig.3 Document recognition results

4.2 通用表格識別

表格識別功能可以自動對表格線進行檢測、識別表格圖片上的內(nèi)容，也可以對文字+表格內(nèi)容一起進行識別。省去了用戶手動錄入的過程，能夠自動完成數(shù)據(jù)信息的采集，方便對接用戶的后臺數(shù)據(jù)系統(tǒng)，帶來了極大的操作便利性。通用表格識別技術對表格文字識別準確率可以達到95%以上［12］。

4.3 圖像切邊增強

圖像切邊增強功能能夠智能判斷照片中主體文檔的邊緣從而進行切邊，增強圖像突出文字、識別背景復雜的文字內(nèi)容、返回文字信息，以及文字的位置信息、行置信度、單字符內(nèi)容和位置等［13］。

4.4 OCR智能識別特性

準確性高：文字智能識別技術可自動從文檔或圖片中定位并識別字段，并且在傳統(tǒng)的識別技術中，加入了大數(shù)據(jù)和深度學習的算法，提高了自動識別的準確率，高達99.1%。

穩(wěn)定性強：文字智能識別技術已經(jīng)成功應用于各行各業(yè)，接受海量信息的識別和大量用戶的使用，同時能夠適應復雜且多變的應用場景，為客戶提供穩(wěn)定的識別應用服務，反饋良好。

適用性高：文本智能識別技術涵蓋了整個檢測識別框架的所有核心算法，支持橫向、豎向拍攝，適應透視畸變、光照不均等情況，具備非常高的復雜環(huán)境可用性。

簡單易用：文本智能識別技術不僅直接可以通過調(diào)用全面的API接口，還提供SDK、服務器私有云部署、公有云部署開發(fā)服務，同時支持移動端APP和PC網(wǎng)頁端的使用，平臺兼容性強，使用簡單便捷。

應用廣泛：文本智能識別技術不僅能夠識別規(guī)范的印刷體文檔，還能實現(xiàn)不規(guī)則且多樣的手寫體識別。除了對標準化的卡證或圖文的識別外，能根據(jù)客戶的業(yè)務場景需求提供定置化識別模型，滿足多樣化的場景應用服務［14］。

5 基于邊緣端的數(shù)據(jù)采集技術

隨著檢測設備智能化能力的提高，越來越多的實驗設備具備數(shù)據(jù)采集能力，通過邊緣服務平臺，其多種協(xié)議支持能力可以對不同的設備進行實時數(shù)據(jù)采集。通過數(shù)據(jù)治理，形成統(tǒng)一、規(guī)范的結構化數(shù)據(jù)和可利用的非結構化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)在線實驗結果記錄及實驗記錄分析能力［15］，如圖4 所示。

圖4 基于實驗室設備的邊緣服務Fig.4 Edge services based on laboratory equipment

6 實施效果及思考

6.1 實施效果

檢測記錄無紙化：通過信息技術實現(xiàn)電子實驗記錄功能，擺脫紙質(zhì)實驗記錄，在方便查找歷史實驗記錄的同時也能夠通過視頻、圖片、聲音等資料生動形象地還原整個實驗過程，從而提高實驗效果和分析的精細度。整體實驗室的無紙化率達95%以上。

檢測模板定制化：通過對實驗記錄的動態(tài)模板定制，減少模板制定時間，提高目標利用率。對于通用性高的模板，可以升級為組織級的模板，以進一步提高組織級的實驗效率。通過模板可視化定制，為實驗人員制定適應多種實驗場景的客制模板，靈活運用。通過表單設計技術的推廣，共完成了50 多種實驗記錄模板的定制工作，并將在后續(xù)的工作中不斷完善模板。

數(shù)據(jù)分析在線化：通過數(shù)據(jù)采集及文本智能識別技術，收集實驗過程數(shù)據(jù)，通過既定的分析模型，可快速得到實驗結論，能夠大幅度提高實驗的生產(chǎn)效率。通過在多個實驗室的推廣運用，整體實驗記錄過程縮短50%以上。

實驗質(zhì)量可控化：智能技術提取的數(shù)據(jù)作為實驗記錄的原始數(shù)據(jù)，可以通過版本管理對異常的數(shù)據(jù)進行過濾，從而確保實驗質(zhì)量的穩(wěn)定性。

6.2 對未來的思考

語音錄入的導入。現(xiàn)在語音識別技術也逐漸成熟，利用語音識別技術完成部分實驗記錄的錄入工作已成為可能。

實驗過程記錄標準化。目前，實驗過程記錄雖然有國家的指導標準，但是各行各業(yè)的記錄模板差異很大，即使同一行業(yè)的不同公司，實驗記錄模板也有很大差異。為了提升行業(yè)創(chuàng)新能力，需要進一步規(guī)范實驗記錄方法及內(nèi)容，以達到數(shù)據(jù)共享、知識沉淀的目的，形成具有中國特色的實驗標準規(guī)范。■