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    人工智能在石油工業(yè)中的應用

    2021-11-20 22:06:32張帥
    油氣·石油與天然氣科學 2021年10期
    關(guān)鍵詞:石油工業(yè)發(fā)展建議人工智能

    張帥

    摘要:隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和應用,人工智能也被運用到了石油工業(yè)當中,本文對石油工業(yè)中人工智能所面臨的問題進行分析,對人工智能在石油工業(yè)中的發(fā)展那方向進行概括,為人工只能的應用提出建議,構(gòu)建出科學完善的人工智能應用體系,給石油工業(yè)智能化發(fā)展提供基礎(chǔ)的支撐。

    關(guān)鍵詞:人工智能;石油工業(yè);發(fā)展建議

    前言:

    隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,石油工業(yè)也越來意識到人工智能的重要性,人工智能涵蓋了石油工業(yè)的勘探、開發(fā)、開采、設(shè)備等運營的各個環(huán)節(jié)。在全球油氣環(huán)境下,人工智能是降低石油工業(yè)成本的首要選擇,意味著石油企業(yè)的效率和效益。人工智能在石油工業(yè)的運用能夠提高石油工業(yè)工作效率,增強石油工業(yè)的效益,促進石油工業(yè)的發(fā)展。

    一、人工智能在石油工業(yè)中面臨的問題

    (一)影響人工智能應用的主觀原因

    在石油工業(yè)中,由于儲集層具有非均質(zhì)性的特點,使石油地質(zhì)存在著不確定性和多解性,讓機器很難獲得準確的數(shù)據(jù),而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是人工智能在石油工業(yè)中應用的關(guān)鍵。在石油工業(yè)中,石油工業(yè)的地質(zhì)獲得數(shù)據(jù)的成本一般都比較的高,獲取的數(shù)據(jù)量比較的小,無法滿足人工智能深度學習的要求[1]。由于石油的勘探和開采需要具有極強的專業(yè)性,一般的人工算法不能直接使用,需要引用相關(guān)的訓練模型進行預算,而石油勘探和開發(fā)的場景比較特殊,無法在已有的資源中尋找出合適的訓練模型,這些都阻礙了人工智能在石油工業(yè)中的應用。

    (二)影響人工智能應用的客觀原因

    人工智能在石油工業(yè)中的應用還受限于數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀以及管理體制等方面的影響,這些影響因素讓人工智能的應用面臨著是很多的困難。在石油工業(yè)的勘探和開發(fā)中,人工智能雖然在不斷的增長,到那時缺乏合理的系統(tǒng)梳理,所以造成了重復投資和資源浪費的情況發(fā)生。在石油工業(yè)的勘探和開發(fā)當中,數(shù)據(jù)普遍具有資源較多、出體量大、結(jié)構(gòu)復雜等特點,導致石油的勘探開發(fā)數(shù)據(jù)的標準不統(tǒng)一,數(shù)據(jù)的質(zhì)量參差不齊,難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享,讓人工智能缺乏數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的應用。另外,人工智能的應用場景不夠明確,應用方式也不夠系統(tǒng)化,使人工智能的發(fā)展目標和人工智能技術(shù)的路線不夠清晰,缺乏實際應用中的基礎(chǔ)理論和技術(shù)裝備。

    二、人工智能在石油工業(yè)中發(fā)展的方向

    (一)人工智能生產(chǎn)的裝備

    隨著智能生產(chǎn)裝備的應用,人工智能無人技術(shù)也不斷發(fā)展成熟,越來越多的石油企業(yè)開始利用無人技術(shù)幫助人類進行危險的生產(chǎn)作業(yè)。目前,無人技術(shù)已經(jīng)在管道巡檢、高空危險作業(yè)和深水作業(yè)等多種領(lǐng)域進行成功的應用,尤其是在石油工業(yè)的物探領(lǐng)域,通過對無人技術(shù)的應用,能夠?qū)κ凸I(yè)地質(zhì)勘探、視頻監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集和工程救援等多方面工作進行幫助,提高石油勘探和開發(fā)工作的智能化生產(chǎn)水平。

    (二)專業(yè)的平臺軟件

    人工智能技術(shù)的核心是信息系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)。軟件系統(tǒng)是專家智慧的結(jié)晶,是人工智能中最主要的研究工具,也是石油工業(yè)發(fā)展的核心競爭力[2]。隨著人工智能在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和智能處理等方面的應用,一些專業(yè)的平臺軟件利用數(shù)據(jù)共享的基礎(chǔ),通過智能化分析對數(shù)據(jù)的挖掘、機器的視覺以及智能處理等方式進一步提高了石油工業(yè)的智能化水平,實現(xiàn)了石油工業(yè)一體化的設(shè)計。隨著人工智能技術(shù)的不斷深入和應用,石油工業(yè)已經(jīng)進一步加大對很多專業(yè)的平臺軟件的智能技術(shù)研發(fā),一部分新的軟件也應需而生,石油工業(yè)的智能化水平有望進一步提高。

    (三)自動處理系統(tǒng)

    在石油的勘探與開發(fā)應用中,數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)統(tǒng)計系統(tǒng)的應用性對來說比較的成熟,被廣泛的應用到石油的儲集層的參數(shù)預測和測井曲線應用等領(lǐng)域。近幾年,隨著自動處理系統(tǒng)的不斷發(fā)展,自動處理系統(tǒng)在圖像處理和分析預測等多方面也有著較大的優(yōu)勢。未來,自動處理系統(tǒng)的深度學習、集成研究、遷移應用和超強記憶等技術(shù)也會在石油工業(yè)的巖石分析、測井曲線圖、地震預測、生產(chǎn)運行等方面通過自動處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析受到深度的應用。

    三、人工智能在石油工業(yè)中發(fā)展的建議

    (一)加強數(shù)據(jù)管理

    人工智能的“數(shù)據(jù)大”和“大數(shù)據(jù)”有很大的差別,規(guī)范人工智能的數(shù)據(jù)是人工智能應用的基礎(chǔ)要求,石油工業(yè)應該把人工智能的數(shù)據(jù)管理放到首位,加強數(shù)據(jù)的管理,統(tǒng)一數(shù)據(jù)的標準,推動數(shù)據(jù)的互通性,建立出科學合理的數(shù)據(jù)管理機制,進一步提升數(shù)據(jù)的規(guī)范性和合理性。

    (二)跨行業(yè)合作

    石油工業(yè)應該建立出跨行業(yè)的創(chuàng)新體系,推動石油工業(yè)與不同專業(yè)之間的跨界融合。石油工業(yè)通過與不同行業(yè)的學習,突破石油工業(yè)的傳統(tǒng)邊界,構(gòu)建出科學合理的人工智能研發(fā)體系,保證石油工業(yè)有一個與時俱進的發(fā)展未來。

    (三)數(shù)據(jù)信息化建設(shè)

    在人工智能的信息化建設(shè)當中,網(wǎng)絡(luò)的支點和節(jié)點支撐了石油工業(yè)的數(shù)據(jù)中的一定的算力,使石油工業(yè)對油田的海量數(shù)據(jù)信息已經(jīng)基本可以控制和調(diào)整[3]。研究人員應該加強對石油工業(yè)數(shù)據(jù)的核心算法的研究,形成出具有知識產(chǎn)權(quán)自主性算法的人工智能體系,為石油工業(yè)的人工智能化發(fā)展提供基礎(chǔ)的保障。

    (四)重視人才培養(yǎng)

    在石油工業(yè)中,人工智能技術(shù)工程師與油田工程師之間存在著“間隔”現(xiàn)象,使石油企業(yè)的數(shù)據(jù)信息向人工智能信息轉(zhuǎn)化的過程中,存在著數(shù)據(jù)信息的數(shù)據(jù)建議很多,但是在人工智能中運用很少的問題。由于石油的勘探與開發(fā)中應用人工智能所涉及的專業(yè)知識也比較的廣泛,人才培養(yǎng)的難度比較的大。因此,石油工業(yè)應該加強人才培養(yǎng)的力度,也可以通過校企合作來培養(yǎng)復合型人才。

    結(jié)語:

    石油工業(yè)需要專業(yè)的知識和技術(shù)作為人工智能的構(gòu)架,以實現(xiàn)石油行業(yè)的效率和效益最大化的目的。隨著新時代的發(fā)展和創(chuàng)新,通過把傳統(tǒng)的石油工業(yè)和人工智能技術(shù)的緊密結(jié)合,可以大大降低石油工業(yè)的生產(chǎn)成本,提高石油工業(yè)的生產(chǎn)效率,能夠有效的實現(xiàn)石油工業(yè)的高效和安全生產(chǎn),推動石油工業(yè)走向可持續(xù)發(fā)展的未來。

    參考文獻:

    [1]張亞飛.人工智能技術(shù)在石油和天然氣工業(yè)中的應用[J].電子世界,2021(15):35-36.

    [2]李寧,徐彬森,武宏亮等.人工智能在測井地層評價中的應用現(xiàn)狀及前景[J].石油學報,2021,42(04):508-522.

    [3]匡立春,劉合,任義麗等.人工智能在石油勘探開發(fā)領(lǐng)域的應用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].石油勘探與開發(fā),2021,48(01):1-11.

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