人工智能方法在油田措施領(lǐng)域的應(yīng)用

陳夢(mèng)龍

（大慶油田鉆探工程公司地質(zhì)錄井一公司信息中心，黑龍江 大慶 163000）

0 引言

石油資源是一種非常特殊的資源，雖然其用途廣泛、應(yīng)用價(jià)值非常高，但是，特殊的分布條件使得油田開發(fā)中存在著非常大的技術(shù)難題。使用傳統(tǒng)的生產(chǎn)技術(shù)，油田開發(fā)效率低下，且無法解決資源分布條件的難題；而在信息化時(shí)代到來以后，油田措施領(lǐng)域的現(xiàn)代化水平大大提高，計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)等信息技術(shù)在其中的應(yīng)用打破了傳統(tǒng)的生產(chǎn)局限，為油田企業(yè)創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。雖然人工智能在多年來一直是油田措施領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，但在近年來才取得了一定的技術(shù)成果，其未來的發(fā)展?jié)摿κ欠浅４蟮摹?/p>

1 人工智能方法應(yīng)用于油田措施領(lǐng)域的提出背景

1.1 油田背景

在信息化時(shí)代，計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等逐步被應(yīng)用于生產(chǎn)生活的諸多領(lǐng)域，對(duì)油田行業(yè)的發(fā)展而言更是如此，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用加快了油田領(lǐng)域信息化建設(shè)進(jìn)程，部分油田企業(yè)甚至實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化，在生產(chǎn)的過程中伴隨著各種數(shù)據(jù)資源的出現(xiàn)。現(xiàn)階段，傳感器技術(shù)日漸進(jìn)步，物聯(lián)網(wǎng)和5G 技術(shù)在一些領(lǐng)域開始推廣，且在未來有著非常大的發(fā)展?jié)摿Γ?］。傳統(tǒng)的油田發(fā)展模式下，難以有效實(shí)現(xiàn)油田生產(chǎn)中各個(gè)模塊、要素的關(guān)聯(lián)，影響了整體的生產(chǎn)效率和效益。隨著油田企業(yè)進(jìn)入新的發(fā)展階段，人工智能技術(shù)的應(yīng)用是行業(yè)轉(zhuǎn)型的必然要求。

1.2 增產(chǎn)措施背景

油田行業(yè)的發(fā)展與國際國內(nèi)經(jīng)濟(jì)、政治環(huán)境的發(fā)展息息相關(guān)，油價(jià)受到這些因素的影響將會(huì)發(fā)生較大的波動(dòng)，而油價(jià)波動(dòng)也帶動(dòng)油田措施領(lǐng)域的人力成本與管理成本大幅提升。各個(gè)油田企業(yè)要實(shí)現(xiàn)更大的經(jīng)濟(jì)利潤，可以積極利用增產(chǎn)技術(shù)來提升老井產(chǎn)能，通過采收率的提升來獲得更大的利潤空間。增產(chǎn)技術(shù)措施中，壓裂、酸化和堵水等都是最為常用的手段，這些手段在具體的實(shí)施過程中，工藝參數(shù)的控制都需要應(yīng)用人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。

1.3 人工智能背景

大數(shù)據(jù)時(shí)代到來以后，人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等成為各個(gè)領(lǐng)域的新名詞。在油田生產(chǎn)的過程中，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展使得其在油田措施領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊，對(duì)于生產(chǎn)效率、效益的提升都具有關(guān)鍵性的作用。

2 人工智能在油田措施領(lǐng)域的具體應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)搜集

油田措施領(lǐng)域的相關(guān)作業(yè)開展過程中，涉及的數(shù)據(jù)搜集任務(wù)非常繁重，只有做好了前期的數(shù)據(jù)搜集工作，才可以在后期的工作中直接利用這些數(shù)據(jù)。人工智能的機(jī)械預(yù)測(cè)中，數(shù)據(jù)搜集是最為基礎(chǔ)的工作，數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量都與后續(xù)的數(shù)據(jù)處理結(jié)果有直接的關(guān)系。由于機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的突出表現(xiàn)，數(shù)據(jù)和特征將是決定機(jī)器學(xué)習(xí)能力的直接因素，這就要求各個(gè)油田企業(yè)在實(shí)際的工作過程中，必須要結(jié)合油田生產(chǎn)的具體特征，來建立完善的數(shù)據(jù)庫，將全部的數(shù)據(jù)與信息都集成在這一數(shù)據(jù)庫中［2］。油田措施領(lǐng)域包含的數(shù)據(jù)類型非常多，管理信息系統(tǒng)、行業(yè)人員的電腦、公開或內(nèi)部網(wǎng)站中都包含了一些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。要發(fā)揮人工智能在油田領(lǐng)域的作用，就需要先構(gòu)建油田大數(shù)據(jù)庫，在此數(shù)據(jù)庫中實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的集成，將全部類型的數(shù)據(jù)都統(tǒng)一在這一數(shù)據(jù)庫內(nèi)。

2.2 石油地震勘探

油氣資源的勘探過程中，必須要率先掌握油田分布區(qū)域的地下地質(zhì)情況，可以選用地震勘探的方式，地震專家要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)地殼活動(dòng)的地震波變化情況，并利用自身的專業(yè)知識(shí)來對(duì)這些地震波變化情況加以分析，根據(jù)分析來進(jìn)一步推測(cè)地下巖層的性質(zhì)和形態(tài)。通常情況下，當(dāng)?shù)皖l地震波穿越含油區(qū)域時(shí)，波形勢(shì)必會(huì)出現(xiàn)明顯的扭曲，此時(shí)，由于在地面布設(shè)有接收設(shè)備，相關(guān)勘探人員就可以直接根據(jù)所獲得的地震波變形情況，來進(jìn)行地層含油情況的判定。

傳統(tǒng)的方式下，勘探人員需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)加以分析，而在當(dāng)前的人工智能技術(shù)下，Hadoop 技術(shù)是以普通服務(wù)器為基礎(chǔ)的，具備可擴(kuò)展、高可靠的分布式系統(tǒng)，這一系統(tǒng)在油田生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用，就可以有效完成海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與分析［3］。在數(shù)據(jù)處理、分析的過程中，使用人工智能算法，通過訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探測(cè)地下斷層、對(duì)比方案案例識(shí)別大數(shù)據(jù)等方式，可以從成千上萬的信號(hào)中進(jìn)行特殊信號(hào)、噪聲的篩選，保障油氣資源探測(cè)的準(zhǔn)確性，使得地震波數(shù)據(jù)的分析更加準(zhǔn)確。

2.3 油田設(shè)備維護(hù)

油田生產(chǎn)領(lǐng)域所使用的設(shè)備非常多，由于石油分布的環(huán)境惡劣，一些設(shè)備如果長期處于惡劣條件，可能會(huì)出現(xiàn)設(shè)備故障。而人工智能和大數(shù)據(jù)在油田生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用，就可以有效對(duì)井下環(huán)境加以全面分析，并可以預(yù)測(cè)鉆井異常情況。這些分析和預(yù)測(cè)過程的實(shí)施，可以有效消除計(jì)劃外停機(jī)的次數(shù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行、維修成本的有效控制。在鉆井過程中，各種機(jī)械設(shè)備均處于高強(qiáng)度、長時(shí)間的運(yùn)行狀態(tài)，一些零部件極易出現(xiàn)磨損和損壞的情況，而在一些部位安裝傳感器，可以使得傳感器所采集到的數(shù)據(jù)直接被發(fā)送到數(shù)據(jù)平臺(tái)中，經(jīng)由Hadoop 模型的專業(yè)化分析，可以大大降低設(shè)備的運(yùn)行錯(cuò)誤情況，找出設(shè)備中的損壞零部件，以便維修人員及時(shí)更換和處理。這一智能控制方式下，停機(jī)時(shí)間大大縮短，設(shè)備故障概率大大降低［4］。Hadoop 不僅可以獲得當(dāng)下的數(shù)據(jù)，還可以與歷史數(shù)據(jù)加以對(duì)比，通過與設(shè)備損壞歷史數(shù)據(jù)的比較，系統(tǒng)可以自動(dòng)進(jìn)行預(yù)警數(shù)據(jù)的設(shè)置，使得預(yù)警系統(tǒng)能夠更好地發(fā)揮其作用。

2.4 調(diào)整熱洗、油井生產(chǎn)參數(shù)

人工智能可以對(duì)各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)加以整合、分析和處理，在采油過程中，可以自動(dòng)對(duì)油井和熱洗的生產(chǎn)數(shù)據(jù)加以有效優(yōu)化，通過優(yōu)化來全面提升油田的產(chǎn)量和質(zhì)量。在特細(xì)和油井生產(chǎn)數(shù)據(jù)之前，人工智能技術(shù)下的智能系統(tǒng)可以自動(dòng)根據(jù)油井現(xiàn)場的具體情況，來進(jìn)行熱洗溫度的有效確定。因?yàn)樵谏a(chǎn)工藝的應(yīng)用過程中，井溫與時(shí)間存在著非常大的關(guān)聯(lián)性，在時(shí)間變動(dòng)的過程中，井溫也會(huì)發(fā)生明顯的變化，一旦油管中進(jìn)入了部分的洗液，就會(huì)造成熱量的較大流失，如果要使得二者保持平衡與穩(wěn)定，人工智能技術(shù)就需要對(duì)熱洗液溫度加以自動(dòng)控制［5］。

在壓力和熱洗排量的控制中，相關(guān)操作人員要盡量保障操作的正確性與規(guī)范性，在清洗的過程中，盡量使得熱洗壓力接近0，在清洗液量增長的過程中，同步提升熱洗壓力。熱管加熱的過程中，熱量會(huì)伴隨著這一流程而傳遞到采出液內(nèi)。因此，人工智能技術(shù)下的各個(gè)參數(shù)、工藝控制更為便捷和高效。

2.5 鉆井實(shí)時(shí)優(yōu)化和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

油田開采的過程中，由于油氣資源的分布條件比較惡劣，可能會(huì)使得鉆井面臨一定的安全風(fēng)險(xiǎn)。在實(shí)際的生產(chǎn)作業(yè)中，利用人工智能能夠?qū)︺@井實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化，并起到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的作用。實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的建立是以模糊推理方法為基礎(chǔ)的，系統(tǒng)自動(dòng)將現(xiàn)場所采集到的鉆頭、鉆柱、底部鉆具等數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫參考集加以有效對(duì)比，在對(duì)比的過程中提示實(shí)際值與參考值的偏差值，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行鉆井風(fēng)險(xiǎn)的有效預(yù)防與控制。當(dāng)發(fā)現(xiàn)存在鉆井風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)立即對(duì)系統(tǒng)中的全部數(shù)據(jù)加以處理，在此基礎(chǔ)上分析造成此風(fēng)險(xiǎn)的直接原因，進(jìn)而給出相應(yīng)的原因提示，幫助相關(guān)作業(yè)人員、部門等制定有效的預(yù)防和控制策略，通過適當(dāng)?shù)膬?yōu)化來有效降低風(fēng)險(xiǎn)。

總之，人工智能技術(shù)下最為關(guān)鍵的就是要進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、分析和利用，將油田生產(chǎn)中的各個(gè)要素、模塊充分聯(lián)系起來，使得在油田作業(yè)的過程中，各個(gè)模塊之間緊密關(guān)聯(lián)。當(dāng)其中任何一個(gè)部分出現(xiàn)異常時(shí)，系統(tǒng)可以及時(shí)發(fā)出報(bào)警，使得油田作業(yè)能夠高效、安全開展。

3 結(jié)語

在人工智能技術(shù)日漸發(fā)展的今天，油田企業(yè)應(yīng)在實(shí)際的發(fā)展過程中加強(qiáng)人工智能技術(shù)的有效應(yīng)用，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的作業(yè)、管理模式，積極探索現(xiàn)代化、智能化的發(fā)展路徑，創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益。