人工智能技術(shù)對石油工程領(lǐng)域的影響及應(yīng)用探究

于洋

中國石油集團工程技術(shù)研究院有限公司 北京 102206

引言

目前，國內(nèi)外很多知名油氣公司正在加強人工智能技術(shù)的研究和應(yīng)用，這也預(yù)示著人工智能技術(shù)正在推動著石油工程產(chǎn)業(yè)發(fā)生變革。而我國油氣田已經(jīng)整體進(jìn)入到難開采階段，人工智能技術(shù)的應(yīng)用給石油生產(chǎn)注入了新的生機和活力，借助人工智能技術(shù)，石油工程技術(shù)升級換代速度正在加快，推動石油企業(yè)加快走上高質(zhì)量發(fā)展道路。

1 人工智能技術(shù)對石油工程領(lǐng)域的影響

1.1 人工智能是產(chǎn)業(yè)變革的引擎

人工智能技術(shù)的一個突出特征是機器和軟件取代了大多數(shù)的人。隨著石油工程設(shè)備智能化水平的提升，石油工程產(chǎn)業(yè)中重復(fù)性或技術(shù)含量較低的崗位人員數(shù)量將越來越少，經(jīng)歷現(xiàn)場少人操作階段最終達(dá)到現(xiàn)場無人操作的目標(biāo)。通過機器人、智能監(jiān)測設(shè)備、數(shù)據(jù)控制中心，對石油生產(chǎn)現(xiàn)場狀況收集信息，實時掌握石油工程現(xiàn)場設(shè)備運行狀態(tài)，節(jié)省了人力，減少了缺陷隱患，提高了生產(chǎn)效率。隨著信息數(shù)據(jù)的海量增長，數(shù)據(jù)資源的開發(fā)、共享利用將進(jìn)一步打通石油工程產(chǎn)業(yè)鏈上各個環(huán)節(jié)的屏障，推動石油工程產(chǎn)業(yè)鏈向著一體化的方向發(fā)展[1]。

1.2 人工智能是技術(shù)變革的動力

人工智能技術(shù)不僅解放了人力，同時正在推動著石油工程技術(shù)革新升級。將人工智能技術(shù)應(yīng)用在地球物理模型的建立中，提高對石油資源認(rèn)識的客觀性、精準(zhǔn)性和全面性，優(yōu)化石油生產(chǎn)效率，提高單井產(chǎn)量。利用人工智能技術(shù)對石油儲層的特征及演變規(guī)律進(jìn)行分析，預(yù)測油田中長期產(chǎn)量，找到油田生產(chǎn)的最佳工藝條件。利用人工技術(shù)在生產(chǎn)方案優(yōu)化、生產(chǎn)工藝設(shè)計、風(fēng)險識別、決策制定方面發(fā)揮出積極作用，促進(jìn)石油工程技術(shù)升級，使石油工程產(chǎn)業(yè)不斷降本增效。

2 人工智能在鉆完井領(lǐng)域中的應(yīng)用

鉆完井領(lǐng)域中，人工智能技術(shù)不僅體現(xiàn)在井眼軌道優(yōu)化上，同時也體現(xiàn)在鉆速優(yōu)化以及鉆井導(dǎo)向優(yōu)化上。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、遺傳算法對井眼的方位角、井眼方向參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而使井眼軌道更科學(xué)合理。利用人工智能技術(shù)對井眼軌道現(xiàn)場作業(yè)情況進(jìn)行監(jiān)測，在信息分析的基礎(chǔ)上對鉆井技術(shù)參數(shù)進(jìn)行調(diào)控。通常將隨鉆地震技術(shù)、鉆頭測量技術(shù)與人工智能技術(shù)融合，實現(xiàn)對鉆井進(jìn)程的智能化控制。在鉆井參數(shù)優(yōu)化過程匯總，利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)地層參數(shù)、鉆頭參數(shù)、設(shè)備參數(shù)之間的最佳匹配，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、離子群算法、蟻群算法，對鉆井多方相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)優(yōu)化的結(jié)果自動發(fā)出操控指令對鉆井設(shè)備運行狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)把控。在鉆井設(shè)備用具方面，越來越多的智能化鉆機、智能化鉆頭、智能化鉆桿被應(yīng)用，實現(xiàn)了鉆井智能化控制的生產(chǎn)目標(biāo)，降低了人力成本和鉆井作業(yè)風(fēng)險。在對油藏分析方面，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立油氣藏產(chǎn)能目標(biāo)函數(shù)，對影響函數(shù)結(jié)果的各個參數(shù)建立優(yōu)化模型，確定最佳工藝方案和工藝參數(shù)。采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對油藏產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測，通過建立油藏產(chǎn)量函數(shù)模型，將油藏的靜態(tài)參數(shù)、動態(tài)參數(shù)以及生產(chǎn)參數(shù)輸入到函數(shù)模型中，對油藏累計產(chǎn)油量進(jìn)行預(yù)測。利用粒子群算法、差分進(jìn)化算法建立含水飽和度預(yù)測模型，對油藏含水飽和度進(jìn)行預(yù)測，實現(xiàn)更快的預(yù)測速度，得到更準(zhǔn)確的預(yù)測效果。利用模糊推理技術(shù)將生產(chǎn)參數(shù)轉(zhuǎn)化為低中高三個類別的函數(shù)模糊變量，構(gòu)建生產(chǎn)決策方案，能夠消除在數(shù)據(jù)有限的情況下處理復(fù)雜度高儲層的不確定性，使動態(tài)分析模型得到簡化，提高儲層描述質(zhì)量[2]。

3 石油工程領(lǐng)域中應(yīng)用人工智能技術(shù)的相關(guān)措施

加快搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，促進(jìn)石油工程人工智能數(shù)據(jù)一體化融合，使石油工程產(chǎn)業(yè)鏈上各個環(huán)節(jié)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)資源共享，推動數(shù)據(jù)開發(fā)和利用效率提升。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范，明確數(shù)據(jù)對接標(biāo)準(zhǔn)，提升數(shù)據(jù)資源收集、傳輸、存儲、轉(zhuǎn)換、集成、應(yīng)用的可靠性，使數(shù)據(jù)資源在技術(shù)升級、裝備研發(fā)過程中發(fā)揮出更充分的作用。

加強石油工程技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)人工智能系統(tǒng)完善。依托人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，圍繞石油工程技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r，確定石油工程技術(shù)智能化發(fā)展的方向、目標(biāo)和路徑。一方面對石油工程產(chǎn)業(yè)鏈上各個節(jié)點的技術(shù)進(jìn)行人工智能化研究，另一方面，建立開放的石油工程人工智能軟件平臺，加快對石油工程人工智能技術(shù)的集成。

加大資金投入，加快人才隊伍建設(shè)。結(jié)合國家人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策以及石油行業(yè)的相關(guān)扶持政策，加大石油工程領(lǐng)域人工智能技術(shù)研究應(yīng)用方面的資金投入。在資金保障下吸引社會各界資源的投入。以科研院所和石油企業(yè)為中心，與國內(nèi)先進(jìn)的信息智能科技建立合作，整合多方資源，建立石油工程人工智能技術(shù)實驗室，吸引優(yōu)秀人才，加快技術(shù)難題攻克，并培養(yǎng)一批石油工程領(lǐng)域的人工智能技術(shù)人才，為石油工程產(chǎn)業(yè)邁向全面智能化階段奠定人才隊伍保障。

4 結(jié)束語

綜上所述，人工智能技術(shù)在智力水平上有著巨大的潛能，在當(dāng)下及未來石油生產(chǎn)中有著巨大的發(fā)展空間。利用人工智能技術(shù)的判斷和決策能力幫助工作人員做出更科學(xué)的決策。未來，隨著人工智能技術(shù)的更迭，石油工程技術(shù)的升級速度將加快，為石油工程產(chǎn)業(yè)健康高效發(fā)展提供強大的支撐。