人工智能在天然氣業(yè)務(wù)鏈中的應(yīng)用探索與實(shí)踐

摘 要：針對(duì)天然氣開采、集輸、銷售等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式難以滿足現(xiàn)代能源市場(chǎng)需求的問(wèn)題，利用人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)油氣業(yè)務(wù)進(jìn)行了研究。根據(jù)人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，結(jié)合具體場(chǎng)景，從圖像識(shí)別、預(yù)警監(jiān)測(cè)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等方面給出了該技術(shù)在天然氣業(yè)務(wù)鏈中勘探、集輸、巡檢和銷售等環(huán)節(jié)的具體探索與實(shí)踐。結(jié)果表明，人工智能技術(shù)在天然氣行業(yè)的落地應(yīng)用，可有效提升生產(chǎn)效率和生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控能力，進(jìn)一步降低生產(chǎn)成本，推動(dòng)行業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：天然氣；人工智能；圖像識(shí)別；預(yù)警監(jiān)測(cè)；趨勢(shì)預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2025）02-0110-05

Application Exploration and Practice of Artificial Intelligence in Natural Gas Business Chain

CHEN Yuanke， DENG Qizhi， DENG Mi， LIU Yan， DAI Rui， FU Lian

（Northwest Sichuan Gas Mine of Petro China Southwest Oil and Gas field Co.， Ltd.， Mianyang 621700， China）

Abstract： In response to the problem that traditional business models such as natural gas extraction， gathering and transportation， and sales are unable to meet the demands of the modern energy market， this paper uses Artificial Intelligence technology to research traditional oil and gas businesses. Based on the development advantages of Artificial Intelligence technology in various fields， combined with specific scenarios， specific exploration and practice of this technology in exploration， gathering and transportation， inspection， and sales and other parts in the natural gas business chain are provided from the aspects of image recognition， early warning monitoring， trend prediction， and so on. The results indicate that the practical application of Artificial Intelligence technology in the natural gas industry can effectively improve production efficiency and on-site risk management and control capabilities， further reduce production costs， and promote sustainable development of the industry.

Keywords： natural gas; Artificial Intelligence; image recognition; early warning monitoring; trend prediction

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2025.02.020

0 引 言

隨著全球能源結(jié)構(gòu)的深刻變革和環(huán)境保護(hù)意識(shí)的日益增強(qiáng)，天然氣作為一種清潔、高效的能源，其在全球能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的作用日益凸顯。然而，面對(duì)日益增長(zhǎng)的天然氣需求與資源供應(yīng)壓力，傳統(tǒng)的天然氣開采、集輸、巡檢、銷售等業(yè)務(wù)模式已難以滿足現(xiàn)代能源市場(chǎng)的需求。在傳統(tǒng)開采、集輸、凈化和巡檢業(yè)務(wù)中，往往依賴于人工經(jīng)驗(yàn)、先進(jìn)設(shè)備和大量人力資源，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜地質(zhì)條件的氣量精準(zhǔn)分析預(yù)測(cè)，以及對(duì)生產(chǎn)異常情況的快速判斷和有效處置，導(dǎo)致開采效率極其低下、生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)不可受控、人力資源浪費(fèi)嚴(yán)重。在這一背景下，人工智能技術(shù)的快速崛起為天然氣全業(yè)務(wù)鏈中的各種難題和轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了新的思路和工具。

在人工智能領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等作為其重要組成部分，近幾年在各方面取得的重大突破推動(dòng)了人工智能技術(shù)在各行各業(yè)中的應(yīng)用落地[1-4]。Yang等利用分層Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)對(duì)壓裂曲線隱式特征進(jìn)行提取，實(shí)現(xiàn)對(duì)裂縫形狀的分類識(shí)別[5]。劉洋等對(duì)基于語(yǔ)義分析人工智能在石油天然氣生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)安全管理追溯中的應(yīng)用進(jìn)行了分析與展望[6]。黃維和等基于人工智能技術(shù)探究了天然氣銷量差異化預(yù)測(cè)和受多因素干擾的天然氣價(jià)格預(yù)測(cè)[7]。在開發(fā)領(lǐng)域，Tripoppoom等基于k最近鄰和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種模型，利用斷裂形狀、裂縫電導(dǎo)率、基質(zhì)滲透率等歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，研究了具有類似特征生產(chǎn)單井的產(chǎn)量預(yù)測(cè)及壓裂方法[8]。

本文從圖像識(shí)別、預(yù)警監(jiān)測(cè)和趨勢(shì)預(yù)警三個(gè)方面總結(jié)了人工智能技術(shù)在天然氣全業(yè)務(wù)鏈中的探索實(shí)踐及應(yīng)用，希望能夠?yàn)橛蜌庑袠I(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展提供一定參考。未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，其在油氣行業(yè)眾多領(lǐng)域中的應(yīng)用必將更加廣泛和深入，為天然氣產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。

1 人工智能技術(shù)應(yīng)用

1.1 圖像識(shí)別

1.1.1 安眼系統(tǒng)

近幾年，各油氣公司都處于快速上產(chǎn)關(guān)鍵時(shí)期，存在許多重點(diǎn)產(chǎn)能建設(shè)、隱患治理或升級(jí)改造項(xiàng)目。在以往的項(xiàng)目施工過(guò)程中，承包商人員技術(shù)能力和素質(zhì)參差不齊，各種安全事故事件頻頻發(fā)生，存在巨大的安全風(fēng)險(xiǎn)。為緩解這種局面，基于人工智能技術(shù)開發(fā)了適用于油氣行業(yè)的安眼系統(tǒng)，該系統(tǒng)中部署多達(dá)十余種行為識(shí)別算法，能夠快速識(shí)別出施工現(xiàn)場(chǎng)的不帶安全帽、未正確穿戴工作服、抽煙、人員跌倒等人員行為，以及生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的明火、煙霧等情況，真正實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)各種安全風(fēng)險(xiǎn)的有效把控。

如圖1所示，安眼系統(tǒng)在生產(chǎn)場(chǎng)站的部署應(yīng)用，對(duì)存在的安全風(fēng)險(xiǎn)及隱患能夠做到“早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)防、早解決”，真正從源頭上杜絕安全事故事件發(fā)生的可能性，有效提高生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的安全管控能力。

1.1.2 智能AI巡檢

由于凈化廠裝置一般都是較大的廠區(qū)，包含的塔、罐和機(jī)泵等動(dòng)、靜設(shè)備數(shù)量龐大。為保證裝置各設(shè)備的安全正常生產(chǎn)，需要安裝大量的就地壓力表、溫度計(jì)、磁翻板液位計(jì)等檢測(cè)儀表。廠區(qū)操作工人每天的工作內(nèi)容主要是到裝置上去巡檢和記錄各種溫度、壓力、液位等工藝參數(shù)。為有效降低操作員工的勞動(dòng)強(qiáng)度，基于深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)智能AI巡檢系統(tǒng)。通過(guò)在廠區(qū)不同區(qū)域安裝一定數(shù)量的防爆式云臺(tái)攝像機(jī)，就可基本覆蓋裝置上大部分的就地儀表。在選擇每個(gè)攝像機(jī)安裝位置時(shí)，需要將安裝位置附近的就地儀表的朝向進(jìn)行調(diào)整，確保該攝像機(jī)能夠盡可能多的拍攝到各種儀表，使得單個(gè)攝像機(jī)的識(shí)別范圍最大化。

如圖2所示，在智能AI巡檢系統(tǒng)部署調(diào)試完成后，對(duì)凈化廠裝置區(qū)現(xiàn)場(chǎng)儀表進(jìn)行自動(dòng)巡檢識(shí)別，將識(shí)別的數(shù)據(jù)與DCS系統(tǒng)變送器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，當(dāng)兩者數(shù)據(jù)偏差較大時(shí)形成偏差報(bào)警，及時(shí)提醒操作員工處理儀表檢測(cè)故障，降低安全生產(chǎn)事故事件的發(fā)生概率，同時(shí)有效降低員工巡檢勞動(dòng)強(qiáng)度。

1.1.3 周界入侵

在天然氣全產(chǎn)業(yè)鏈中，含硫天然氣開采后必須通過(guò)凈化廠處理后才能銷售至用戶。而在國(guó)內(nèi)的天然氣凈化廠，處理量較大的可達(dá)幾千萬(wàn)方/天，小的也有幾十萬(wàn)方/天，由于凈化廠的業(yè)務(wù)是將天然氣原料氣中的硫化氫分離出來(lái)，使得凈化廠某些容器設(shè)備中的硫化氫含量極高，一旦不法分子闖入進(jìn)行破壞，后果將不堪設(shè)想，因此凈化廠一般都有專業(yè)安保團(tuán)隊(duì)駐場(chǎng)守護(hù)，定期在凈化廠周圍巡邏，確保廠區(qū)周界安全。為充分利用人工智能技術(shù)在圖像領(lǐng)域的巨大優(yōu)勢(shì)，在凈化廠周界圍墻上布置雙光譜攝像頭，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法，利用雙光譜攝像頭不同時(shí)間的雙光譜圖像進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。經(jīng)過(guò)部署和測(cè)試，成功搭建適用于凈化廠等大型生產(chǎn)場(chǎng)站的全天候周界入侵報(bào)警系統(tǒng)，如圖3所示。

在經(jīng)過(guò)大量測(cè)試與優(yōu)化后，在強(qiáng)光照和弱光照條件下對(duì)于人員闖入事件的識(shí)別準(zhǔn)確率大大提升，有效降低工作人員的工作強(qiáng)度和安全風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)啟用后，在全天候條件下一旦識(shí)別到有人員接觸周界區(qū)域，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出聲音和彈窗警報(bào)，提醒值班人員加強(qiáng)關(guān)注，大大縮短從入侵發(fā)生到采取行動(dòng)的響應(yīng)時(shí)間，使得防范入侵能力得到有效提高。

1.1.4 地質(zhì)勘探

在天然氣地質(zhì)勘探領(lǐng)域，準(zhǔn)確識(shí)別巖石類型是影響天然氣分布的重要因素之一。傳統(tǒng)的巖石類型識(shí)別主要依賴于地質(zhì)學(xué)家的大量豐富經(jīng)驗(yàn)和肉眼觀察，存在較大的主觀性和不確定性。為有效避免上述問(wèn)題，引入人工智能技術(shù)來(lái)進(jìn)行輔助判斷，使得對(duì)某一地區(qū)地層構(gòu)造的認(rèn)識(shí)變得更加簡(jiǎn)單，而其中幫助最大的便是圖像識(shí)別技術(shù)。如圖4所示，圖像識(shí)別技術(shù)主要基于深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)對(duì)大量地質(zhì)巖石圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)巖石類型的快速準(zhǔn)確識(shí)別及分類，能夠幫助地質(zhì)人員更好的準(zhǔn)確理解地質(zhì)地層結(jié)構(gòu)，為天然氣地質(zhì)勘探提供更為可靠的地質(zhì)信息。

1.2 預(yù)警監(jiān)測(cè)

1.2.1 光纖振動(dòng)預(yù)警

近在天然氣生產(chǎn)中，存在很多長(zhǎng)距離的集氣、輸氣管道，由于采氣井站的地理位置特殊性，這些管道往往需要經(jīng)過(guò)橋梁和公路等特殊重點(diǎn)環(huán)境。天然氣集輸作為全生產(chǎn)鏈路的重要環(huán)節(jié)，經(jīng)過(guò)橋梁和公路等場(chǎng)景的管道一旦遭受重型車輛碾壓、挖掘機(jī)作業(yè)等人為破壞，無(wú)疑將會(huì)帶來(lái)巨大的安全風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)損失。針對(duì)此問(wèn)題，引入布式光纖振動(dòng)探測(cè)技術(shù)，該技術(shù)通過(guò)在管道沿線敷設(shè)光纜實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管道周邊的土壤振動(dòng)情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)對(duì)管道具有破壞性的挖掘事件、自然災(zāi)害和油氣管道泄漏等意外事件，對(duì)可能發(fā)生的外部破壞提前預(yù)警，實(shí)現(xiàn)對(duì)管道及沿線光纜的監(jiān)測(cè)和保護(hù)，防止管道安全事故的發(fā)生。

如圖5所示，分布式光纖振動(dòng)探測(cè)系統(tǒng)主要由傳感光纖、信號(hào)采集終端、工控主機(jī)處理部分、監(jiān)控終端等部分構(gòu)成。通過(guò)振動(dòng)信號(hào)采集終端大量采集各種破壞行為的振動(dòng)信號(hào)作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，經(jīng)傅里葉變換和人工智能算法實(shí)現(xiàn)對(duì)管道各種破壞行為的特征提取和特征學(xué)習(xí)，不斷采集信號(hào)持續(xù)優(yōu)化，最終得到能夠識(shí)別管道破壞行為的智能算法模型。當(dāng)前支持的入侵破壞行為識(shí)別包括夯土作業(yè)報(bào)警、大型機(jī)械挖掘報(bào)警、人工挖掘報(bào)警等。

光纖振動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)在正常工作時(shí)，信號(hào)采集終端實(shí)時(shí)采集光纖振動(dòng)信號(hào)，一旦檢測(cè)到具有某種破壞行為特征的振動(dòng)信號(hào)，立即記錄時(shí)間、地點(diǎn)以及疑似破壞行為，并發(fā)出報(bào)警信號(hào)，提供及時(shí)的安全防護(hù)。光纖振動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用，不僅有效提升管道的安全防護(hù)能力，還實(shí)現(xiàn)了油氣管道安防工作的數(shù)字化管理，大大提高管理效率和安全水平。

1.2.2 機(jī)泵預(yù)測(cè)性維護(hù)

在天然氣開采生產(chǎn)全業(yè)務(wù)鏈中，像凈化廠、注水站等廠站配備有大量的機(jī)泵等動(dòng)設(shè)備，這些機(jī)泵設(shè)備對(duì)于安全平穩(wěn)生產(chǎn)至關(guān)重要，一旦機(jī)泵設(shè)備故障停機(jī)，輕則直接停產(chǎn)影響產(chǎn)量，重則可能發(fā)生重大安全事故。因此對(duì)于這些機(jī)泵動(dòng)設(shè)備，需要花費(fèi)大量人力和物力去定時(shí)巡檢、維護(hù)和保養(yǎng)。

近年來(lái)，得益于人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)外關(guān)于動(dòng)設(shè)備的在線監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)得到廣泛研究[9-11]。在天然氣生產(chǎn)中，通過(guò)在機(jī)泵動(dòng)設(shè)備上不同位置（驅(qū)動(dòng)端、非驅(qū)動(dòng)端、減速箱）安裝一體化傳感器，實(shí)時(shí)采集動(dòng)設(shè)備的溫度、振動(dòng)、聲音等信息數(shù)據(jù)，利用這些歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)對(duì)可能會(huì)發(fā)生的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果在故障發(fā)生前開展停機(jī)檢查維護(hù)，避免故障問(wèn)題導(dǎo)致更大的安全事故事件發(fā)生，如圖6所示。與傳統(tǒng)的故障后維修相比，機(jī)泵預(yù)測(cè)性維護(hù)能夠顯著降低維護(hù)成本，減少停機(jī)時(shí)間，提高設(shè)備利用率和安全性。

1.3 趨勢(shì)預(yù)測(cè)

1.3.1 管網(wǎng)流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)

在氣田生產(chǎn)過(guò)程中，理論上某片區(qū)單井產(chǎn)量之和與集氣總站接收天然氣總量應(yīng)當(dāng)相同。然而，在實(shí)際生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)，由于井站流量計(jì)精度差異、管道兩端進(jìn)出氣流滯后效應(yīng)以及管道系統(tǒng)運(yùn)行中的流量損耗等因素，導(dǎo)致單井產(chǎn)量之和與接收總量存在一定偏差。尤其是在管輸路徑地形起伏較大的情況下，管道進(jìn)出氣存在滯后效應(yīng)，滯后時(shí)間為壓力波傳遞時(shí)間。

為解決這一問(wèn)題，通過(guò)分析單井站調(diào)產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)，將單井流量變化反映到集氣站流量變化的響應(yīng)時(shí)間差上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建管道操作壓力與流量變化的時(shí)間滯后校正模型，如圖7所示。實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)工況下（包括不同溫度、壓力、流量變化等因素）對(duì)管道進(jìn)出流量預(yù)測(cè)，及時(shí)判斷是否存在管道天然氣泄漏、設(shè)備故障、閥門誤動(dòng)作等異?，F(xiàn)象。一旦發(fā)現(xiàn)異常，系統(tǒng)將及時(shí)提示設(shè)備管理人員加強(qiáng)關(guān)注，指導(dǎo)操作人員在適當(dāng)時(shí)間進(jìn)行檢維修，避免因管線突發(fā)泄漏導(dǎo)致異常停產(chǎn)事件發(fā)生，為提升生產(chǎn)管理水平做出貢獻(xiàn)。

1.3.2 天然氣產(chǎn)銷預(yù)測(cè)

在天然氣生產(chǎn)領(lǐng)域，由于從地底開采出來(lái)的天然氣不易存儲(chǔ)，天然氣的銷售用量和產(chǎn)量一般都是保持一定平衡的，然而一個(gè)地區(qū)對(duì)于天然氣的銷售用量會(huì)隨著季節(jié)、客戶群體需求量等因素的變化而變化。以往，天然氣產(chǎn)量與銷量的關(guān)系是：銷量需求增大時(shí)，產(chǎn)量就跟著增加，銷量需求減少時(shí)，產(chǎn)量就跟著降低。產(chǎn)量與銷量?jī)烧咧g在時(shí)間維度上存在一定滯后，對(duì)此的解決辦法大多依靠經(jīng)驗(yàn)豐富的分析人員進(jìn)行動(dòng)態(tài)配產(chǎn)，以保證產(chǎn)量能夠及時(shí)跟隨銷量需求的變化，但這種方法還是不能解決銷量需求變化的不穩(wěn)定性和不確定性。

對(duì)于天然氣生產(chǎn)企業(yè)而言，如何最大化的保證產(chǎn)銷平衡一直都是長(zhǎng)期困擾的一大難題。針對(duì)此問(wèn)題，基于大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)，利用以往某地區(qū)大量生產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，對(duì)過(guò)往產(chǎn)銷趨勢(shì)進(jìn)行擬合學(xué)習(xí)，建立適用于該地區(qū)的天然氣產(chǎn)銷預(yù)測(cè)算法模型。通過(guò)該模型預(yù)測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)為該地區(qū)的產(chǎn)量配產(chǎn)決策提供科學(xué)支撐，從而有效減少氣量積壓和缺氣風(fēng)險(xiǎn)，最終實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷的動(dòng)態(tài)平衡，產(chǎn)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)如圖8所示。

2 結(jié) 論

本文從圖形識(shí)別、預(yù)警監(jiān)測(cè)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)三個(gè)方面闡述了人工智能技術(shù)在天然氣勘探、集輸、巡檢和天然氣銷售等領(lǐng)域的具體應(yīng)用探索與實(shí)踐。這些應(yīng)用不僅極大地提升了天然氣行業(yè)的勘探生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)效率，同時(shí)也為油氣行業(yè)的安全、可持續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。展望未來(lái)，人工智能與天然氣行業(yè)的融合將持續(xù)不斷加深，技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用場(chǎng)景將進(jìn)一步拓寬。綜合業(yè)務(wù)需求，以下方面可能是人工智能技術(shù)在天然氣全產(chǎn)業(yè)鏈中新的突破點(diǎn)和發(fā)展方向：

1）小場(chǎng)景大模型本地化部署。近幾年來(lái)，人工智能領(lǐng)域的大模型在國(guó)內(nèi)外獲得較大關(guān)注，相關(guān)較前沿的大模型研究都表現(xiàn)出較強(qiáng)的智能推理能力。大模型已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出其巨大潛力，而在天然氣全業(yè)務(wù)鏈中，基于小場(chǎng)景本地化部署的大模型應(yīng)用具有相當(dāng)廣闊的應(yīng)用前景。比如，利用大模型對(duì)歷史氣象數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)的綜合分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)銷趨勢(shì)的精準(zhǔn)化預(yù)測(cè)，為企業(yè)生產(chǎn)和銷售提供決策支持。未來(lái)，將這些具體應(yīng)用場(chǎng)景的大模型進(jìn)行本地化學(xué)習(xí)、部署，既能解決安全和隱私保護(hù)等問(wèn)題，確保敏感信息不被泄露，又能通過(guò)具體化場(chǎng)景大模型為科學(xué)決策提供技術(shù)支撐。

2）基于人工智能的優(yōu)化問(wèn)題。為積極響應(yīng)國(guó)家“節(jié)能減排”號(hào)召，天然氣生產(chǎn)企業(yè)大力開展能耗提升、工藝優(yōu)化、新能源發(fā)展等節(jié)能減排活動(dòng)。當(dāng)前，在天然氣生產(chǎn)企業(yè)，耗能大戶主要集中于大型凈化廠和機(jī)泵較多的廠站，每年消耗的水、電、氣費(fèi)用高達(dá)上千萬(wàn)元。為實(shí)現(xiàn)能源企業(yè)節(jié)能降效，如何實(shí)現(xiàn)在不影響正常生產(chǎn)情況下的用電和天然氣消耗最優(yōu)管理是面臨的一大難題。未來(lái)，希望能夠通過(guò)人工智能技術(shù)對(duì)凈化廠的耗能管理進(jìn)行建模分析，得到適合的最優(yōu)運(yùn)行管理決策。

3）基于邊緣計(jì)算的智能RTU應(yīng)用。隨著半導(dǎo)體行業(yè)的快速發(fā)展，控制器芯片的集成化程度越來(lái)越高，計(jì)算速度越來(lái)越快，很多控制器甚至在內(nèi)部集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用計(jì)算芯片。在油氣生產(chǎn)行業(yè)，人工智能的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越多，對(duì)算力需求將會(huì)越來(lái)越高。若把所有的計(jì)算請(qǐng)求都匯集到云計(jì)算中心，云計(jì)算服務(wù)器負(fù)荷將會(huì)越來(lái)越大，同時(shí)對(duì)分散且復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境造成傳輸擁堵、時(shí)延大等影響。針對(duì)這一問(wèn)題，可將計(jì)算性能更強(qiáng)的芯片應(yīng)用到生產(chǎn)場(chǎng)站的RTU設(shè)備中，在不影響RTU原有數(shù)據(jù)采集和控制功能基礎(chǔ)上，進(jìn)一步集成RTU的AI計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)將部分計(jì)算在邊緣終端完成，既能有效減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提供系統(tǒng)實(shí)時(shí)性，又能將數(shù)據(jù)保留在本地，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 周巍.基于視覺(jué)AI的管道高后果區(qū)預(yù)警系統(tǒng) [J].油氣與新能源，2022，34（2）：61-64.

[2] ZHANG C，LU Y. Study on Artificial Intelligence： The State of the Art and Future Prospects [J/OL].Journal of Industrial Information Integration，2021，23：100224（2021-05-17）.https：//doi.org/10.1016/j.jii.2021.100224.

[3] 雍鵬，宋鑫，胡衛(wèi)東.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在管道巡檢中的應(yīng)用 [J].智能城市，2021，7（17）：1-2.

[4] 馬文禮，李治平，盧婷，等.機(jī)器視覺(jué)在油氣勘探開發(fā)中的應(yīng)用現(xiàn)狀 [J].科學(xué)技術(shù)與工程，2018，18（17）：112-119.

[5] YANG Z，YANG C，LI X，et al. Pattern Recognition of the Vertical Hydraulic Fracture Shapes in Coalbed Methane Reservoirs Based on Hierarchical Bi-LSTM Network [J/OL].Complexity，2020，2020（1）：1734048（2020-01-01）.https：//doi.org/10.1155/2020/173404.

[6] 劉洋，譚昆，張健威，等.語(yǔ)義分析人工智能在石油天然氣生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)安全管理追溯中的應(yīng)用展望 [J].石化技術(shù)，2023，30（11）：233-235.

[7] 黃維和，張曦，張?jiān)獫?，?天然氣下游大數(shù)據(jù)技術(shù)研究與應(yīng)用綜述 [J].油氣與新能源，2021，33（4）：1-5.

[8] TRIPOPPOOM S，MA X，YONG R，et al. Assisted History Matching in Shale Gas Well Using Multiple-proxy-based Markov Chain Monte Carlo Algorithm： The Comparison of K-Nearest Neighbors and Neural Networks as Proxy Model [J/OL].Fuel，2020，262：116563（2019-12-03）.https：//doi.org/10.1016/j.fuel.2019.116563.

[9] HALLAJI S M，F(xiàn)ANG Y，WINFREY B K. Predictive Maintenance of Pumps in Civil Infrastructure： State-of-the-art， Challenges and Future Directions [J/OL].Automation in Construction，2022，134：104049（2022-01-04）.https：//doi.org/10.1016/j.autcon.2021.104049.

[10] 盧永，章文，王威，等.油液及振動(dòng)監(jiān)測(cè)在機(jī)泵群軸承早期故障預(yù)警中的應(yīng)用 [J].潤(rùn)滑與密封，2020，45（10）：136-140.

[11] 焦瀚暉，胡明輝，王星，等.基于特征快速構(gòu)造與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)泵故障識(shí)別研究 [J].機(jī)電工程，2020，37（9）：1063-1068.

作者簡(jiǎn)介：陳元科（1996—），男，漢族，四川遂寧人，助理工程師，碩士，研究方向：油氣行業(yè)智能化建設(shè)。

收稿日期：2024-08-19