关于人工智能技术在油田生产管理中应用的实践与思考

关于人工智能技术在油田生产管理中应用的实践与思考

Summary：伴随信息化时代的到来，在油田生产管理中，很多新型生产技术和生产设备得以应用。生产管理大多以信息化管理为主，在日常的生产管理中会产生大量的信息和数据，将人工智能技术应用于趋势及指标预测、生产异常问题预警中能够达到事半功倍的效果。加强对人工智能技术的深入应用，成为当前时代下油田生产管理中的一项重要任务。Keys：人工智能技术；油田生产管理；应用；实践；思考。引言：人工智能技术等信息化技术的应用，推进了油田生产管理模式的优化和更新，油气生产物联网建设成为一项重要的趋势。在注水站、联合站和油气水井中对信息化技术进行利用，能够实现自动化的实时采集和生产。借助人工智能技术，能够对大量的信息和数据进行挖掘和利用，不仅能够大幅提升油田的生产效益，同时也能促进行业劳动力的解放。一、人工智能在油气生产管理中的实际应用（一）异常问题超前预警受限于技术水平和生产观念，国内油气行业对于人工智能技术的应用还处于起步阶段。海量的信息和数据是人工智能工业化应用的基础和前提，如果按照传统的人工分析模式进行分析，不仅分析周期比较长，分析效率也比较低，推进机器智能与人工智能的有效结合，能够对数据的潜在价值进行挖掘，从而为油田生产管理工作创造便利。在油田的日常生产过程中，受到诸多外部因素的影响，往往会出现一些故障和问题，这时异常问题的超前预警显得尤为重要。在油气生产过程中，受到生产压差的影响，生产过程中大多为协调运行的节点系统，如果某一节点出现了故障和问题，就可能会对整个生产体系的运行产生影响。在应用人工智能技术后，该种情况得到了有效的改善，借助人机交互，能够构建专业的预警模型，对故障和问题进行追踪，引导相关技术人员开展超前处置、超前优化和预测维护工作，有利于降低生产和维护成本。（二）趋势及指标预测趋势预测工作往往开展于异常预警工作之后，能够对生产过程中的动态变化情况和趋势进行定量化预测，从而构建趋势变化特征指标，完成对趋势的定量化预测，帮助行业技术人员完成超前决策和超前优化工作。生产指标预测工作能够对含水、注水量和耗电量等生产指标的变化趋势进行学习。通过专业化的分析后，构建相对科学的指标预测模型，最终实现对生产指标变化情况的预测，可以说为后期的生产管理工作创造了巨大的便利。二、人工智能在油气生产管理中应用的具体路线（一）以机器学习技术为基础针对生产过程中地面设备和油井工况的常见异常和刮胡子那个，能够构建专业的深度学习模型，该类学习模型的建立离不开对大量样本数据的分析和整合，并对不同信息参数的内在关联关系和权重进行梳理，进而构建预测和预警模型，实现对生产指标和生产问题的定量化预警和预测。不仅能够推进模型的进一步优化，也能提升模型的精度。将机器学习技术作为重要的技术路线，能够对回压、电参数和工图等多重参数进行整合和分析，构建专业化的人工神经网路训练集。针对泵漏等常见的异常工况构建人工神经网路模型，在一些油田的生产管理中得到了广泛的应用。对该种技术路线的优势进行分析，主要在于数据本身，计算机能够完成自动预警和模型的预测工作，为后期的定量化预测创造了便利，逐渐成为新一代的人工智能技术，但是该种技术在应用过程中也存在一些弊端，譬如模型的训练周期比较长、结果可解释性差和学习样本工作量大等。（二）以知识工程技术为基础相关技术人员结合自身的专业知识和专业经验，对油田生产管理过程中出现的一些异常问题进行分析，尤其是其中参数变化规律，最终提炼出异常问题成因和参数变化规律，构建经验驱动型的预警模型，对一些可能出现的同类问题进行预警。规则模型的创建和应用，本质上也是生产知识和生产经验积累和沉淀的成果。结合一些油田的生产管理工作来看，一些企业研制了油气生产多参数组合的预警软件，能够解决传统生产管理模式出现的一些预警式管理问题，在该类模式应用之后，相关技术人员的方法和经验都融入模型中，能够实现对异常问题的超前预警。该技术的优势主要体现在人机交互上，不仅能够总结技术人员的工作经验，同时也能发挥计算机的计算优势，借助已有的经验和机理，构建相关的规则模型，问题预警准确率得到显著提升。但是该种技术路线也存在一些劣势，譬如无法发挥机器智能的优势，计算机无法自主开展智能判断和特征分析工作，定量化的预测难以实现，是相对传统的一类人工智能方法。（三）机器学习与知识工程相结合该技术充分结合机器学习和知识工程两个路线，充分发挥了两个路线的优势，有助于推进机器智能和人工智能的进一步融合，在知识工程路线中获取的各类有效预警信息，能够成为第二类方法机器学习的样本，通过特定的算法对机器学习模型的进行建设，完成对各类异常问题的定量化预测和预警，有助于大幅提升预警精度和覆盖范围。将该技术路线作为重要的指导，开展现场试点工作，对通过对有效预警信息的手机，包括最小载荷、最大载荷和有功功率等参数，获得了综合性的特征指标，随后借助神经网络构建专业性的深度学习模型，开展后续的模型训练工作，对油井的各项指标进行预测，为后续井筒处理工作的推进创造了便利。该技术的优势较为显著，主要得益于机器智能与人工智能的有机结合，为人机交互创造了便利，同时也有效规避了两种技术路线的劣势，不仅代表着当前时代下油气生产人工智能的发展方向，同时也符合行业人工智能应用的具体需求。结束语人工智能技术在油田生产管理中的应用，不仅是油田生产行业转型和升级的内在要求，同时也符合我国经济社会建设的发展脚步。借助信息化平台能够促进工作人员、生产数据和机器的有效连接，达到提升生产管理效率和质量的理想目标。油田生产行业要发挥自身的能动性，基于自身的生产管理需求，构架专业的信息化管理体系，同时推进专业性技术人才的培养，为行业的发展奠定坚实的基础。Reference：

[1]刘晓垒,马祥厚.人工智能技术在油田联合站生产安全预警中的应用[J].信息系统工程,2020(2):92-93.[2]孙鉴,孙文珠,李钊,殴玉娟.基于“5G+大数据”智慧油田的指挥与决策平台研究[J].网络安全和信息化,2022(04):22-24.