中國通信建設集團設計院有限公司第四分公司 張亞飛

隨著全世界積極推進能源結構優(yōu)化，推廣低碳和可再生能源的規(guī)模應用，石油和天然氣價格將會逐步下跌，傳統(tǒng)的石油和天然氣工業(yè)經(jīng)營日益困難。石油和天然氣的勘探、鉆探和生產迫切需要應用新的技術實現(xiàn)自動化/半自動化、低成本的運營。在這種情況下，怎樣將人工智能技術應用于石油和天然氣工業(yè)引起了行業(yè)內的極大的興趣。人工智能技術結合工業(yè)4.0相關技術（大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算和機器人技術）將對石油和天然氣行業(yè)產生重大影響。它不但能有助于優(yōu)化和整合行業(yè)的基礎架構、維護手段和管理方法，而且可以采用新的智能系統(tǒng)勘探和識別新的油氣礦藏，并使得工作環(huán)境更加安全，生產運營更加環(huán)保。本文討論并分析了人工智能技術在石油和天然氣工業(yè)中的相關應用，有助于相關解決方案的進一步開發(fā)和完善。

雖然新能源如太陽能、地熱能、風能、海洋能、生物質能和核聚變能等蓬勃發(fā)展，但是預計未來20年石油、天然氣和煤炭仍是主要能源來源。目前影響石油和天然氣工業(yè)的發(fā)展的困難因素很多，最重要的幾個因素分別是從硬和超硬巖石中提取石油的困難、不斷增長可再生能源、電動汽車的普及和更加苛刻的環(huán)境標準。在這種情況下，石油和天然氣行業(yè)應盡快利用最新的信息技術進行產業(yè)升級，提高效率并降低成本。

工業(yè)4.0是以高新技術為推手，以智能制造為主導的第四次工業(yè)革命，它是以計算機及信息技術革命（第三次工業(yè)革命）后的又一次科技革命。工業(yè)4.0主要體現(xiàn)在智能工廠將生產設備、無線信號連接和傳感器等集成到一個動態(tài)生態(tài)系統(tǒng)平臺中，這個生態(tài)系統(tǒng)平臺可以監(jiān)督全部生產線流程并可以自主執(zhí)行決策。工業(yè)4.0歸功于全球數(shù)字化和許多關鍵技術：物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、機器人技術和人工智能AI。這些技術推動了在石油和天然氣行業(yè)中的基礎架構的不斷優(yōu)化以及功能應用的不斷創(chuàng)新，在勘探、鉆探及開發(fā)新的石油和天然氣礦井上發(fā)揮了重要作用的同時，保障了危險作業(yè)行業(yè)環(huán)境和職業(yè)健康安全。

由于石油及天然氣企業(yè)在生產中面臨的挑戰(zhàn)越來越大，結合工業(yè)4.0相關技術不斷的深入，這就要求在生產中的一些關鍵過程盡可能通過智能系統(tǒng)進行半自動化/完全自動化運行。近十年來石油及天然氣行業(yè)的工業(yè)4.0智能化解決方案吸引了眾多傳統(tǒng)產業(yè)和高新技術企業(yè)進行研發(fā)投入，尤其是人工智能技術的應用也得到了不斷的發(fā)展。

1 人工智能在石油和天然氣行業(yè)應用

1.1 人工智能技術

人工智能是使用方法論的計算機科學的一個重要技術方向，同時它也是一門綜合型學科。人工智能可以劃分為模式識別、機器學習、知識圖譜、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘和智能算法等不同分支。人工智能是利用計算機來模擬人的思維過程并執(zhí)行模仿人腦的相關的工作，因此在工程實踐中，這就意味著人工智能的技術解決方案需要能夠考慮所有可能出現(xiàn)的問題以及相關的過程參數(shù)。人工智能的基本原理包括感知、判斷、推理、識別、理解、規(guī)劃和溝通等一系列過程。同時，它還應具有泛化和直接從各個領域的數(shù)據(jù)中學習的能力。根據(jù)目前的研究人工智能AI技術在以下任務中具有前景：

（1）基于案例的推理：根據(jù)過去的數(shù)據(jù)和現(xiàn)有的資源進行方法調整，例如數(shù)據(jù)庫實驗診斷和故障排除。

（2）遺傳算法：模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化的過程而形成的自適應全局優(yōu)化搜索算法，在搜索技術的應用范圍非常廣泛，適用于模型的計劃、優(yōu)化和調整。

（3）規(guī)劃和工作流程：適用于建模、設置任務、執(zhí)行、監(jiān)督和協(xié)調各種工作。

在石油和天然氣工業(yè)中，人工智能AI與智能工業(yè)相關的自動化技術可以在優(yōu)化運營成本的同時最大限度地提高企業(yè)收入，這些技術應用包含以下方面：

（1）物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術。在工業(yè)生產現(xiàn)場的信息傳感器設備、識別設備、定位設備等通過各種網(wǎng)絡接入技術進行泛在互聯(lián)的智能網(wǎng)絡。例如通過各種信息傳感器、照相機、機器人、無人機等實時收集地質活動數(shù)據(jù)如溫度、壓力、振動等，并針對以上數(shù)據(jù)提供智能預測，從而最大程度地提高效率并確保油氣傳輸管道設備的安全運行。人工智能技術與物聯(lián)網(wǎng)技術的結合有助于控制海上平臺、油氣井、煉油廠、管道、物流以及成品運輸和銷售。

（2）機器學習（ML）。機器學習技術可以幫助優(yōu)化設計和鉆孔油井，對油井問題進行故障排除和生產優(yōu)化，改善油藏建模，進行預防性和預測性維護，查找頁巖資源等。

（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）。在工業(yè)領域廣泛使用和快速增長的人工智能工具，它使用人類的思維方式來解決很難用邏輯和分析系統(tǒng)的方法模擬的問題，例如在解決非線性問題、優(yōu)化計算、聯(lián)想記憶、模式識別等問題方面具備強大的功能。ANN技術在管道泄漏檢測、管道腐蝕速度預測等油氣儲運方面取得很大的突破。

（4）自然語言處理（NLP）。NLP技術的使用不但可以幫助工作人員自動化的匯總新聞和相關信息，而且它與機器學習和計算機視覺技術的結合可以潛在地提高石油鉆井產量和勘探數(shù)據(jù)的優(yōu)化。此外，NLP技術可以通過提供聊天機器人和虛擬助手方式增強IT服務能力。

（5）大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析技術與AI和云計算技術結合使用可以開發(fā)出有效的預測評估模型，有助于石油和天然氣管理系統(tǒng)平臺收集和動態(tài)分析生產、運營和管理的各個過程。

1.2 在生命周期中的應用

人工智能技術可以在石油天然氣行業(yè)生產生命周期的各個階段進行應用。生命周期階段劃分為：上游、中游和下游三個階段。

（1）上游階段：包括勘探、鉆井和生產碳氫化合物（石油和天然氣）階段。鉆探是石油和天然氣公司的主要和重要工作之一。在生產現(xiàn)場，鉆孔在技術上具有很強的挑戰(zhàn)性且成本非常高昂。在使用人工智能消除鉆探風險的同時使用大數(shù)據(jù)改善操作性能，將傳統(tǒng)生產系統(tǒng)轉變?yōu)樾碌念A測技術，是推動全球人工智能技術在石油天然氣行業(yè)不斷應用的動力。使用人工智能精確鉆探有助于排除人為因素，減少事故、泄漏風險，并提高鉆進速度。AI技術對海量數(shù)據(jù)的分析和解釋可以揭示重要的地質特征，例如異常高的地層壓力、不一致性和原材料地層的物理界限等。因為地質學家有時無法獲得所有的井的狀況或其他外部因素信息，所以人工智能技術提供的準確信息對運營商來說非常重要。依據(jù)鉆井數(shù)據(jù)并結合AI技術可以在勘探中建立油田三維模型，并且開采井的最佳位置也可以使用AI技術準確定位。

上游階段生產過程中的生產設備是企業(yè)的重要資產，維護這些設備的健康運行需要有效的評估、合理的管理方法及大量的資金。因此，在例行維護過程中有必要使用系統(tǒng)的風險評估方法來進行，以決定目前哪些設備資產應該優(yōu)先進行檢查和維護，哪些資產設備需要被排除在外，以便日后進行維護。系統(tǒng)的風險評估方法以前是勞動密集型人為手動完成，很容易受到人為偏見和錯誤的影響。例如雖然檢查和維護技術人員使用了各種方法（超聲測試、X射線和磁通泄漏工具等），希望發(fā)現(xiàn)任何影響油氣設備正常生產運行的故障和問題，但是如果缺乏大量經(jīng)驗豐富的技術人員進行檢查、分析和決策，仍然會存在錯誤情況。隨著AI及物聯(lián)網(wǎng)技術的使用，基于AI的智能運行維護服務系統(tǒng)可以精確的評估設備的狀況，并采取最優(yōu)的維護方案，在有效的保護企業(yè)資產的同時，可以大大降低企業(yè)的運行維護成本。

（2）中游階段：開采后的原油被保存在主儲罐中，在這里油與天然氣和水分離，然后被傳送到煉油廠。儲油庫的管理包括很多方面，例如需要對地震數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，需要對地質、儲層進行管理分析等，這些都有很多需要優(yōu)化提升的地方。因此可以利用AI系統(tǒng)依據(jù)技術數(shù)據(jù)進行訓練，并可以協(xié)助實地監(jiān)測、降低維護儲油庫的成本；在原油的運輸和傳送階段，必須采用有效的監(jiān)控系統(tǒng)以確保工人和環(huán)境的安全。雖然一些意外故障和潛在故障可以通過智能視頻監(jiān)控、機器人、無人機進行跟蹤和預警，但是企業(yè)在日常運營中，仍然需要使用很多設備檢查和風險評估系統(tǒng)以幫助公司采取預防性措施來避免不可預見的風險情況。例如在傳輸管道中需要具備可檢測任何石油泄漏的預警監(jiān)測系統(tǒng)。目前這些系統(tǒng)主要由大量工作人員運行并維護，他們必須時刻處于待命狀態(tài)以實時監(jiān)測管道系統(tǒng)的狀態(tài)，他們必須監(jiān)控管道的不同工作參數(shù)，如壓力、溫度和流量，以判斷在傳輸過程中的任何不穩(wěn)定和違規(guī)行為?，F(xiàn)有系統(tǒng)的這種運行維護模式的重大缺陷是對人員數(shù)量和技能的要求比較高，監(jiān)測失誤的可能性也會相對較高。人工智能的的強項是模式識別，因此在AI幫助下，管道監(jiān)控系統(tǒng)可以更加快速和準確的檢測和識別各種錯誤和風險威脅。

（3）下游部分-將石油或天然氣加工成成品的階段，例如將原油加工成汽油、煤油、噴氣燃料、柴油、燃油、潤滑油、壓縮燃氣、塑料、醫(yī)藥原料及其他材料。在這些細分市場中，對于石油和化工企業(yè)來說最重要的是及時有效的與客戶溝通并提供服務支撐?；贏I的智能語音機器人可以幫助石油和天然氣公司與客戶互動交流有關產品的信息、實際的問題以及收集需求建議等。基于AI的聊天機器人也可以在其網(wǎng)站上進行調研以收集客戶的反饋并進一步提高客戶服務質量。同時，在石油和天然氣企業(yè)的各個部門中使用AI技術也可對其有效運營產生巨大影響，不但可以節(jié)省了時間和資金成本，同時可以最小化風險、提高效率。

2 結束語

通過對于石油和天然氣工業(yè)中人工智能技術應用的能力和場景的總結表明，人工智技術結合其他高新技術能有效的解決目前石油和天然氣行業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)和重大問題，可以減低未來石油和燃氣能源價格不可預期的風險，生成合理的技術方案和管理決策促進行業(yè)的發(fā)展。人工智能技術目前已經(jīng)應用到很多油氣工業(yè)實踐中，比如油田仿真、智能化鉆井平臺、地震圖像識別、儲層特征、滲透性和孔隙率預測、鉆井鉆頭診斷、油井和管道壓力評估、油井產量優(yōu)化、油井生產率優(yōu)化、決策支撐等方面。以上的所有實踐表明人工智能技術將會繼續(xù)推動生產流程革新并促使生產自動化，進一步降低業(yè)務運營風險，將會在石油和天然氣工業(yè)中發(fā)揮更大的作用。