隨著科技的進步，人工智能的應用已經(jīng)深入到了眾多行業(yè)中，它正在改變著傳統(tǒng)的工作方式和我們的生活。煤層氣行業(yè)也不例外，人工智能在煤層氣領域的應用主要包括智能決策系統(tǒng)、地質探測與評價、產(chǎn)能預測與控制、抽采控制技術、信息支撐平臺建設等方面，這些應用顯著提高了煤層氣的勘探開發(fā)效率和安全性。

1、智能決策系統(tǒng)

通過使用大數(shù)據(jù)分析算法和人工智能技術，研究人員研發(fā)了基于大數(shù)據(jù)的煤層氣地質-工程一體化智能決策系統(tǒng)，能夠實現(xiàn)對煤層氣藏綜合數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，快速預測單井產(chǎn)量，優(yōu)化壓裂參數(shù)等。例如，在鄂爾多斯盆地東緣大寧-吉縣、延川南、四川南部筠連沐愛區(qū)塊的推廣應用中，該系統(tǒng)顯著提高了煤層氣藏研究效率和工程決策有效性。

2、地質探測與評價

人工智能技術在地質探測與評價方面的應用主要集中在儲層特征參數(shù)反演和煤層巖性識別方面。在儲層特征參數(shù)反演方面，基于多層感知機、ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、深度信念網(wǎng)絡等深度學習技術，建立了儲層孔隙度、滲透率、含氣量、裂縫識別等智能預測模型，為認識儲層提供了準確、高效、便捷的技術手段。在煤層巖性識別方面，采用邏輯回歸、支持向量機、隨機森林、極限梯度提升等。Deep Pupil 智能煤巖分析系統(tǒng)、ICPAS全自動人工智能煤巖分析系統(tǒng)等，采用最先進的AI人工智能識別技術+專業(yè)圖像多特征處理技術，實現(xiàn)煤巖鏡質體、惰質體全自動識別，全自動測定煤鏡質組反射率等，無需人工判別分析，降低了人為因素的干擾，提供傳統(tǒng)檢測方法無法企及的精準數(shù)據(jù)，大幅度節(jié)省時間，提高效率。

3、產(chǎn)能預測

在煤層氣產(chǎn)能預測與控制方面，人工智能技術能夠提高煤層氣的開發(fā)能力和水平，推動煤層氣產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展。煤層氣產(chǎn)能智能預測模型主要包括機器學習模型和深度學習模型，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡，但上述模型均為純數(shù)據(jù)驅動方法，對數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量要求較高，數(shù)據(jù)質量和數(shù)量會直接影響產(chǎn)量預測的準確性。物理-數(shù)據(jù)聯(lián)合驅動可解決煤層氣產(chǎn)能智能預測多解性、小樣本的問題。物理-數(shù)據(jù)聯(lián)合驅動的方法可分為3類：第一類是通過數(shù)據(jù)學習信息，豐富機理模型，可用于建立數(shù)據(jù)修正的物理模型、降階模型或在線更新動態(tài)系統(tǒng)等；第二類是分別使用物理模型和數(shù)據(jù)模型來建立系統(tǒng)的不同部分，然后進行組合，完成整體建模，上述2類方法在常規(guī)油氣藏中已經(jīng)取得一定應用；第三類是將已知的物理約束與數(shù)據(jù)學習模型組合，不僅可以保留關鍵的物理特征，而且可以快速運算，該類方法尤其適用于煤層氣田現(xiàn)場動態(tài)產(chǎn)能預測，通過保留儲層特征、裂縫參數(shù)、井底流壓等已知的物理特征，使模型能準確捕捉煤層氣日產(chǎn)量的動態(tài)變化，提高產(chǎn)量預測的準確率。相比于純數(shù)據(jù)驅動方法，“物理約束－數(shù)據(jù)驅動”模型對歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量的要求相對較低，且能進一步提高煤層氣產(chǎn)能預測的準確性、穩(wěn)定性和普適性。

4、排采控制

煤層氣智能排采控制技術利用先進的傳感器和控制系統(tǒng)，實時監(jiān)測和控制排采過程中的壓力、流量等參數(shù)，提高排采效率和安全性。煤層氣智能排采系統(tǒng)主要包括硬件部分（壓力計、溫度計、變頻器等現(xiàn)場監(jiān)控設備）和軟件部分（數(shù)據(jù)管理、分析、決策和信息傳遞等），如：基于神經(jīng)元人工網(wǎng)絡的自動排采控制系統(tǒng)（沁水盆地五陽井區(qū)）、負壓排采智能分析系統(tǒng)（鄂爾多斯盆地保德區(qū)塊）、基于PID控制的“雙回路單PID控制法”（沁水盆地樊莊區(qū)塊）等。然而，上述模型均需要人為干預、主觀設置基礎參數(shù)（井底流壓、降液速率等），系統(tǒng)缺乏對生產(chǎn)動態(tài)變化原因的自主分析和優(yōu)化決策能力，智能化不足，強化學習是解決這一缺點的有效方法?；趶娀瘜W習，學者們建立了具有自主學習和決策能力的煤層氣排采控制模型，該模型通過生產(chǎn)環(huán)境和決策響應機構間的交互式學習，能夠實時分析生產(chǎn)狀態(tài)、優(yōu)化排采參數(shù)并做出決策。

5、信息支撐平臺建設

信息支撐平臺建設對提高煤層氣生產(chǎn)質量、安全管理和產(chǎn)業(yè)智能化水平具有重要意義。信息化平臺采用無線網(wǎng)絡、成像技術、IOT技術等強大技術手段，將實際情況實時反映到系統(tǒng)中，實現(xiàn)實時監(jiān)測、動態(tài)感知、智能判斷等功能，實現(xiàn)全面、科學的安全管理；信息化平臺實現(xiàn)信息規(guī)范、統(tǒng)一、標準化管理，提高煤層氣生產(chǎn)管理水平及應急處置能力；信息化平臺系統(tǒng)集合了眾多的數(shù)據(jù)、信息，綜合分析后做出更精準的決策，避免了人為因素干擾和管理上的瑕疵，提高決策的科學性和客觀性。

人工智能技術已經(jīng)在煤層氣產(chǎn)業(yè)多方面發(fā)揮了重要作用，這些技術的應用為煤層氣產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展提供了新的動力和方法。未來，需針對我國的特殊地質條件，重點研發(fā)與深部煤層氣、煤系氣合采相配套的智能化技術，促進煤層氣產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

作者單位：中國地質調(diào)查局油氣資源調(diào)查中心