摘要：文章探討如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術優(yōu)化天然氣開采集輸?shù)念A算管理。結合先進的技術手段，本文提出了一種創(chuàng)新的預算管理模式，該模式不僅能夠有效解決傳統(tǒng)預算管理中存在的問題，還能夠在實際應用中展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。文章首先概述大數(shù)據(jù)和人工智能技術的基本概念及其在能源行業(yè)的應用現(xiàn)狀，然后詳細介紹創(chuàng)新模式的設計與實現(xiàn)。期望本研究能為天然氣行業(yè)的預算管理提供新的理論支持和實踐指導。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；人工智能；天然氣；開采集輸；預算管理

一、引言

作為一種清潔、高效的能源，天然氣在全球能源結構中的地位越來越重要。天然氣行業(yè)的快速發(fā)展不僅帶來了巨大的經(jīng)濟利益，也面臨著諸多挑戰(zhàn)，尤其是在開采集輸過程中，如何高效、精準地進行預算管理成為行業(yè)關注的焦點。傳統(tǒng)的預算管理方法往往依賴于經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù)，缺乏靈活性和前瞻性，難以應對市場波動和不確定性帶來的風險。近年來，大數(shù)據(jù)和人工智能技術的迅猛發(fā)展為各行各業(yè)帶來了深刻的變革，在能源行業(yè)，這些技術在數(shù)據(jù)處理、預測分析和智能決策等方面也取得了顯著成效。因此，探索基于大數(shù)據(jù)與人工智能的預算管理模式，對于提升天然氣企業(yè)的競爭力具有重要意義。

二、大數(shù)據(jù)與人工智能技術在天然氣開采集輸預算管理中的應用

（一）大數(shù)據(jù)技術

大數(shù)據(jù)是指在一定時間內生成和積累的大量復雜數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)通常具有體量大、類型多、速度快和價值密度低等特點。在天然氣開采集輸領域，大數(shù)據(jù)來源廣泛，包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設備運行數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)等，企業(yè)可通過高效的數(shù)據(jù)收集、存儲和處理技術實時獲取并分析這些數(shù)據(jù)，為預算管理提供科學依據(jù)。舉例來講，天然氣公司可利用大數(shù)據(jù)技術分析歷史財務數(shù)據(jù)，以此來預測未來一年的市場需求變化，根據(jù)這些變化提前調整生產(chǎn)和運輸計劃，最終達到顯著降低運營成本的目的。

（二）人工智能技術

人工智能是指由計算機系統(tǒng)所表現(xiàn)出的智能行為，包括學習、推理、感知和自然語言處理等能力。人工智能技術可應用于天然氣開采集輸領域的多個環(huán)節(jié)，如設備故障預測、生產(chǎn)過程優(yōu)化、市場趨勢分析等。借助機器學習等人工智能算法，系統(tǒng)可以從大量的歷史數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，識別潛在的風險因素并提出預防措施。在風險管理方面，天然氣企業(yè)可以利用人工智能實時監(jiān)控生產(chǎn)設備的運行狀態(tài)，預測設備故障概率，提前采取維護措施，避免設備故障導致開采集輸中斷和經(jīng)濟損失。

三、基于大數(shù)據(jù)與人工智能的預算管理創(chuàng)新模式構建

（一）需求分析

利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術解決預算管理問題的具體需求包括：一是不斷完善以財務管理為中心的企業(yè)管理和以價值創(chuàng)造為核心的財務管理模式，豐富“先算后干、事前算贏、成本倒逼、效益優(yōu)先”的全面預算管理內涵，深化財務預算、投資計劃、生產(chǎn)經(jīng)營“三大計劃”的緊密銜接，精準引導各類經(jīng)濟資源合理配置；二是實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全面整合和高效利用，打破信息孤島提供全面的數(shù)據(jù)支持。構建一個能夠覆蓋企業(yè)內部各個部門乃至外部合作伙伴的數(shù)據(jù)平臺，該平臺不僅能夠收集來自不同渠道的數(shù)據(jù)，還能夠對這些數(shù)據(jù)進行清洗、處理和分析，最終轉化為對企業(yè)決策有用的洞察；三是提升風險管理能力，利用大數(shù)據(jù)分析進行前瞻性的風險評估，基于歷史數(shù)據(jù)和市場趨勢預測未來可能出現(xiàn)的風險點，提前規(guī)劃應對方案，確保企業(yè)在面對不確定性時能夠快速反應，降低負面影響。

（二）模式架構設計

圖1展示了基于本文提出的創(chuàng)新模式的架構。該架構分為四個層次：數(shù)據(jù)層、分析層、決策層和執(zhí)行層。

1. 數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層負責天然氣開采集輸過程中數(shù)據(jù)的收集、清洗和存儲。數(shù)據(jù)來源廣泛，包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設備運行數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)和市場交易數(shù)據(jù)等。在天然氣開采集輸過程中，通過傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設備實時收集氣井的壓力、流量和溫度等關鍵參數(shù)，這些數(shù)據(jù)對于評估氣井的健康狀況和預測產(chǎn)量至關重要。環(huán)境監(jiān)測設備可以記錄溫度、濕度等環(huán)境參數(shù)，幫助評估環(huán)境對生產(chǎn)活動的影響，市場交易數(shù)據(jù)可通過API接口自動獲取，用于實時了解天然氣市場的價格變動和需求變化，為預算編制提供重要參考。數(shù)據(jù)收集完畢后需進行預處理，目的是去除噪聲和異常值，填補缺失值。常用的清洗方法包括統(tǒng)計方法、插值法和規(guī)則引擎。統(tǒng)計方法有助于識別和剔除異常值，插值法則用于填補缺失值。采用分布式存儲技術（如Hadoop和NoSQL數(shù)據(jù)庫）以確保數(shù)據(jù)的高效存儲和快速訪問，同時建立數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供支持。

2. 分析層

分析層是整個創(chuàng)新模式的核心，主要職責是分析和挖掘天然氣開采集輸過程中數(shù)據(jù)進而提供決策支持，分析層內置各種人工智能算法和大數(shù)據(jù)分析算法，如機器學習、深度學習、智能優(yōu)化和統(tǒng)計分析等。舉例來講，在天然氣開采集輸中可利用機器學習算法從歷史數(shù)據(jù)中提取規(guī)律和模式，然后根據(jù)這些規(guī)律和模式預測未來的產(chǎn)量和成本，幫助企業(yè)在預算編制時做出更為科學的決策。深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），可以進行設備故障預測和時間序列分析進而提高開采集輸設備的可靠性和生產(chǎn)效率?；貧w分析、聚類分析和因子分析等統(tǒng)計分析方法能夠進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計建模和分析，比如利用回歸分析來建立成本與產(chǎn)量之間的數(shù)學模型，或者通過聚類分析識別不同氣井的運行特性，為優(yōu)化生產(chǎn)計劃提供依據(jù)。

3. 決策層

決策層基于分析層提供的分析結果來制定和優(yōu)化天然氣開采集輸?shù)念A算管理策略。具體而言，決策層將利用分析層輸出的成本預測結果來設定合理的預算目標，確保財務資源的有效分配；借助設備故障預測結果提前規(guī)劃維護保養(yǎng)工作，減少非計劃停機時間和維修成本；通過產(chǎn)量預測和市場需求分析靈活調整開采集輸計劃，最大化經(jīng)濟效益。不僅如此，決策層還將根據(jù)風險評估結果來挖掘潛在的市場波動和操作風險，從而制定相應的應急計劃和防范措施，保障企業(yè)的長期穩(wěn)定運營。通過綜合運用分析層的各項成果，決策層實現(xiàn)了預算管理的精細化和智能化。

4. 執(zhí)行層

執(zhí)行層負責將決策結果應用于天然氣開采集輸?shù)膶嶋H操作中以保證預算管理的有效實施。執(zhí)行層主要通過自動化工具和系統(tǒng)實現(xiàn)預算管理的自動化，例如，利用ERP系統(tǒng)和SCADA系統(tǒng)自動記錄和管理生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實時更新生產(chǎn)數(shù)據(jù)，確保預算管理的及時性和準確性。需要注意的是，在自動化執(zhí)行流程的基礎上需保留必要的人工干預機制，因為執(zhí)行要具備準確性和靈活性，例如，當預算調整涉及重大投資或戰(zhàn)略決策時，人工審核和批準是必不可少的步驟。

（三）關鍵技術應用

關鍵技術的應用是創(chuàng)新模式架構各層功能實現(xiàn)的重要支撐，下面將詳細介紹成本預算模型、大數(shù)據(jù)風險評估和優(yōu)化算法三種關鍵技術。

1. 成本預測模型

成本預測模型分析是天然氣開采集輸預算管理的重要工具。在天然氣開采集輸過程中主要利用各種人工智能預測模型來實現(xiàn)成本預測，具體應用場景包括：

（1）設備維護成本預測。通過時間序列分析模型分析歷史維護記錄，預測未來一段時間內的設備維護費用。若發(fā)現(xiàn)某些設備的維護周期具有明顯的季節(jié)性特征，時間序列分析模型可以提前預測這些設備的維護需求進而合理安排維護計劃，避免因設備故障導致的生產(chǎn)中斷。

（2）原材料采購成本預測。借助機器學習模型分析市場價格的動態(tài)變化，預測未來一段時間內的原材料采購成本，這樣便能提前制定采購計劃，鎖定較低的采購成本，降低預算風險。

（3）市場價格預測。結合歷史銷售數(shù)據(jù)和市場趨勢，利用回歸分析預測未來幾個月的天然氣開采集輸設備的市場價格，并據(jù)此提前調整銷售策略，確保銷售收入最大化。

（4）銷售量預測。利用隨機森林算法分析市場交易數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟指標預測未來一段時間內的天然氣銷售量，這有助于合理安排生產(chǎn)計劃，確保供需平衡。

2. 大數(shù)據(jù)風險評估

風險評估是天然氣開采集輸預算管理的重要環(huán)節(jié)，通過大數(shù)據(jù)分析識別潛在的風險因素并制定有效的應對措施。在天然氣開采集輸預算管理方面，主要的風險有市場風險、設備故障風險和合規(guī)風險。

針對市場風險，首先利用市場交易數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟指標分析市場趨勢和價格波動，然后通過聚類分析和因子分析識別其中的關鍵影響因素，如國際油價、匯率和政策變化，最后制定相應的風險管理策略。在應對設備故障風險時，可通過故障樹分析和貝葉斯網(wǎng)絡識別設備故障的原因和概率。例如，若分析發(fā)現(xiàn)某一設備的故障主要由溫度過高引起，企業(yè)可基于這些分析結果加強對設備溫度的監(jiān)控，及時采取降溫措施。合規(guī)風險涉及法規(guī)政策和行業(yè)標準，為了準確評估合規(guī)風險，可通過文本挖掘和自然語言處理分析法規(guī)變化對企業(yè)的影響，基于這些分析結果，企業(yè)可提前準備設備改造方案，避免因違規(guī)操作導致的罰款和聲譽損失。

3. 智能優(yōu)化

智能優(yōu)化是天然氣開采集輸預算管理的重要手段，通過合理分配資源提高資源利用率并降低運營成本。具體應用場景包括：

（1）設備調度優(yōu)化。在天然氣開采集輸項目中，鉆井設備的調度是一個關鍵環(huán)節(jié)?；旌险麛?shù)線性規(guī)劃（MILP）可以優(yōu)化鉆井設備的調度方案，許多天然氣公司通過MILP模型綜合考慮設備的可用性、維護需求和生產(chǎn)任務，制定最優(yōu)的設備調度方案。該模型能夠確保設備在最佳的時間內被充分利用，同時避免因設備過度使用而導致的故障和維修成本增加。

（2）人員配置優(yōu)化。整數(shù)規(guī)劃可有效優(yōu)化現(xiàn)場作業(yè)人員的配置，該模型綜合考慮人員的專業(yè)技能、工作負荷和培訓需求并據(jù)此制定最優(yōu)的人員配置方案，確保每個崗位都有合適的人員，避免人力資源的浪費和不足。人員配置的優(yōu)化可大幅提高企業(yè)的人員利用率，提升生產(chǎn)效率，同時降低人力成本。

（3）運輸路線優(yōu)化。通過優(yōu)化運輸路線，公司能夠減少燃料消耗和運輸時間，從而提高整體運營效率。遺傳算法等智能優(yōu)化算法可以優(yōu)化天然氣的運輸路線。該算法綜合考慮運輸距離、路況和運輸時間進而制定出最優(yōu)的運輸路線，最終達到降低運輸成本，提高運輸效率的目的。

（4）倉儲管理優(yōu)化。倉儲管理在天然氣開采集輸項目中也非常重要，良好的倉儲管理能夠降低庫存成本，提高倉儲效率，確保供應鏈的順暢運行。倉儲管理的優(yōu)化主要通過動態(tài)規(guī)劃來實現(xiàn)，后者根據(jù)庫存需求、倉儲容量和庫存成本制定最優(yōu)的倉儲管理方案，能夠確保庫存量既滿足生產(chǎn)需求又不會過多占用資金和倉儲空間。

4. 應用案例

某天然氣企業(yè)在天然氣開采集輸預算管理中應用了多種大數(shù)據(jù)和人工智能技術。表1展示了這些關鍵技術在實際應用中的具體效果，通過對比實施前后的數(shù)據(jù)，不難看出這些技術的應用顯著提升了企業(yè)的運營效率和經(jīng)濟效益。

四、技術實現(xiàn)與挑戰(zhàn)

（一）技術條件

基于大數(shù)據(jù)與人工智能的天然氣開采集輸預算管理創(chuàng)新模式的構建離不開一系列技術條件。數(shù)據(jù)收集和整合是基礎。項目需要在氣井、集輸設施和環(huán)境中部署大量傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設備以實時收集壓力、流量、溫度等關鍵參數(shù)，同時通過API接口獲取市場交易數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟指標以確保數(shù)據(jù)的全面性和實時性。數(shù)據(jù)存儲和處理能力也至關重要。項目需要采用分布式存儲技術（如Hadoop和NoSQL數(shù)據(jù)庫）來保證數(shù)據(jù)的高效存儲和快速訪問，在此基礎上建立數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供支持。

（二）技術難點

盡管具備了必要的技術條件，但在實際實現(xiàn)過程中仍然面臨諸多技術難點。首先是數(shù)據(jù)集成與融合，天然氣開采集輸涉及多個子系統(tǒng)和設備，數(shù)據(jù)來源多樣且格式各異，如何高效地集成和融合這些數(shù)據(jù)是一大挑戰(zhàn)。實時數(shù)據(jù)處理也是一個棘手的問題，天然氣生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)量龐大且實時性強，這要求預算管理模式在海量數(shù)據(jù)中實現(xiàn)實時處理和分析以確保決策的及時性。最后是模型解釋性，雖然深度學習模型在預測和分類任務中表現(xiàn)出色，但其黑盒特性使得模型的解釋性和可解釋性較差，這在實際應用中可能會影響決策者的信任度。

（三）解決方案

在數(shù)據(jù)集成與融合方面，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，使得不同來源的數(shù)據(jù)能夠無縫對接。為確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性，定義統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和編碼規(guī)則，采用數(shù)據(jù)融合技術，將來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行整合和關聯(lián)，即通過數(shù)據(jù)映射和數(shù)據(jù)轉換將不同格式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個標準的數(shù)據(jù)模型中。針對實時數(shù)據(jù)處理方面的問題，采用流處理技術實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)的高效處理和分析，比如使用Apache Kafka和Apache Flink等工具構建實時數(shù)據(jù)處理管道，確保數(shù)據(jù)的實時性和準確性。也可以引入邊緣計算技術，將部分數(shù)據(jù)處理任務下放到邊緣設備，在減輕中心服務器負擔的同時提高數(shù)據(jù)處理的效率，例如，在氣井現(xiàn)場部署邊緣計算設備，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)的初步處理和過濾。為解決模型解釋性問題，選擇和開發(fā)具有較高可解釋性的模型（如決策樹和線性回歸模型），這些模型可能在復雜性上不如深度學習模型，但在解釋性和透明度上具備優(yōu)勢。在此基礎上使用LIME和SHAP等模型解釋工具來增強深度學習模型的可解釋性，這些解釋工具能夠生成模型的局部解釋，幫助決策者理解模型的預測結果。

五、結語

為解決傳統(tǒng)天然氣開采集輸預算管理中存在的等問題，本文提出了一個創(chuàng)新的預算管理模式，展示了如何利用先進的技術手段提升預算管理的靈活性、準確性和風險控制能力。未來研究可進一步聚焦于人工智能算法的選擇與改進以及模型的可解釋性提升，或者探索更多元化的數(shù)據(jù)源和更高效的實時數(shù)據(jù)處理方法。

參考文獻：

[1]張瑋.關于如何進一步細化油氣開采企業(yè)預算管理的探討[J].今日科苑，2011（02）：166.

[2]孫丹，徐鑫.氣田企業(yè)預算管理理論創(chuàng)新及其實證檢驗[J].會計之友（下旬刊），2010（03）：53-57.

[3]王小龍.淺析人工智能在油氣行業(yè)中的應用[J].現(xiàn)代信息科技，2017（02）：92-95.

[4]孫鑒，孫文珠，李釗，等.基于“5G+大數(shù)據(jù)”智慧油田的指揮與決策平臺研究[J].網(wǎng)絡安全和信息化，2022（04）：22-24.

（作者單位：中石油長慶油田分公司第五采氣廠）