人工智能在石油工業(yè)中的應用

張帥

摘要：隨著計算機技術的發(fā)展和應用，人工智能也被運用到了石油工業(yè)當中，本文對石油工業(yè)中人工智能所面臨的問題進行分析，對人工智能在石油工業(yè)中的發(fā)展那方向進行概括，為人工只能的應用提出建議，構建出科學完善的人工智能應用體系，給石油工業(yè)智能化發(fā)展提供基礎的支撐。

關鍵詞：人工智能;石油工業(yè);發(fā)展建議

前言：

隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，石油工業(yè)也越來意識到人工智能的重要性，人工智能涵蓋了石油工業(yè)的勘探、開發(fā)、開采、設備等運營的各個環(huán)節(jié)。在全球油氣環(huán)境下，人工智能是降低石油工業(yè)成本的首要選擇，意味著石油企業(yè)的效率和效益。人工智能在石油工業(yè)的運用能夠提高石油工業(yè)工作效率，增強石油工業(yè)的效益，促進石油工業(yè)的發(fā)展。

一、人工智能在石油工業(yè)中面臨的問題

（一）影響人工智能應用的主觀原因

在石油工業(yè)中，由于儲集層具有非均質性的特點，使石油地質存在著不確定性和多解性，讓機器很難獲得準確的數(shù)據(jù)，而高質量的數(shù)據(jù)是人工智能在石油工業(yè)中應用的關鍵。在石油工業(yè)中，石油工業(yè)的地質獲得數(shù)據(jù)的成本一般都比較的高，獲取的數(shù)據(jù)量比較的小，無法滿足人工智能深度學習的要求[1]。由于石油的勘探和開采需要具有極強的專業(yè)性，一般的人工算法不能直接使用，需要引用相關的訓練模型進行預算，而石油勘探和開發(fā)的場景比較特殊，無法在已有的資源中尋找出合適的訓練模型，這些都阻礙了人工智能在石油工業(yè)中的應用。

（二）影響人工智能應用的客觀原因

人工智能在石油工業(yè)中的應用還受限于數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀以及管理體制等方面的影響，這些影響因素讓人工智能的應用面臨著是很多的困難。在石油工業(yè)的勘探和開發(fā)中，人工智能雖然在不斷的增長，到那時缺乏合理的系統(tǒng)梳理，所以造成了重復投資和資源浪費的情況發(fā)生。在石油工業(yè)的勘探和開發(fā)當中，數(shù)據(jù)普遍具有資源較多、出體量大、結構復雜等特點，導致石油的勘探開發(fā)數(shù)據(jù)的標準不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)的質量參差不齊，難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享，讓人工智能缺乏數(shù)據(jù)基礎的應用。另外，人工智能的應用場景不夠明確，應用方式也不夠系統(tǒng)化，使人工智能的發(fā)展目標和人工智能技術的路線不夠清晰，缺乏實際應用中的基礎理論和技術裝備。

二、人工智能在石油工業(yè)中發(fā)展的方向

（一）人工智能生產的裝備

隨著智能生產裝備的應用，人工智能無人技術也不斷發(fā)展成熟，越來越多的石油企業(yè)開始利用無人技術幫助人類進行危險的生產作業(yè)。目前，無人技術已經(jīng)在管道巡檢、高空危險作業(yè)和深水作業(yè)等多種領域進行成功的應用，尤其是在石油工業(yè)的物探領域，通過對無人技術的應用，能夠對石油工業(yè)地質勘探、視頻監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集和工程救援等多方面工作進行幫助，提高石油勘探和開發(fā)工作的智能化生產水平。

（二）專業(yè)的平臺軟件

人工智能技術的核心是信息系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)。軟件系統(tǒng)是專家智慧的結晶，是人工智能中最主要的研究工具，也是石油工業(yè)發(fā)展的核心競爭力[2]。隨著人工智能在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和智能處理等方面的應用，一些專業(yè)的平臺軟件利用數(shù)據(jù)共享的基礎，通過智能化分析對數(shù)據(jù)的挖掘、機器的視覺以及智能處理等方式進一步提高了石油工業(yè)的智能化水平，實現(xiàn)了石油工業(yè)一體化的設計。隨著人工智能技術的不斷深入和應用，石油工業(yè)已經(jīng)進一步加大對很多專業(yè)的平臺軟件的智能技術研發(fā)，一部分新的軟件也應需而生，石油工業(yè)的智能化水平有望進一步提高。

（三）自動處理系統(tǒng)

在石油的勘探與開發(fā)應用中，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)統(tǒng)計系統(tǒng)的應用性對來說比較的成熟，被廣泛的應用到石油的儲集層的參數(shù)預測和測井曲線應用等領域。近幾年，隨著自動處理系統(tǒng)的不斷發(fā)展，自動處理系統(tǒng)在圖像處理和分析預測等多方面也有著較大的優(yōu)勢。未來，自動處理系統(tǒng)的深度學習、集成研究、遷移應用和超強記憶等技術也會在石油工業(yè)的巖石分析、測井曲線圖、地震預測、生產運行等方面通過自動處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析受到深度的應用。

三、人工智能在石油工業(yè)中發(fā)展的建議

（一）加強數(shù)據(jù)管理

人工智能的“數(shù)據(jù)大”和“大數(shù)據(jù)”有很大的差別，規(guī)范人工智能的數(shù)據(jù)是人工智能應用的基礎要求，石油工業(yè)應該把人工智能的數(shù)據(jù)管理放到首位，加強數(shù)據(jù)的管理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)的標準，推動數(shù)據(jù)的互通性，建立出科學合理的數(shù)據(jù)管理機制，進一步提升數(shù)據(jù)的規(guī)范性和合理性。

（二）跨行業(yè)合作

石油工業(yè)應該建立出跨行業(yè)的創(chuàng)新體系，推動石油工業(yè)與不同專業(yè)之間的跨界融合。石油工業(yè)通過與不同行業(yè)的學習，突破石油工業(yè)的傳統(tǒng)邊界，構建出科學合理的人工智能研發(fā)體系，保證石油工業(yè)有一個與時俱進的發(fā)展未來。

（三）數(shù)據(jù)信息化建設

在人工智能的信息化建設當中，網(wǎng)絡的支點和節(jié)點支撐了石油工業(yè)的數(shù)據(jù)中的一定的算力，使石油工業(yè)對油田的海量數(shù)據(jù)信息已經(jīng)基本可以控制和調整[3]。研究人員應該加強對石油工業(yè)數(shù)據(jù)的核心算法的研究，形成出具有知識產權自主性算法的人工智能體系，為石油工業(yè)的人工智能化發(fā)展提供基礎的保障。

（四）重視人才培養(yǎng)

在石油工業(yè)中，人工智能技術工程師與油田工程師之間存在著“間隔”現(xiàn)象，使石油企業(yè)的數(shù)據(jù)信息向人工智能信息轉化的過程中，存在著數(shù)據(jù)信息的數(shù)據(jù)建議很多，但是在人工智能中運用很少的問題。由于石油的勘探與開發(fā)中應用人工智能所涉及的專業(yè)知識也比較的廣泛，人才培養(yǎng)的難度比較的大。因此，石油工業(yè)應該加強人才培養(yǎng)的力度，也可以通過校企合作來培養(yǎng)復合型人才。

結語：

石油工業(yè)需要專業(yè)的知識和技術作為人工智能的構架，以實現(xiàn)石油行業(yè)的效率和效益最大化的目的。隨著新時代的發(fā)展和創(chuàng)新，通過把傳統(tǒng)的石油工業(yè)和人工智能技術的緊密結合，可以大大降低石油工業(yè)的生產成本，提高石油工業(yè)的生產效率，能夠有效的實現(xiàn)石油工業(yè)的高效和安全生產，推動石油工業(yè)走向可持續(xù)發(fā)展的未來。

參考文獻：

[1]張亞飛.人工智能技術在石油和天然氣工業(yè)中的應用[J].電子世界，2021（15）：35-36.

[2]李寧，徐彬森，武宏亮等.人工智能在測井地層評價中的應用現(xiàn)狀及前景[J].石油學報，2021，42（04）：508-522.

[3]匡立春，劉合，任義麗等.人工智能在石油勘探開發(fā)領域的應用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].石油勘探與開發(fā)，2021，48（01）：1-11.