淺析人工智能方法在油田措施領(lǐng)域的應(yīng)用

盧巖

摘要： 本文分析了油田信息化和人工智能數(shù)字化技術(shù)的背景，從工作和分析方法兩個方面探討了找到準(zhǔn)確合適目標(biāo)的重要意義，并且從數(shù)據(jù)的收集與整合和算法模型的運用兩個方面提出了具體實施方法。

關(guān)鍵詞：人工智能 油田措施領(lǐng)域 數(shù)字化

引言：

石油的開采在我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展道路上有著不可磨滅的作用，隨著我國科技的飛速發(fā)展，如何更有效地將人工智能應(yīng)用到油田措施領(lǐng)域中來自然也就成了重點關(guān)注問題。我國的油田智能技術(shù)愈國外相比稍顯落后，所以我們更應(yīng)當(dāng)找到合適的數(shù)字化技術(shù)，積累自己的經(jīng)驗應(yīng)用到實際工作中去。

一、背景

1.1 油田信息化

以前，我國的油田數(shù)據(jù)分析主要依靠人力，主要依靠各方面的研究人員組成數(shù)據(jù)研究小組，對油田方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，但是面對日益龐大的數(shù)據(jù)庫更新，就算是精通的專家也顯得力不從心，將如此龐大的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行整合更是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)[1]。再者來說，由于在當(dāng)時的傳感器不夠普及，數(shù)據(jù)收集工作單靠人工是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，只依靠人工力量也就造成了數(shù)據(jù)缺失甚至造假，各方面數(shù)據(jù)不匹配的后果發(fā)生，給之后的數(shù)據(jù)整合工作又增添了難度。

隨著我國科學(xué)技術(shù)的飛速前進(jìn)以及傳感器技術(shù)的提升和普及，數(shù)字化技術(shù)也已經(jīng)應(yīng)用到油田措施領(lǐng)域中來。對未來來說，如何將人工智能數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用到油田各方面領(lǐng)域?qū)τ谔岣哂吞锏拈_采速率和整體效益來說，具有至關(guān)重要的意義。

1.2 人工智能數(shù)字化技術(shù)

目前，手機(jī)、電腦、網(wǎng)絡(luò)的普及，實現(xiàn)了全球的信息化。化計算機(jī)的運算能力以及存儲空間相比較之前已經(jīng)有了質(zhì)的飛躍，它可以進(jìn)行超快速計算，非常適合將這種功能充分發(fā)揮到油田的數(shù)據(jù)搜集工作中去，以代替之前的人力數(shù)據(jù)收集。而目前現(xiàn)狀是，在油田上，精通開采、數(shù)據(jù)分析的工程家數(shù)量不在少數(shù)，而懂得人工智能方面的專家卻少之又少，油田也是對此類人才求賢若渴。

我們應(yīng)把工程化與數(shù)字信息化很好地結(jié)合起來，更多地培養(yǎng)數(shù)字信息化人才，將人工智能大規(guī)模地應(yīng)用在油田上，那么油田的未來發(fā)展必將海闊天空。

二、不同角度的分析目標(biāo)

開采石油對于我國的經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)展有著極為重要的意義，它們成正相關(guān)關(guān)系。而人工智能又在開采油田過程中起著至關(guān)重要的作用，所以，將人工智能應(yīng)用到油田領(lǐng)域?qū)τ谔岣哂吞锏拈_采速率和整體效益來說，具有至關(guān)重要的意義。

2.1 工作方面

從工作的角度來說，主要包括兩個方面：降低成本和提高效益。降低成本主要包含減小原料費用、人力成本、設(shè)備維修費用、安全事故發(fā)生次數(shù)等，通過數(shù)據(jù)分析找到最小值。提高效益就是指增大油田的產(chǎn)量以及提高工人的工作效率，通過數(shù)據(jù)分析得到最大值[2]。人工智能通過各項數(shù)據(jù)的分析簡歷模型并產(chǎn)生推測，出具詳細(xì)的分析報告以供專家參考。通過數(shù)字化技術(shù)對于數(shù)字的敏感，及時對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行提醒，并檢查異常原因，有效減少設(shè)備儀器的維修次數(shù)，延長儀器的使用壽命，最大程度上減小事故的發(fā)生。

2.2 分析方法方面

不熟悉人工智能的研究人員是不可能提出符合當(dāng)前情況的、可以通過努力實現(xiàn)的、合適的目標(biāo)的。數(shù)字化技術(shù)在油田的應(yīng)用目前來說還不成熟，還有很大發(fā)展空間，還需要人力輔助才能完成一些工作。人在和機(jī)器配合地過程中，效果是相輔相成的，機(jī)器完成工作的程度取決于人對于它的熟悉程度。一個準(zhǔn)確適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)是具有至關(guān)重要的意義的，它掌握著人們?yōu)橹Φ姆较?，如果從一開始的目標(biāo)就定錯了，人們努力的方向也就錯了，最后的結(jié)果肯定是不理想的。

三、具體措施

3.1 數(shù)據(jù)的收集與整合

俗話說，萬事開頭難。在油田工作中，做好數(shù)據(jù)收集工作就成功了第一步。這項工作是十分繁瑣復(fù)雜的，工作量巨大，數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性直接影響后續(xù)工作是否能順利完成。而實際情況是，不存在完全準(zhǔn)確無誤的數(shù)據(jù)庫，不論是研究人員主動收集的，還是從其他數(shù)據(jù)庫調(diào)取的，亦或是通過電腦錄入的數(shù)據(jù)，都會存在或多或少的誤差，不可能零失誤。負(fù)責(zé)分析的專家需要同時具備人工智能知識和油田相關(guān)知識，才能將巨大的數(shù)字融會貫通。

在對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過程中，最大的難題就是如何將巨大的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行整合并建立合適的模型進(jìn)行運算得到理想的結(jié)果。這就要求操作機(jī)器的研究人員能對每個數(shù)據(jù)做到充分的滲入認(rèn)識，了解每個數(shù)字的意義，及時發(fā)現(xiàn)缺乏的關(guān)鍵數(shù)據(jù)并及時正確補(bǔ)充，將關(guān)鍵性數(shù)據(jù)保留，將冗雜數(shù)據(jù)舍棄，建立合適的數(shù)據(jù)庫，用智能機(jī)器演算推斷出想要的數(shù)據(jù)結(jié)果，供專家參考。

3.3 算法模型的運用

通過分析不同樣品量的數(shù)據(jù)庫信息，運用相匹配的各異的算法來構(gòu)建不同模型來分析數(shù)據(jù)。在實際工作中一一應(yīng)用，摒棄不合適的模型，找到準(zhǔn)確好用的模型，并通過不斷總結(jié)經(jīng)驗，得到一個適用于多種數(shù)據(jù)庫的、切合實際的模型，方便快速地得到期望的結(jié)果，應(yīng)用在油田工作中，起到輔助參考作用[3]。

四、結(jié)論

人工智能在油田的措施領(lǐng)域上可以發(fā)揮出高效的作用，應(yīng)當(dāng)多培養(yǎng)技術(shù)化與數(shù)字信息化雙方面人才，共同找到合適有知道意義的目標(biāo)并為之不斷努力。利用人工智能降低費用成本和提高企業(yè)效益，就需要機(jī)器進(jìn)行油田數(shù)據(jù)的收集與整合，并總結(jié)出一套適合多種數(shù)據(jù)庫的模型，方便快捷地推算出預(yù)期數(shù)據(jù)，供研究人員參考。

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