基于NLP的油氣非常規作業風險識別及管控措施推送

常江 郭桂嬌 熊龍強 夏星 王磊 閻紅巧

1. 長慶油田分公司 陜西 西安 710021

2. 中石油安全環保技術研究院 北京 102206

隨著科技的飛速發展，人工智能（AI）逐漸深入到各個行業領域，為各行各業帶來革命性的變革。其中，自然語言處理（NLP）作為人工智能的重要組成部分，旨在讓計算機理解和處理人類語言。近年來，NLP技術在油氣非常規作業風險管控方面的應用越來越受到關注。本文旨在探討如何利用基于NLP技術的信息系統，實現油氣非常規作業風險的自動識別以及針對這些風險的管控措施的智能推送。

在油氣行業中，非常規作業通常指那些涉及高風險、高成本、復雜度高、成功率低、周期長、技術要求高等特性的作業[1]。這些作業的風險識別與管控是油氣生產過程中的關鍵環節。傳統的方法通常是依靠人工經驗或者簡單的規則匹配進行風險識別，不僅效率低下，而且容易漏判或誤判[2]。而基于NLP技術的風險識別方法，可以更加精準、高效地識別出作業中的潛在風險，并通過智能推送管控措施，有助于提高油氣非常規作業的安全性和效率。

通過本文的研究，旨在提供一個基于NLP技術的油氣非常規作業風險識別及管控措施推送解決方案，以實現更加精準、高效的風險識別和管控措施推送，這將對提高油氣非常規作業風險管控水平具有重要意義。

1 技術路線

本文的技術路線主要包括以下步驟：首先，收集企業非常規作業管理制度規程和標準，梳理非常規作業類型、風險類型及管控措施，建立非常規作業JSA知識庫。其次，基于企業歷史非常規作業許可記錄、JSA記錄和監督檢查記錄等過程數據，利用NLP技術建立非常規作業文本分類模型，實現作業類型識別、風險因素提取和管控措施分類。最后，通過非常規作業管理系統集成JSA知識庫和文本識別模型，實現非常規作業風險智能識別與管控措施關聯推送。技術路線如圖1所示。

圖1 技術路線圖

圖2 風險智能識別模型構建流程

圖3 非常規作業許可管理系統截圖

2 非常規作業JSA 知識庫構建

根據油氣行業非常規作業特點，綜合以下5種方式構建JSA知識庫：參考行業標準、參考歷史事故案例、專家經驗、系統分析、查閱文獻資料。其中，參考行業標準主要是在構建JSA知識庫時，借鑒企業及同行業的JSA分析指南或標準，了解常見的風險因素和管控措施。參考歷史事故案例主要是分析和總結歷史非常規作業事故案例的經驗教訓，了解導致事故發生的根本原因和相應的管控措施。專家經驗主要是在構建JSA知識庫時，邀請相關領域的專家參與，根據他們的實踐經驗和專業知識，補充和完善JSA知識庫中的風險因素和管控措施。系統分析主要是對各類油氣非常規作業的整個過程進行分解，識別出各個作業環節中可能存在的風險因素，并針對每個風險因素提出相應的管控措施。查閱文獻資料可以了解油氣非常規作業領域的研究現狀和發展趨勢，從中獲取有價值的信息和啟示，補充和完善JSA知識庫。 以上5種方法從不同的維度來構建非常規作業JSA知識庫，基本能保證JSA知識庫系統全面，再根據企業實際應用情況通過反復迭代補充完善。

在構建非常規作業JSA知識庫時，遵循以下幾點原則：①實用性，JSA知識庫要具有實用性，能夠為實際作業過程中的風險管控提供有效的支持和指導；②可操作性，JSA知識庫中的管控措施要具有可操作性，能夠被現場作業人員理解和執行；③動態更新，由于油氣非常規作業環境和工作條件的不斷變化，JSA知識庫需要不斷進行動態更新和完善，以適應新的風險因素和管控需求；④智能化，利用NLP等人工智能技術手段，實現對JSA知識庫的智能化管理和應用，提高風險管控的效率和準確性[3]。

3 非常規作業風險智能識別模型構建

非常規作業風險智能識別模型的構建需要結合自然語言處理（NLP）技術和深度學習算法，構建步驟如下：①數據預處理：對采集的非常規作業文本數據進行預處理，包括分詞、詞性標注、命名實體識別等，以去除無關字符和停用詞，并提取出關鍵信息。②特征提取：利用詞袋模型（Bag of Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）技術從文本中提取風險因素，包括人的因素、設備因素、環境因素和管理因素等。③建立風險識別模型：將非常過作業文本描述和提取的風險因素作為輸入，將風險類型作為輸出，利用BERT[4]深度學習算法建立風險識別模型，實現非常規作業非結構數據向結構化風險類別的轉變。④模型訓練和優化：綜合交叉驗證、特征選擇、調參等手段對風險識別模型進行訓練和優化，以獲得最佳的分類效果，提高模型的準確性和魯棒性。⑤風險識別模型評估：將新的非常規文本數據輸入到模型中，利用訓練好的風險識別模型實現風險智能識別。⑥風險推送：根據風險識別結果，對高風險作業進行預警推送，保障風險全面辨識和管控措施落實到位。

表1 壓縮機維修作業項目JSA庫示例

在構建非常規作業風險智能識別模型時，需要注意以下幾點：①數據質量：采用高質量的數據源和數據清洗技術，以保證數據的質量和可靠性。②特征工程：選擇合適的技術和方法對文本數據進行特征提取和選擇，以反映文本數據的語義信息和上下文關系。③模型選擇：根據實際需求和數據特點，選擇合適的深度學習算法和模型，以獲得最佳的分類效果。④模型泛化能力：在模型訓練過程中，要避免過擬合和欠擬合現象的出現，以提高模型的泛化能力和適應性。⑤實時性：對于實時采集的數據，要求風險識別模型具有快速的處理速度和響應能力，以實現實時預警和監控。

4 非常規作業許可管理系統實現

將JSA知識庫和風險識別模型集成于非常規作業許可管理系統中，可以有效地輔助JSA分析人員快速進行風險評估和識別，同時也可以提高風險管控措施的效率和準確性。

首先，JSA知識庫包含了大量的歷史數據、行業標準、風險因素和管控措施等信息，可以為分析人員提供豐富的參考和指導。通過將JSA知識庫集成到非常規作業管理系統中，分析人員可以更加方便地獲取相關信息，更好地掌握作業過程中的風險點和管控要點。

其次，風險識別模型可以對采集的文本數據進行自動分析和處理，快速提取風險因素并評估風險級別。通過將風險識別模型集成到非常規作業管理系統中，可以實現對文本數據的實時處理和智能識別，提高風險管控的效率和準確性。

最后，根據風險識別結果，非常規作業管理系統可以智能推送相應的管控措施。包括針對特定風險因素的危險源排查、安全防范措施、應急預案等。通過將風險識別結果與管控措施進行智能匹配和推送，可以確保現場作業人員能夠及時獲取針對風險因素的有效管控措施，從而保障作業過程的安全性和穩定性[5]。

5 結束語

本文提出了一種基于NLP技術的油氣非常規作業風險識別及管控措施推送方法。該方法通過NLP技術實現風險因素的自動識別和JSA庫的管控措施生成，再通過非常規作業管理系統實現管控措施的精準推送。實際應用表明，該方法能夠提高油氣非常規作業的安全性和效率。然而，該方法仍存在一定的局限性，如對NLP模型的訓練需要大量標注數據，對JSA庫的建立需要豐富的經驗等。未來的研究方向可以包括改進NLP模型和提高JSA庫的智能性等。