關于人工智能技術在油田生產管理中應用的實踐與思考

Summary：伴隨信息化時代的到來，在油田生產管理中，很多新型生產技術和生產設備得以應用。生產管理大多以信息化管理為主，在日常的生產管理中會產生大量的信息和數據，將人工智能技術應用于趨勢及指標預測、生產異常問題預警中能夠達到事半功倍的效果。加強對人工智能技術的深入應用，成為當前時代下油田生產管理中的一項重要任務。Keys：人工智能技術；油田生產管理；應用；實踐；思考。引言：人工智能技術等信息化技術的應用，推進了油田生產管理模式的優化和更新，油氣生產物聯網建設成為一項重要的趨勢。在注水站、聯合站和油氣水井中對信息化技術進行利用，能夠實現自動化的實時采集和生產。借助人工智能技術，能夠對大量的信息和數據進行挖掘和利用，不僅能夠大幅提升油田的生產效益，同時也能促進行業勞動力的解放。一、人工智能在油氣生產管理中的實際應用（一）異常問題超前預警受限于技術水平和生產觀念，國內油氣行業對于人工智能技術的應用還處于起步階段。海量的信息和數據是人工智能工業化應用的基礎和前提，如果按照傳統的人工分析模式進行分析，不僅分析周期比較長，分析效率也比較低，推進機器智能與人工智能的有效結合，能夠對數據的潛在價值進行挖掘，從而為油田生產管理工作創造便利。在油田的日常生產過程中，受到諸多外部因素的影響，往往會出現一些故障和問題，這時異常問題的超前預警顯得尤為重要。在油氣生產過程中，受到生產壓差的影響，生產過程中大多為協調運行的節點系統，如果某一節點出現了故障和問題，就可能會對整個生產體系的運行產生影響。在應用人工智能技術后，該種情況得到了有效的改善，借助人機交互，能夠構建專業的預警模型，對故障和問題進行追蹤，引導相關技術人員開展超前處置、超前優化和預測維護工作，有利于降低生產和維護成本。（二）趨勢及指標預測趨勢預測工作往往開展于異常預警工作之后，能夠對生產過程中的動態變化情況和趨勢進行定量化預測，從而構建趨勢變化特征指標，完成對趨勢的定量化預測，幫助行業技術人員完成超前決策和超前優化工作。生產指標預測工作能夠對含水、注水量和耗電量等生產指標的變化趨勢進行學習。通過專業化的分析后，構建相對科學的指標預測模型，最終實現對生產指標變化情況的預測，可以說為后期的生產管理工作創造了巨大的便利。二、人工智能在油氣生產管理中應用的具體路線（一）以機器學習技術為基礎針對生產過程中地面設備和油井工況的常見異常和刮胡子那個，能夠構建專業的深度學習模型，該類學習模型的建立離不開對大量樣本數據的分析和整合，并對不同信息參數的內在關聯關系和權重進行梳理，進而構建預測和預警模型，實現對生產指標和生產問題的定量化預警和預測。不僅能夠推進模型的進一步優化，也能提升模型的精度。將機器學習技術作為重要的技術路線，能夠對回壓、電參數和工圖等多重參數進行整合和分析，構建專業化的人工神經網路訓練集。針對泵漏等常見的異常工況構建人工神經網路模型，在一些油田的生產管理中得到了廣泛的應用。對該種技術路線的優勢進行分析，主要在于數據本身，計算機能夠完成自動預警和模型的預測工作，為后期的定量化預測創造了便利，逐漸成為新一代的人工智能技術，但是該種技術在應用過程中也存在一些弊端，譬如模型的訓練周期比較長、結果可解釋性差和學習樣本工作量大等。（二）以知識工程技術為基礎相關技術人員結合自身的專業知識和專業經驗，對油田生產管理過程中出現的一些異常問題進行分析，尤其是其中參數變化規律，最終提煉出異常問題成因和參數變化規律，構建經驗驅動型的預警模型，對一些可能出現的同類問題進行預警。規則模型的創建和應用，本質上也是生產知識和生產經驗積累和沉淀的成果。結合一些油田的生產管理工作來看，一些企業研制了油氣生產多參數組合的預警軟件，能夠解決傳統生產管理模式出現的一些預警式管理問題，在該類模式應用之后，相關技術人員的方法和經驗都融入模型中，能夠實現對異常問題的超前預警。該技術的優勢主要體現在人機交互上，不僅能夠總結技術人員的工作經驗，同時也能發揮計算機的計算優勢，借助已有的經驗和機理，構建相關的規則模型，問題預警準確率得到顯著提升。但是該種技術路線也存在一些劣勢，譬如無法發揮機器智能的優勢，計算機無法自主開展智能判斷和特征分析工作，定量化的預測難以實現，是相對傳統的一類人工智能方法。（三）機器學習與知識工程相結合該技術充分結合機器學習和知識工程兩個路線，充分發揮了兩個路線的優勢，有助于推進機器智能和人工智能的進一步融合，在知識工程路線中獲取的各類有效預警信息，能夠成為第二類方法機器學習的樣本，通過特定的算法對機器學習模型的進行建設，完成對各類異常問題的定量化預測和預警，有助于大幅提升預警精度和覆蓋范圍。將該技術路線作為重要的指導，開展現場試點工作，對通過對有效預警信息的手機，包括最小載荷、最大載荷和有功功率等參數，獲得了綜合性的特征指標，隨后借助神經網絡構建專業性的深度學習模型，開展后續的模型訓練工作，對油井的各項指標進行預測，為后續井筒處理工作的推進創造了便利。該技術的優勢較為顯著，主要得益于機器智能與人工智能的有機結合，為人機交互創造了便利，同時也有效規避了兩種技術路線的劣勢，不僅代表著當前時代下油氣生產人工智能的發展方向，同時也符合行業人工智能應用的具體需求。結束語人工智能技術在油田生產管理中的應用，不僅是油田生產行業轉型和升級的內在要求，同時也符合我國經濟社會建設的發展腳步。借助信息化平臺能夠促進工作人員、生產數據和機器的有效連接，達到提升生產管理效率和質量的理想目標。油田生產行業要發揮自身的能動性，基于自身的生產管理需求，構架專業的信息化管理體系，同時推進專業性技術人才的培養，為行業的發展奠定堅實的基礎。Reference：

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