关于人工智能技术在油田生产管理中应用的实践与思考

关于人工智能技术在油田生产管理中应用的实践与思考

张,斌

大庆油田第七采油厂第五作业区注采720班 163000

摘要：伴随信息化时代的到来，在油田生产管理中，很多新型生产技术和生产设备得以应用。生产管理大多以信息化管理为主，在日常的生产管理中会产生大量的信息和数据，将人工智能技术应用于趋势及指标预测、生产异常问题预警中能够达到事半功倍的效果。加强对人工智能技术的深入应用，成为当前时代下油田生产管理中的一项重要任务。

关键词：人工智能技术；油田生产管理；应用；实践；思考。

引言：

人工智能技术等信息化技术的应用，推进了油田生产管理模式的优化和更新，油气生产物联网建设成为一项重要的趋势。在注水站、联合站和油气水井中对信息化技术进行利用，能够实现自动化的实时采集和生产。借助人工智能技术，能够对大量的信息和数据进行挖掘和利用，不仅能够大幅提升油田的生产效益，同时也能促进行业劳动力的解放。

一、人工智能在油气生产管理中的实际应用

（一）异常问题超前预警

受限于技术水平和生产观念，国内油气行业对于人工智能技术的应用还处于起步阶段。海量的信息和数据是人工智能工业化应用的基础和前提，如果按照传统的人工分析模式进行分析，不仅分析周期比较长，分析效率也比较低，推进机器智能与人工智能的有效结合，能够对数据的潜在价值进行挖掘，从而为油田生产管理工作创造便利。

在油田的日常生产过程中，受到诸多外部因素的影响，往往会出现一些故障和问题，这时异常问题的超前预警显得尤为重要。在油气生产过程中，受到生产压差的影响，生产过程中大多为协调运行的节点系统，如果某一节点出现了故障和问题，就可能会对整个生产体系的运行产生影响。在应用人工智能技术后，该种情况得到了有效的改善，借助人机交互，能够构建专业的预警模型，对故障和问题进行追踪，引导相关技术人员开展超前处置、超前优化和预测维护工作，有利于降低生产和维护成本。

（二）趋势及指标预测

趋势预测工作往往开展于异常预警工作之后，能够对生产过程中的动态变化情况和趋势进行定量化预测，从而构建趋势变化特征指标，完成对趋势的定量化预测，帮助行业技术人员完成超前决策和超前优化工作。生产指标预测工作能够对含水、注水量和耗电量等生产指标的变化趋势进行学习。通过专业化的分析后，构建相对科学的指标预测模型，最终实现对生产指标变化情况的预测，可以说为后期的生产管理工作创造了巨大的便利。

二、人工智能在油气生产管理中应用的具体路线

（一）以机器学习技术为基础

针对生产过程中地面设备和油井工况的常见异常和刮胡子那个，能够构建专业的深度学习模型，该类学习模型的建立离不开对大量样本数据的分析和整合，并对不同信息参数的内在关联关系和权重进行梳理，进而构建预测和预警模型，实现对生产指标和生产问题的定量化预警和预测。不仅能够推进模型的进一步优化，也能提升模型的精度。

将机器学习技术作为重要的技术路线，能够对回压、电参数和工图等多重参数进行整合和分析，构建专业化的人工神经网路训练集。针对泵漏等常见的异常工况构建人工神经网路模型，在一些油田的生产管理中得到了广泛的应用。对该种技术路线的优势进行分析，主要在于数据本身，计算机能够完成自动预警和模型的预测工作，为后期的定量化预测创造了便利，逐渐成为新一代的人工智能技术，但是该种技术在应用过程中也存在一些弊端，譬如模型的训练周期比较长、结果可解释性差和学习样本工作量大等。

（二）以知识工程技术为基础

相关技术人员结合自身的专业知识和专业经验，对油田生产管理过程中出现的一些异常问题进行分析，尤其是其中参数变化规律，最终提炼出异常问题成因和参数变化规律，构建经验驱动型的预警模型，对一些可能出现的同类问题进行预警。规则模型的创建和应用，本质上也是生产知识和生产经验积累和沉淀的成果。

结合一些油田的生产管理工作来看，一些企业研制了油气生产多参数组合的预警软件，能够解决传统生产管理模式出现的一些预警式管理问题，在该类模式应用之后，相关技术人员的方法和经验都融入模型中，能够实现对异常问题的超前预警。该技术的优势主要体现在人机交互上，不仅能够总结技术人员的工作经验，同时也能发挥计算机的计算优势，借助已有的经验和机理，构建相关的规则模型，问题预警准确率得到显著提升。但是该种技术路线也存在一些劣势，譬如无法发挥机器智能的优势，计算机无法自主开展智能判断和特征分析工作，定量化的预测难以实现，是相对传统的一类人工智能方法。

（三）机器学习与知识工程相结合

该技术充分结合机器学习和知识工程两个路线，充分发挥了两个路线的优势，有助于推进机器智能和人工智能的进一步融合，在知识工程路线中获取的各类有效预警信息，能够成为第二类方法机器学习的样本，通过特定的算法对机器学习模型的进行建设，完成对各类异常问题的定量化预测和预警，有助于大幅提升预警精度和覆盖范围。

将该技术路线作为重要的指导，开展现场试点工作，对通过对有效预警信息的手机，包括最小载荷、最大载荷和有功功率等参数，获得了综合性的特征指标，随后借助神经网络构建专业性的深度学习模型，开展后续的模型训练工作，对油井的各项指标进行预测，为后续井筒处理工作的推进创造了便利。

该技术的优势较为显著，主要得益于机器智能与人工智能的有机结合，为人机交互创造了便利，同时也有效规避了两种技术路线的劣势，不仅代表着当前时代下油气生产人工智能的发展方向，同时也符合行业人工智能应用的具体需求。

结束语

人工智能技术在油田生产管理中的应用，不仅是油田生产行业转型和升级的内在要求，同时也符合我国经济社会建设的发展脚步。借助信息化平台能够促进工作人员、生产数据和机器的有效连接，达到提升生产管理效率和质量的理想目标。油田生产行业要发挥自身的能动性，基于自身的生产管理需求，构架专业的信息化管理体系，同时推进专业性技术人才的培养，为行业的发展奠定坚实的基础。

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