人工智能技術在石油工程的應用

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摘要：隨著智能化油田開發和技術工藝的不斷創新優化，相關行業人士對石油發展興趣可謂是得到了巨大提升，相應的對安全高效智能工具需求也在大幅度增強，在這種情況下就要基于地面設施系統模擬和油藏建模兩方面內容展開深入探討，構建形成一個較為完善管理體系，促使石油工程行業能夠取得突出性進展。論文主要對人工智能技術在石油工程行業中的應用情況進行詳細闡述。

關鍵詞：人工智能技術；石油工程；應用

一、關于一體化智能系統的構建分析

現階段，人工智能技術已逐漸在石油工程領域中取得了廣泛性應用，其中涉及到高層管理決策、采油工程、油井處理及鉆井油藏等相關內容，可有效解決石油工程開展期間存在不足之處，具體可將石油工程面臨問題分為以下幾種類型：第一，數據型問題。主要包括地震數據檢測、鉆孔曲線測量及油藏特征分析等方面內容，需得出準確性數據信息便于為其他工作開展提供切實可行參考依據[1]；第二，優化型問題。具體是指通過地面設備的合理優化來大大提高石油產量；第三，公式型問題。主要包括鑒定識別、測井數據介紹及提高采收率等內容；第四，知識融合型問題。需要選出較為合理恰當實踐應用手段?？傮w來說，盡管智能化系統已逐步應用到石油工程中去，但卻因專業人士缺乏明顯創新想象力而無法達到最佳效果，并且智能系統還具備一定局限性特點，對石油工程實施效率提升有著不利影響。在這種情況下，為有效克服上述難題，就需石油工程工作人員能積極采用人工智能技術手段，徹底解決以往智能系統應用存在不足，借助科學合理分析方法對數據信息展開深入化分析探討，從而促使石油行業能夠順利發展。

二、石油工程領域中人工智能技術的應用分析

（一）油田地面設施系統模擬應用。在此以某區域油田資源為例，該油田共有700多口生產井，所有生產液體全部運送到三相分離設備中，并從分離設備中分離出適量高壓氣進入到管網結構中，并且周圍環境溫度還對設備工作效率有著直接影響，可以說是后期石油產量的主要影響因素之一。因此為有效解決這一問題，就需相關工作人員能積極構建智能模型結構，準確測量出石油工程地面系統實際運行情況，對分離設備產油量起到一定幫助作用。同時石油工程參與人員還應根據項目開發情況構建神經模型結構，著手于數據統計分析情況，主要包括鑒定識別和數字矩陣補孔兩點內容，隨后可綜合采用模糊聚類和變量分析方法對石油工程中涉及到的所有數據變量展開分析探討，充分考慮到各個變量可能對最終結果產生影響，防止數據信息出現較大變化情況。除此之外，模糊聚類還包含兩大優勢，分別是數據代表性和利用數據對研發模型進行檢驗等，往往該種方法主要適用于列串數據量低于30%情況下。

（二）地層油藏特性模擬應用。從某種角度上來說，地層油藏特性模擬屬于非均質地層結構，其中油藏數據信息與測井資料二者并無明顯聯系，根據對智能系統常規測井曲線和共振圖像曲線的最新調查研究可進一步明確地層特征，充分體現人工智能技術具備的儲藏優勢[2]。同時地層油藏特性模擬試驗開展的主要目的便是借助口井磁共振測井資料信息構建一個流體飽和度和滲透率都較強的智能模型結構，將該模型具體應用到石油工程中去可真實反映出油藏特征實際分布情況，但尤其需要注意一點就是磁共振圖像技術不能應用于下套井中[3]。除此之外，因生產層構成巖石質量和特征存在著較大差距，所以常常數據質量就表示巖石具體變化情況和最高數值，也就是說，若想對巖石特性有一個深入掌握，首先就要充分了解該區域內巖石變化情況，從而借助口井數據信息構建先對完善網絡模型，大大提高石油工程測量準確性，進一步凸顯人工智能技術存在優勢，實現人工智能技術在石油領域中應用的最佳成效。

三、結語

綜上所述，石油工程領域開展核心要素便是如何準確找出其中存在問題，將人工智能技術合理應用其中并發揮出最大作用，幫助石油行業取得更高經濟效益?？傮w來說，一體化智能系統構建與其他技術有著相似之處，但也具備著一定獨特優勢，即為對信息技術發展有著引導性作用，逐漸使一體化智能系統成為石油行業發展主要趨勢，徹底解決以往石油工程發展存在的系統問題，促使石油行業不斷朝向健康方向前進。

參考文獻

[1]張松楊.簡述石油工程中采油的技術要求[J].科學與財富,2016(3):99-99.

[2]湯曉勇,王鴻捷,胡耀義.油氣企業智能化轉型的規劃與建設方法研究[J].天然氣與石油,2018(1):96-100.

[3]陳曦.探究石油工程中采油的技術要求[J].化工管理,2015(20):82.

作者：王斌 單位：北京中油瑞飛信息技術有限責任公司