浅析人工智能方法在油田措施领域的应用

卢岩

摘要： 本文分析了油田信息化和人工智能数字化技术的背景，从工作和分析方法两个方面探讨了找到准确合适目标的重要意义，并且从数据的收集与整合和算法模型的运用两个方面提出了具体实施方法。

关键词：人工智能 油田措施领域 数字化

引言：

石油的开采在我国的经济发展道路上有着不可磨灭的作用，随着我国科技的飞速发展，如何更有效地将人工智能应用到油田措施领域中来自然也就成了重点关注问题。我国的油田智能技术愈国外相比稍显落后，所以我们更应当找到合适的数字化技术，积累自己的经验应用到实际工作中去。

一、背景

1.1 油田信息化

以前，我国的油田数据分析主要依靠人力，主要依靠各方面的研究人员组成数据研究小组，对油田方面的数据进行整合分析，但是面对日益庞大的数据库更新，就算是精通的专家也显得力不从心，将如此庞大的各种数据进行整合更是极具挑战性的任务[1]。再者来说，由于在当时的传感器不够普及，数据收集工作单靠人工是远远不够的，只依靠人工力量也就造成了数据缺失甚至造假，各方面数据不匹配的后果发生，给之后的数据整合工作又增添了难度。

随着我国科学技术的飞速前进以及传感器技术的提升和普及，数字化技术也已经应用到油田措施领域中来。对未来来说，如何将人工智能数字化技术应用到油田各方面领域对于提高油田的开采速率和整体效益来说，具有至关重要的意义。

1.2 人工智能数字化技术

目前，手机、电脑、网络的普及，实现了全球的信息化。化计算机的运算能力以及存储空间相比较之前已经有了质的飞跃，它可以进行超快速计算，非常适合将这种功能充分发挥到油田的数据搜集工作中去，以代替之前的人力数据收集。而目前现状是，在油田上，精通开采、数据分析的工程家数量不在少数，而懂得人工智能方面的专家却少之又少，油田也是对此类人才求贤若渴。

我们应把工程化与数字信息化很好地结合起来，更多地培养数字信息化人才，将人工智能大规模地应用在油田上，那么油田的未来发展必将海阔天空。

二、不同角度的分析目标

开采石油对于我国的经济技术发展有着极为重要的意义，它们成正相关关系。而人工智能又在开采油田过程中起着至关重要的作用，所以，将人工智能应用到油田领域对于提高油田的开采速率和整体效益来说，具有至关重要的意义。

2.1 工作方面

从工作的角度来说，主要包括两个方面：降低成本和提高效益。降低成本主要包含减小原料费用、人力成本、设备维修费用、安全事故发生次数等，通过数据分析找到最小值。提高效益就是指增大油田的产量以及提高工人的工作效率，通过数据分析得到最大值[2]。人工智能通过各项数据的分析简历模型并产生推测，出具详细的分析报告以供专家参考。通过数字化技术对于数字的敏感，及时对异常数据进行提醒，并检查异常原因，有效减少设备仪器的维修次数，延长仪器的使用寿命，最大程度上减小事故的发生。

2.2 分析方法方面

不熟悉人工智能的研究人员是不可能提出符合当前情况的、可以通过努力实现的、合适的目标的。数字化技术在油田的应用目前来说还不成熟，还有很大发展空间，还需要人力辅助才能完成一些工作。人在和机器配合地过程中，效果是相辅相成的，机器完成工作的程度取决于人对于它的熟悉程度。一个准确适当的目标是具有至关重要的意义的，它掌握着人们为之努力的方向，如果从一开始的目标就定错了，人们努力的方向也就错了，最后的结果肯定是不理想的。

三、具体措施

3.1 数据的收集与整合

俗话说，万事开头难。在油田工作中，做好数据收集工作就成功了第一步。这项工作是十分繁琐复杂的，工作量巨大，数据的完整性和准确性直接影响后续工作是否能顺利完成。而实际情况是，不存在完全准确无误的数据库，不论是研究人员主动收集的，还是从其他数据库调取的，亦或是通过电脑录入的数据，都会存在或多或少的误差，不可能零失误。负责分析的专家需要同时具备人工智能知识和油田相关知识，才能将巨大的数字融会贯通。

在对数据进行处理的过程中，最大的难题就是如何将巨大的数据样本进行整合并建立合适的模型进行运算得到理想的结果。这就要求操作机器的研究人员能对每个数据做到充分的渗入认识，了解每个数字的意义，及时发现缺乏的关键数据并及时正确补充，将关键性数据保留，将冗杂数据舍弃，建立合适的数据库，用智能机器演算推断出想要的数据结果，供专家参考。

3.3 算法模型的运用

通过分析不同样品量的数据库信息，运用相匹配的各異的算法来构建不同模型来分析数据。在实际工作中一一应用，摒弃不合适的模型，找到准确好用的模型，并通过不断总结经验，得到一个适用于多种数据库的、切合实际的模型，方便快速地得到期望的结果，应用在油田工作中，起到辅助参考作用[3]。

四、结论

人工智能在油田的措施领域上可以发挥出高效的作用，应当多培养技术化与数字信息化双方面人才，共同找到合适有知道意义的目标并为之不断努力。利用人工智能降低费用成本和提高企业效益，就需要机器进行油田数据的收集与整合，并总结出一套适合多种数据库的模型，方便快捷地推算出预期数据，供研究人员参考。

参考文献：

[1]马庆.浅谈人工智能方法在油田措施领域的应用[J].信息技术与信息化，2019，10（55）：177-179

[2]李园园.智能油田的数据治理工程及应用技术研究[J].中国管理信息化，2019，22（10）：72-73

[3]刘洁龄.关于油田智能化生产运行管理系统的设计与实现[J].高科技产品研发，2017，10（4）：17-19

[4]杨斌.人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用[J].计算机产品与流通，2019（03）：142.

[5]肖岩军，王津，陈震杭.RSAC 2019新词：选举安全、人工智能与网络空间和基础设施安全局（CISA）[J].保密科学技术，2019（04）：49-52.

[6]王海洋.人工智能技术在网络空间安全防御中的应用探讨[J].网络安全技术与应用，2018（12）：5+18.