人工智能方法在油田措施领域的应用

2021-11-22陈梦龙

中国管理信息化 2021年8期

陈梦龙

（大庆油田钻探工程公司地质录井一公司信息中心，黑龙江大庆 163000）

0 引言

石油资源是一种非常特殊的资源，虽然其用途广泛、应用价值非常高，但是，特殊的分布条件使得油田开发中存在着非常大的技术难题。使用传统的生产技术，油田开发效率低下，且无法解决资源分布条件的难题；而在信息化时代到来以后，油田措施领域的现代化水平大大提高，计算机技术、人工智能技术等信息技术在其中的应用打破了传统的生产局限，为油田企业创造了巨大的经济和社会效益。虽然人工智能在多年来一直是油田措施领域的研究热点，但在近年来才取得了一定的技术成果，其未来的发展潜力是非常大的。

1 人工智能方法应用于油田措施领域的提出背景

1.1 油田背景

在信息化时代，计算机技术和互联网技术等逐步被应用于生产生活的诸多领域，对油田行业的发展而言更是如此，互联网技术的应用加快了油田领域信息化建设进程，部分油田企业甚至实现了数字化，在生产的过程中伴随着各种数据资源的出现。现阶段，传感器技术日渐进步，物联网和5G 技术在一些领域开始推广，且在未来有着非常大的发展潜力［1］。传统的油田发展模式下，难以有效实现油田生产中各个模块、要素的关联，影响了整体的生产效率和效益。随着油田企业进入新的发展阶段，人工智能技术的应用是行业转型的必然要求。

1.2 增产措施背景

油田行业的发展与国际国内经济、政治环境的发展息息相关，油价受到这些因素的影响将会发生较大的波动，而油价波动也带动油田措施领域的人力成本与管理成本大幅提升。各个油田企业要实现更大的经济利润，可以积极利用增产技术来提升老井产能，通过采收率的提升来获得更大的利润空间。增产技术措施中，压裂、酸化和堵水等都是最为常用的手段，这些手段在具体的实施过程中，工艺参数的控制都需要应用人工智能技术来实现。

1.3 人工智能背景

大数据时代到来以后，人工智能、大数据、机器学习等成为各个领域的新名词。在油田生产的过程中，人工智能技术的快速发展使得其在油田措施领域的应用前景非常广阔，对于生产效率、效益的提升都具有关键性的作用。

2 人工智能在油田措施领域的具体应用

2.1 数据搜集

油田措施领域的相关作业开展过程中，涉及的数据搜集任务非常繁重，只有做好了前期的数据搜集工作，才可以在后期的工作中直接利用这些数据。人工智能的机械预测中，数据搜集是最为基础的工作，数据的质量、数量都与后续的数据处理结果有直接的关系。由于机器学习是人工智能的突出表现，数据和特征将是决定机器学习能力的直接因素，这就要求各个油田企业在实际的工作过程中，必须要结合油田生产的具体特征，来建立完善的数据库，将全部的数据与信息都集成在这一数据库中［2］。油田措施领域包含的数据类型非常多，管理信息系统、行业人员的电脑、公开或内部网站中都包含了一些数据，这些数据以非结构化数据为主。要发挥人工智能在油田领域的作用，就需要先构建油田大数据库，在此数据库中实现各类数据的集成，将全部类型的数据都统一在这一数据库内。

2.2 石油地震勘探

油气资源的勘探过程中，必须要率先掌握油田分布区域的地下地质情况，可以选用地震勘探的方式，地震专家要实时监测地壳活动的地震波变化情况，并利用自身的专业知识来对这些地震波变化情况加以分析，根据分析来进一步推测地下岩层的性质和形态。通常情况下，当低频地震波穿越含油区域时，波形势必会出现明显的扭曲，此时，由于在地面布设有接收设备，相关勘探人员就可以直接根据所获得的地震波变形情况，来进行地层含油情况的判定。

传统的方式下，勘探人员需要对大量的数据加以分析，而在当前的人工智能技术下，Hadoop 技术是以普通服务器为基础的，具备可扩展、高可靠的分布式系统，这一系统在油田生产领域的应用，就可以有效完成海量数据的存储与分析［3］。在数据处理、分析的过程中，使用人工智能算法，通过训练人工神经网络探测地下断层、对比方案案例识别大数据等方式，可以从成千上万的信号中进行特殊信号、噪声的筛选，保障油气资源探测的准确性，使得地震波数据的分析更加准确。

2.3 油田设备维护

油田生产领域所使用的设备非常多，由于石油分布的环境恶劣，一些设备如果长期处于恶劣条件，可能会出现设备故障。而人工智能和大数据在油田生产领域的应用，就可以有效对井下环境加以全面分析，并可以预测钻井异常情况。这些分析和预测过程的实施，可以有效消除计划外停机的次数，进而实现对设备运行、维修成本的有效控制。在钻井过程中，各种机械设备均处于高强度、长时间的运行状态，一些零部件极易出现磨损和损坏的情况，而在一些部位安装传感器，可以使得传感器所采集到的数据直接被发送到数据平台中，经由Hadoop 模型的专业化分析，可以大大降低设备的运行错误情况，找出设备中的损坏零部件，以便维修人员及时更换和处理。这一智能控制方式下，停机时间大大缩短，设备故障概率大大降低［4］。Hadoop 不仅可以获得当下的数据，还可以与历史数据加以对比，通过与设备损坏历史数据的比较，系统可以自动进行预警数据的设置，使得预警系统能够更好地发挥其作用。

2.4 调整热洗、油井生产参数

人工智能可以对各种生产数据加以整合、分析和处理，在采油过程中，可以自动对油井和热洗的生产数据加以有效优化，通过优化来全面提升油田的产量和质量。在特细和油井生产数据之前，人工智能技术下的智能系统可以自动根据油井现场的具体情况，来进行热洗温度的有效确定。因为在生产工艺的应用过程中，井温与时间存在着非常大的关联性，在时间变动的过程中，井温也会发生明显的变化，一旦油管中进入了部分的洗液，就会造成热量的较大流失，如果要使得二者保持平衡与稳定，人工智能技术就需要对热洗液温度加以自动控制［5］。

在压力和热洗排量的控制中，相关操作人员要尽量保障操作的正确性与规范性，在清洗的过程中，尽量使得热洗压力接近0，在清洗液量增长的过程中，同步提升热洗压力。热管加热的过程中，热量会伴随着这一流程而传递到采出液内。因此，人工智能技术下的各个参数、工艺控制更为便捷和高效。

2.5 钻井实时优化和风险预警

油田开采的过程中，由于油气资源的分布条件比较恶劣，可能会使得钻井面临一定的安全风险。在实际的生产作业中，利用人工智能能够对钻井实现实时优化，并起到风险预警的作用。实时风险预警系统的建立是以模糊推理方法为基础的，系统自动将现场所采集到的钻头、钻柱、底部钻具等数据与数据库参考集加以有效对比，在对比的过程中提示实际值与参考值的偏差值，在此基础上进行钻井风险的有效预防与控制。当发现存在钻井风险时，系统会立即对系统中的全部数据加以处理，在此基础上分析造成此风险的直接原因，进而给出相应的原因提示，帮助相关作业人员、部门等制定有效的预防和控制策略，通过适当的优化来有效降低风险。

总之，人工智能技术下最为关键的就是要进行数据的采集、分析和利用，将油田生产中的各个要素、模块充分联系起来，使得在油田作业的过程中，各个模块之间紧密关联。当其中任何一个部分出现异常时，系统可以及时发出报警，使得油田作业能够高效、安全开展。