基于NLP的油气非常规作业风险识别及管控措施推送

常江 郭桂娇 熊龙强 夏星 王磊 阎红巧

1. 长庆油田分公司 陕西 西安 710021

2. 中石油安全环保技术研究院 北京 102206

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）逐渐深入到各个行业领域，为各行各业带来革命性的变革。其中，自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要组成部分，旨在让计算机理解和处理人类语言。近年来，NLP技术在油气非常规作业风险管控方面的应用越来越受到关注。本文旨在探讨如何利用基于NLP技术的信息系统，实现油气非常规作业风险的自动识别以及针对这些风险的管控措施的智能推送。

在油气行业中，非常规作业通常指那些涉及高风险、高成本、复杂度高、成功率低、周期长、技术要求高等特性的作业[1]。这些作业的风险识别与管控是油气生产过程中的关键环节。传统的方法通常是依靠人工经验或者简单的规则匹配进行风险识别，不仅效率低下，而且容易漏判或误判[2]。而基于NLP技术的风险识别方法，可以更加精准、高效地识别出作业中的潜在风险，并通过智能推送管控措施，有助于提高油气非常规作业的安全性和效率。

通过本文的研究，旨在提供一个基于NLP技术的油气非常规作业风险识别及管控措施推送解决方案，以实现更加精准、高效的风险识别和管控措施推送，这将对提高油气非常规作业风险管控水平具有重要意义。

1 技术路线

本文的技术路线主要包括以下步骤：首先，收集企业非常规作业管理制度规程和标准，梳理非常规作业类型、风险类型及管控措施，建立非常规作业JSA知识库。其次，基于企业历史非常规作业许可记录、JSA记录和监督检查记录等过程数据，利用NLP技术建立非常规作业文本分类模型，实现作业类型识别、风险因素提取和管控措施分类。最后，通过非常规作业管理系统集成JSA知识库和文本识别模型，实现非常规作业风险智能识别与管控措施关联推送。技术路线如图1所示。

图1 技术路线图

图2 风险智能识别模型构建流程

图3 非常规作业许可管理系统截图

2 非常规作业JSA 知识库构建

根据油气行业非常规作业特点，综合以下5种方式构建JSA知识库：参考行业标准、参考历史事故案例、专家经验、系统分析、查阅文献资料。其中，参考行业标准主要是在构建JSA知识库时，借鉴企业及同行业的JSA分析指南或标准，了解常见的风险因素和管控措施。参考历史事故案例主要是分析和总结历史非常规作业事故案例的经验教训，了解导致事故发生的根本原因和相应的管控措施。专家经验主要是在构建JSA知识库时，邀请相关领域的专家参与，根据他们的实践经验和专业知识，补充和完善JSA知识库中的风险因素和管控措施。系统分析主要是对各类油气非常规作业的整个过程进行分解，识别出各个作业环节中可能存在的风险因素，并针对每个风险因素提出相应的管控措施。查阅文献资料可以了解油气非常规作业领域的研究现状和发展趋势，从中获取有价值的信息和启示，补充和完善JSA知识库。 以上5种方法从不同的维度来构建非常规作业JSA知识库，基本能保证JSA知识库系统全面，再根据企业实际应用情况通过反复迭代补充完善。

在构建非常规作业JSA知识库时，遵循以下几点原则：①实用性，JSA知识库要具有实用性，能够为实际作业过程中的风险管控提供有效的支持和指导；②可操作性，JSA知识库中的管控措施要具有可操作性，能够被现场作业人员理解和执行；③动态更新，由于油气非常规作业环境和工作条件的不断变化，JSA知识库需要不断进行动态更新和完善，以适应新的风险因素和管控需求；④智能化，利用NLP等人工智能技术手段，实现对JSA知识库的智能化管理和应用，提高风险管控的效率和准确性[3]。

3 非常规作业风险智能识别模型构建

非常规作业风险智能识别模型的构建需要结合自然语言处理（NLP）技术和深度学习算法，构建步骤如下：①数据预处理：对采集的非常规作业文本数据进行预处理，包括分词、词性标注、命名实体识别等，以去除无关字符和停用词，并提取出关键信息。②特征提取：利用词袋模型（Bag of Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）技术从文本中提取风险因素，包括人的因素、设备因素、环境因素和管理因素等。③建立风险识别模型：将非常过作业文本描述和提取的风险因素作为输入，将风险类型作为输出，利用BERT[4]深度学习算法建立风险识别模型，实现非常规作业非结构数据向结构化风险类别的转变。④模型训练和优化：综合交叉验证、特征选择、调参等手段对风险识别模型进行训练和优化，以获得最佳的分类效果，提高模型的准确性和鲁棒性。⑤风险识别模型评估：将新的非常规文本数据输入到模型中，利用训练好的风险识别模型实现风险智能识别。⑥风险推送：根据风险识别结果，对高风险作业进行预警推送，保障风险全面辨识和管控措施落实到位。

表1 压缩机维修作业项目JSA库示例

在构建非常规作业风险智能识别模型时，需要注意以下几点：①数据质量：采用高质量的数据源和数据清洗技术，以保证数据的质量和可靠性。②特征工程：选择合适的技术和方法对文本数据进行特征提取和选择，以反映文本数据的语义信息和上下文关系。③模型选择：根据实际需求和数据特点，选择合适的深度学习算法和模型，以获得最佳的分类效果。④模型泛化能力：在模型训练过程中，要避免过拟合和欠拟合现象的出现，以提高模型的泛化能力和适应性。⑤实时性：对于实时采集的数据，要求风险识别模型具有快速的处理速度和响应能力，以实现实时预警和监控。

4 非常规作业许可管理系统实现

将JSA知识库和风险识别模型集成于非常规作业许可管理系统中，可以有效地辅助JSA分析人员快速进行风险评估和识别，同时也可以提高风险管控措施的效率和准确性。

首先，JSA知识库包含了大量的历史数据、行业标准、风险因素和管控措施等信息，可以为分析人员提供丰富的参考和指导。通过将JSA知识库集成到非常规作业管理系统中，分析人员可以更加方便地获取相关信息，更好地掌握作业过程中的风险点和管控要点。

其次，风险识别模型可以对采集的文本数据进行自动分析和处理，快速提取风险因素并评估风险级别。通过将风险识别模型集成到非常规作业管理系统中，可以实现对文本数据的实时处理和智能识别，提高风险管控的效率和准确性。

最后，根据风险识别结果，非常规作业管理系统可以智能推送相应的管控措施。包括针对特定风险因素的危险源排查、安全防范措施、应急预案等。通过将风险识别结果与管控措施进行智能匹配和推送，可以确保现场作业人员能够及时获取针对风险因素的有效管控措施，从而保障作业过程的安全性和稳定性[5]。

5 结束语

本文提出了一种基于NLP技术的油气非常规作业风险识别及管控措施推送方法。该方法通过NLP技术实现风险因素的自动识别和JSA库的管控措施生成，再通过非常规作业管理系统实现管控措施的精准推送。实际应用表明，该方法能够提高油气非常规作业的安全性和效率。然而，该方法仍存在一定的局限性，如对NLP模型的训练需要大量标注数据，对JSA库的建立需要丰富的经验等。未来的研究方向可以包括改进NLP模型和提高JSA库的智能性等。