大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望--中国期刊网

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大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望

发表时间：2021/6/29 来源：《基层建设》2021年第6期作者：徐敏李刚李秋霞

[导读] 摘要：信息和通信技术的迅猛发展，如计算机、大量数据、移动因特网和人工智能”。

        长庆油田第五采油厂堡子湾作业区陕西榆林 718611
        摘要：信息和通信技术的迅猛发展，如计算机、大量数据、移动因特网和人工智能”。数字革命正在成为工业现代化的新动力，大量数据和人工智能技术的迅速发展导致了社会和工业链中的破坏性变化。石油是工业的血液，是促进国民经济和工业现代化的重要物质基础。随着高质量资源的发展，剩余资源的开采变得越来越复杂，并且出现了与石油资源质量有关的问题。老油田含水量高，石油价格低，环境污染。数据的大整合，人工智能的工艺和能源将在油气田的勘探和开发中发挥重要作用。
        关键词：大数据；人工智能；油田开发
        随着时代的迅速发展，在一个数据丰富的时代，随着高质量资源的不断开发，其他资源的开发变得越来越困难，迫切需要创新技术，以提高碳氢化合物勘探和开发的效率和效益。随着大量数据的人工智能，石油和天然气领域的智力水平将越来越高，不仅是降低成本，提高油田质量和效率的有效方法，而且还有石油天然气技术发展的必然趋势。深入研究了大量数据和人工智能在油气田开发中的应用，研究了油田和天然气田建设的目标，并为其开发提供了关键技术。
        一、大数据和人工智能技术油气田智能化发展
        目前，工业革命正在迅速发展，高数据和人工智能的技术，在整个社会和行业链的不稳定的变化。在许多互联网领域开发和应用了大量数据和人工智能技术，并取得了令人鼓舞的实际成果。石油工业是国民经济的重要支柱，它一直是新技术和新方法的重要试验场，在石油工业中却是如此。大量的人工智能数据和技术仍处于初期阶段。随着中国继续开发高质量的石油资源，中国开采剩余石油资源的难度越来越大，出现了与石油资源质量差有关的问题。老油田含水量高，石油价格低，环境污染。在竞争环境低成本条件下的工业革命必然与石油工业的深层次相结合，发展智能油田，预计这将是在降低石油价格方面的一个突破。根据石油和天然气作为主要线路的物流联系，通过自动化的数据收集和管理，智能油田通过改革管理和优化过程，建立共同的感觉系统，自动控制，智能预测，优化决策在矿藏管理、石油开采工艺等领域，不断优化油田的生产和开发需求的开发允许油田勘探。在发展过程中出现了更多的实际问题。知识油田的发展走向虚拟和视觉数据、协同作用和决策效率，远程操作集成和优化生产管理，为实现原油生产的稳定而整合和共享信息资源，天然气应用和国民经济质量发展迅速发展。
        二、人工智能在油气勘探开发中的应用
        1、岩心岩石相分类。在岩心分析方面，深入研究算法主要用于图像识别，基于视觉观察和描述的对薄层图像的传统鉴定涉及一系列问题，例如试验周期的长度；衡量困难、效率低下和主观影响。深度研究算法可使岩石板的矿物识别，信息的提取，岩心的再现，特性标记，以及孔隙度识别等，具有快速准确的优势。目前，利用岩心扫描数据作为神经网络收缩计算机的培训教材，你可以期待超过90%的预测精度。
        2、测井曲线解释。储油层参数的通常预测方法是利用经地质条件进行模拟，计算储油层参数，这有助于更好地解决地质储油层的一般问题，也有助于更准确地预测复杂的地质问题。人工智能，特别是发展神经网络深入研究，开辟了预测地质层参数的新途径，这种技术可以独立研究曲线的特性，以避免人为提取误差，可以像岩石，自动识别和集电极参数判读。
        3、地震资料解释。在充分利用大量地震数据的情况下获取关于地下资源的资料是一个深入的学习领域。地震前地震形态分类系统既可提取深度凝固的神经网络特性，又可利用标记数据进行学习，有效提高识别精度。利用合成地震记录生成成套教学数据，用于制作凝固神经网络模型，这不仅可以探测断裂，而且可以发现断裂倾角，并预测更高的结果，比以前使用的相干系数和断裂概率的算法。此外，深入研究算法可以从地震数据中提取盐丘的特点，并为反转创造必要的原始模型。
        4、油气甜点预测。在传统条件下开采油藏时，可以通过将有关穿孔的信息、水力断裂和石油天然气开采数据联系起来确定相关规则。在分层和生产数据之间，然后应用聚合算法来确定甜点的水平。

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根据这一方法，预计对应率将超过85%。用卡尔茨曼过滤法（En-KF）对油藏值进行自动历史模拟，但这一方法假定：输入参数服从于高斯分布并限制其适用范围。近年来，提出了一个基于历史数据的深入学习的方法，其结果比那些更可靠，[2]基于模型通过将对潜望神经网络的分析与主要成分，对新井的生产趋势的先验预测或预测。
        5、井数据驱动油气藏产量预测。作为数据驱动程序的原始模型，深加工网络可能会根据已知的天然气开采量在油井数据和石油天然气生产之间建立关系，为合理预测一口井的生产，石油产量、井口温度和压力、井口参数和其他类型的井数据，以及整个井，明确确定生产需要。利用深度预报液体参数，引入初始压力、饱和压力、溶解气体对石油的比、地层体积系数，[4]利用深度预报液体参数，引入初始压力、饱和压力、溶解气体对石油的比值等。系统压缩系数，石油密度，气体密度，原油粘度等，训练后可以预测其它油井的饱和压力，容积系数地层和气体压缩系数。。
        三、油田智能化发展
        目前油气田的智力建设正在迅速发展，但总体上处于研究的初期阶段。它面临着许多与数据、算法和未知的地下因素有关的问题。根据对油气田开发和生产的需求，油气田建设的目标包括智能油气田建设，智能地面建设和一体化生产。
        1、智能油气藏建设。在监测和分析的基础上，对油井产量、石油开采速度、含水层和水供应等方面的预测进行了修订。完成井身实时调节，完成对矿层感觉的地质设备布置，自动收集温度、压力数据，油藏分析的结果形成了油田开发的目标方案，以生产为导向，提高产量和收获率。
        2、智能地面工程建设。不断监测、分析和调整生产工艺流程，包括生产、加工、采油、运输；根据优化石油天然气开采管理的要求，不断优化设备运行参数，减少能源消耗，提高HSE水平，因此，提高生产效率，降低成本和风险；控制关键设备和重要措施的自动化，对设备进行定期检查，预先查明潜在的问题；2.有针对性的预防性维修，加上专家诊断和分析。
        3、生产运营一体化。由于工作方法的改变、管理改变和业务流程的优化，再加上技术手段的协同作用，有关工作人员可以在区域间和跨学科各级有效地相互作用，充分利用技术优势。联合国贸易和发展会议跨部门专业合作，即一体化和优化生产，联合专业人才，如油田，石油开采工艺，在平台或环境中的生产操作、设备和设备，以提高分析、决策和执行的效率，为了提高石油和天然气生产的效率；在紧急情况下不同管理机构之间的协调；在发生重大事件时，实时管理人员了解当地情况和应急资源的分配情况，在不同地理层次的专家的支持下，在不同地理区域工作的人员可以解决与地理和时间边界有关的问题，充分利用技术专家的知识，提高生产作业的科学效率。
        随着高数据等技术的迅速发展，人工智能技术进入了新的发展阶段。在石油价格低的情况下，先进的数据和人工智能技术能够有效地节省人的消耗，提高油田开采效率，石油工业有广阔的应用前景。总之，加强在中国石油勘探和开发中使用大规模的人工智能技术，从技术角度看，实现主要石油勘探开发机构技术革新的宏伟目标，有助于石油勘探的工业现代化。
        参考文献：
        ［1］王璐．大数据在油气田网络技术在企业计算机网络信息安全中的应用[J］．科技风，2018（31）：76．
        ［2］赵俊达．大数据油气田安全技术在网络安全中的应用初探[J］．信息与电脑（理论版），2018（19）：28．
        ［3］李广宇，李智阳，李益乐，郭家良．大数据在油气田在网络安全中的有效应用[J］．网络安全技术与应用，2018（09）：11．
        ［4］仲庭祥，李敏，王娟娟．油田信息化建设的关键技术及应用效果评价［J］．中国管理信息化，2018，21（10）：
        ［5］梁文福．油田开发智能应用系统建设成果及展望［J］．大庆石油地质与开发，2019，38（5）：29．