人工智能技术在石油工程的应用

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摘要：随着智能化油田开发和技术工艺的不断创新优化，相关行业人士对石油发展兴趣可谓是得到了巨大提升，相应的对安全高效智能工具需求也在大幅度增强，在这种情况下就要基于地面设施系统模拟和油藏建模两方面内容展开深入探讨，构建形成一个较为完善管理体系，促使石油工程行业能够取得突出性进展。论文主要对人工智能技术在石油工程行业中的应用情况进行详细阐述。

关键词：人工智能技术；石油工程；应用

一、关于一体化智能系统的构建分析

现阶段，人工智能技术已逐渐在石油工程领域中取得了广泛性应用，其中涉及到高层管理决策、采油工程、油井处理及钻井油藏等相关内容，可有效解决石油工程开展期间存在不足之处，具体可将石油工程面临问题分为以下几种类型：第一，数据型问题。主要包括地震数据检测、钻孔曲线测量及油藏特征分析等方面内容，需得出准确性数据信息便于为其他工作开展提供切实可行参考依据[1]；第二，优化型问题。具体是指通过地面设备的合理优化来大大提高石油产量；第三，公式型问题。主要包括鉴定识别、测井数据介绍及提高采收率等内容；第四，知识融合型问题。需要选出较为合理恰当实践应用手段。总体来说，尽管智能化系统已逐步应用到石油工程中去，但却因专业人士缺乏明显创新想象力而无法达到最佳效果，并且智能系统还具备一定局限性特点，对石油工程实施效率提升有着不利影响。在这种情况下，为有效克服上述难题，就需石油工程工作人员能积极采用人工智能技术手段，彻底解决以往智能系统应用存在不足，借助科学合理分析方法对数据信息展开深入化分析探讨，从而促使石油行业能够顺利发展。

二、石油工程领域中人工智能技术的应用分析

（一）油田地面设施系统模拟应用。在此以某区域油田资源为例，该油田共有700多口生产井，所有生产液体全部运送到三相分离设备中，并从分离设备中分离出适量高压气进入到管网结构中，并且周围环境温度还对设备工作效率有着直接影响，可以说是后期石油产量的主要影响因素之一。因此为有效解决这一问题，就需相关工作人员能积极构建智能模型结构，准确测量出石油工程地面系统实际运行情况，对分离设备产油量起到一定帮助作用。同时石油工程参与人员还应根据项目开发情况构建神经模型结构，着手于数据统计分析情况，主要包括鉴定识别和数字矩阵补孔两点内容，随后可综合采用模糊聚类和变量分析方法对石油工程中涉及到的所有数据变量展开分析探讨，充分考虑到各个变量可能对最终结果产生影响，防止数据信息出现较大变化情况。除此之外，模糊聚类还包含两大优势，分别是数据代表性和利用数据对研发模型进行检验等，往往该种方法主要适用于列串数据量低于30%情况下。

（二）地层油藏特性模拟应用。从某种角度上来说，地层油藏特性模拟属于非均质地层结构，其中油藏数据信息与测井资料二者并无明显联系，根据对智能系统常规测井曲线和共振图像曲线的最新调查研究可进一步明确地层特征，充分体现人工智能技术具备的储藏优势[2]。同时地层油藏特性模拟试验开展的主要目的便是借助口井磁共振测井资料信息构建一个流体饱和度和渗透率都较强的智能模型结构，将该模型具体应用到石油工程中去可真实反映出油藏特征实际分布情况，但尤其需要注意一点就是磁共振图像技术不能应用于下套井中[3]。除此之外，因生产层构成岩石质量和特征存在着较大差距，所以常常数据质量就表示岩石具体变化情况和最高数值，也就是说，若想对岩石特性有一个深入掌握，首先就要充分了解该区域内岩石变化情况，从而借助口井数据信息构建先对完善网络模型，大大提高石油工程测量准确性，进一步凸显人工智能技术存在优势，实现人工智能技术在石油领域中应用的最佳成效。

三、结语

综上所述，石油工程领域开展核心要素便是如何准确找出其中存在问题，将人工智能技术合理应用其中并发挥出最大作用，帮助石油行业取得更高经济效益。总体来说，一体化智能系统构建与其他技术有着相似之处，但也具备着一定独特优势，即为对信息技术发展有着引导性作用，逐渐使一体化智能系统成为石油行业发展主要趋势，彻底解决以往石油工程发展存在的系统问题，促使石油行业不断朝向健康方向前进。

参考文献

[1]张松杨.简述石油工程中采油的技术要求[J].科学与财富,2016(3):99-99.

[2]汤晓勇,王鸿捷,胡耀义.油气企业智能化转型的规划与建设方法研究[J].天然气与石油,2018(1):96-100.

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

作者：王斌 单位：北京中油瑞飞信息技术有限责任公司