人工智能技术在石油工程领域的应用

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1、人工智能技术在石油工程领域的最新应用编译：屈万忠栽启栋（中原油田分公司井下特种作业处〉刘浙仝（中原油田分公司采油工程技术研究院）审校：马颖洁（大庆油田工程有限公司）!摘要随着石油业内人士对智能井、智/能化油田、实时分析解择大敦数据以实现工＜/艺优化的热情和兴趣日益增长，对髙效、稳）!定、耐用的智能工具的需求也大大增强。大［（童工作，诸如资产评估；3维和4维地震资/J料解释；复杂多分支钻井设计及实施；測井{f资料解释；地质模型建立；生产测试设计、f）实施及解释；油藏建模及模拟技术，都将一!体化，形成综合的

2、油藏管理体系。最近几jI年，人工智能（AI）技术从神经网络、基I因优化到模糊逻辑，取得了长足的发展，其!多种多样的组合形式越来越为油气工业的主\流产业所接受。本文介绍了AI系统在石油Jj行业的最新、聂前沿的应用情况，讨论了j（AI系统未来在油气工业中可能扮演的角色。j1主题词人工智能技术智能系统计［）算机模拟石油工程应用}一、引言近年来随着AI技术的发展.油气工业对未来AI系统可能提供的巨大潜能已有了清晰的认识。石油业内的日常活动总是要不断解决错综复杂、变化莫测的难题，做岀髙风险的决策。另外随看水久性

3、新型井下探头的岀现，使得获取大W:朿要信息数据成为可能。为了充分利用这类外来硬件工具，必须有适当的软件对数据进行实时处理，功能强大的智能系统是进行实时分析和具有决策能力的唯一可行技术。对油气业现有工业化智能软件工具搜索研究后发现，尽管已有些软件在应用，但这些软件仅涉及到智能系统功能的表层，爭实上油气行业还未有进入工业化市场能够有效履行综合智能系统功能的软件工具。综合智能软件工具必须具备儿项重要的功能，例如能够进行软（智能式）、硬（统计式）综合计算；能够综合利用几项AI技术（如模糊聚类分析、神经网络计算、基因

4、优化及模糊推理）。具有上述特性的软件用于油气行业时还必须能够通过一系列措施将已综合了儿项AI技术的“黑盒子”图像逐步转变成“透明盒子”。二、一体化智能系统当今AI系统已在石油工业的许多领域得以应用，涉及到高层事务及分析.从预测美国今后15年的天然气产量和通过处理不完整的资料进行管理层决策，到涉及钻井、油藏特征、采油工程及油井处理、地面设施优化等实际问题。本文回顾了AI系统的两个应用实例，以此说明AI技术在石油工业中的重要作用。现在已有多种智能系统可以解决石油工业中遇到的各种实际问题。这些问题可分为以下四种类

5、型:◊完全数据型难题。例如绘制综合测井曲线;结合测井曲线、地震数据和岩心数据建立油藏特征；预测美国天然气产低等。◊完全公式型堆题。例如解释测井数据，识别最好的提高采收率方法等。0优化型问题。例如优化地面设备以提奇原油产筮和进行历史生产拟合。◊数据/知识融合盘问题。其中包括候选井的选择及确定址好的实践方法。限制智能系统在油气工业中应用的因素是专业人士缺乏想象力。和其他分析技术一样，智能系统也有其局限性，充分认识这些技术的局限性可提高技术应用的成功率和效率。以在数据基础上开发的解能系统应用技术为例，如神经网络系

6、统，这些系统在数据不足时容易损坏。换句话说，应用技术的主要缺陷就是不能有效地用于数据不足的悄况。模拟某一系统性能需要多少数据取决于系统的复杂程度。如果将模拟某一系统所需的自变量数作为被模拟系统复杂程度的指数，那么研发智能系统所需的被模拟系统状态的引用次数与fl变量数成正比c简言之，随看数据组中自变量的增多，处理情况或记录相应增加。开发成功的神经网络模型需要结合模糊逻辑和基因优化方法，综合利用模糊聚类分析和模糊组合分析至关重要。模糊组合分析通过帮助用户识别自由变最的最佳组合乘点解决模拟过程中录入变嵐的不确定性

7、；而模糊聚类分析的应用形式以保证数据的列串、标定和检验数据集在统计学上能够代表被模拟系统的特征为宜。一旦确定智能系统作为解决某一问题的主要工具，就意味看做出了一个重要但隐性的假设，即假设可收集到的数据（现成的或可获得的）能够反映被模拟系统特征的错综复杂性、非线性和综合性，进而假设了作为模拟基础数据的抽样数据从统计学角度代我了彼模拟系统。许多数据库都有缺失的数据，这些数据在数据矩阵中用孔表示。在难以获取数据的悄况下，重要的是找到一种方法既能在数据库中补孔又不会损害整个数据库的完整性。目前解决这类问题的唯一方法

8、就是采用统计平均法，但这种方法亦有许多待解决的问题。下面介绍智能技术在解决油气行业相关问题中的两例最新应用情况。1,应用实例1——PrudhoeBay油田地面设施系统模拟PrudhoeB町油田约有800口生产井，产液集中输送到8个偏远的三相分离设备中。自分离设备分离出的髙压气输入管网，进入压缩中心。在该油田，环境温度对压缩机效率起主导作用，是影响气体处理能力和后续原油产量的主要因素。该油田24h内实际观察到的温度