給油井安裝一個「黑匣子」，後台即可即時檢視數據，並自動完成各項操作。對一直以來依靠人力巡檢的石油工人而言，這是可望而不可即的事。如今人工智慧（AI）讓夢想照進現實。
不久前，位於渤海畔的大港油田研制「基於人工智慧與雲邊協同的油井智慧調控技術」，實作了「人工查井」向「智慧巡檢」的變革，獲評「2023年度中國石油和化工行業人工智慧技術十大科技進展」。
數位化轉型智慧化發展，是石油石化行業面臨的一個時代課題，作為行業的核心要素，油井如何變得更「聰明」至關重要。
目前，國內油田主要靠石油工人在油井生產現場進行人工巡檢。無論嚴寒酷暑，油井必須保證平均每8小時1次例行檢查，石油工人需要根據生產計劃進行開井、停井等現場操作，工作耗時費力且效率較低。
近年來，數位化手段已經開始為巡井工人減負，實作了遠端監測與調控，但由於缺少成熟的人工智慧演算法及工業級邊緣人工智慧終端作支撐，使得調控策略的制定與執行仍高度依賴於人工經驗，依然不能有效緩解員工勞動強度、降低噸油耗能，難以真正實作精益生產。
與此同時，過去多年，油田逐步向資訊化轉型，然而引進的軟體系統和硬體產品廠商多、產品雜、協定不互通、裝置難相容等弊端開始逐步顯現。
針對這些現實困境，大港油田組建起「軟體工廠」和「硬體工廠」兩個技術團隊開始持續研究與實踐。一支由年輕石油技術人員組成的「港信智聯」團隊，針對油井生產過程中，井況變化跟蹤分析依賴人工經驗、巡檢及制度調整依賴人工操作、遠端調控因安全風險大難以進行等難題，經過5年持續攻關，研發出了基於人工智慧與雲邊協同的油井生產過程智控調控終端。
這套部署在油井口的裝備長得像一個「黑匣子」，擁有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應的超強能力，還耐寒抗熱，在零下30℃-70℃的環境下都可以穩定執行。
它有超強相容能力，可以「讀懂」無線載荷、無線電參、無線含水率檢測儀、產油量檢測儀、多功能電表等井口裝置產生的數據。即時采集監測數據後，「聰明的大腦」開始自主學習這些來自各個油井的大量數據。它掌握30余種演算法及程式，可以同步分析調控5口油井。因為對每口井的即時產油量及噸油能耗一清二楚，它即時結合階梯電價及生產計劃，精準降低能耗。
井下的各種故障隱患，也逃不過它的眼睛。計畫總監王震說，技術人員把10多年積累的百億組油井的生產數據和百萬級油井工況診斷數據，訓練形成20多種客製化摺積神經網路演算法，讓它可以即時精準辨識「供液不足」「活塞脫出」等14種常見的井下故障，以及「減速箱故障」「齒輪故障」等多種常見機械故障，給出最佳作業制度最佳化策略，實作自主智慧決策。
以往，收到裝置故障等資訊後，工人需要趕到現場後才能確認並采取措施，現在系統可以自動對異常工況下的油井作業制度進行調整，實作一井一策自動執行，即便裝置脫網執行也能避免生產事故的發生。
團隊負責人柴公權說，油井智慧調控技術及產品從2018年開始研發，先後叠代了10多個版本，從核心版設計、擴充套件版設計、AI演算法訓練等多個維度持續精進。截至目前，已在大港油田累計投產110余口井，工況變化辨識有效率大於95%，產液量計算準確率超過90%，成為國內唯一透過CNAS認證（中國合格評定國家認可委員會）的油井智慧調控類產品。
據統計，因為油井智慧調控技術及產品的規模套用，大港油田累計發現並及時處置卡泵、桿斷、停井等異常工況100余次，增產降耗效果顯著，累計創效600余萬元。
石油石化行業與以人工智慧為代表的數位技術融合發展，是新時代推動中國石油和化工產業基礎高級化、產業鏈現代化的重要動力。作為中國石油集團公司數位化轉型、智慧化發展試點單位，大港油田正在將人工智慧技術與油氣勘探領域深度融合，透過智慧最佳化生產方案，實作了資源的最佳化利用和成本的最低化控制。目前已完成中小場站無人值守率76%、大站少人值守覆蓋率32%。
記者了解到，大港油田還將在今年9月啟用「數智油藏（IRMS）2.0實施方案」，深度推進人工智慧套用，進一步打通油藏研究、方案設計與跟蹤、油藏管理、工程工藝等方面堵點，在智慧設計、智慧采油、智慧場站及智慧問答方面打造人工智慧套用示範新場景。
中青報·中青網記者 胡春艷 通訊員 張敬瀟 來源：中國青年報
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