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　　给油井安装一个“黑匣子”，后台即可实时查看数据，并自动完成各项操作。对一直以来依靠人力巡检的石油工人而言，这是可望而不可即的事。如今人工智能(AI)让梦想照进现实。

　　不久前，位于渤海畔的大港油田研制“基于人工智能与云边协同的油井智能调控技术”，实现了“人工查井”向“智能巡检”的变革，获评“2023年度中国石油和化工行业人工智能技术十大科技进展”。

　　数字化转型智能化发展，是石油石化行业面临的一个时代课题，作为行业的核心要素，油井如何变得更“聪明”至关重要。

　　目前，国内油田主要靠石油工人在油井生产现场进行人工巡检。无论严寒酷暑，油井必须保证平均每8小时1次例行检查，石油工人需要根据生产计划进行开井、停井等现场操作，工作耗时费力且效率较低。

　　近年来，数字化手段已经开始为巡井工人减负，实现了远程监测与调控，但由于缺少成熟的人工智能算法及工业级边缘人工智能终端作支撑，使得调控策略的制定与执行仍高度依赖于人工经验，依然不能有效缓解员工劳动强度、降低吨油耗能，难以真正实现精益生产。

　　与此同时，过去多年，油田逐步向信息化转型，然而引进的软件系统和硬件产品厂商多、产品杂、协议不互通、设备难兼容等弊端开始逐步显现。

　　针对这些现实困境，大港油田组建起“软件工厂”和“硬件工厂”两个技术团队开始持续研究与实践。一支由年轻石油技术人员组成的“港信智联”团队，针对油井生产过程中，井况变化跟踪分析依赖人工经验、巡检及制度调整依赖人工操作、远程调控因安全风险大难以进行等难题，经过5年持续攻关，研发出了基于人工智能与云边协同的油井生产过程智控调控终端。

　　这套部署在油井口的装备长得像一个“黑匣子”，拥有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应的超强能力，还耐寒抗热，在零下30℃-70℃的环境下都可以稳定运行。

　　它有超强兼容能力，可以“读懂”无线载荷、无线电参、无线含水率检测仪、产油量检测仪、多功能电表等井口设备产生的数据。实时采集监测数据后，“聪明的大脑”开始自主学习这些来自各个油井的大量数据。它掌握30余种算法及程序，可以同步分析调控5口油井。因为对每口井的实时产油量及吨油能耗一清二楚，它实时结合阶梯电价及生产计划，精准降低能耗。

　　井下的各种故障隐患，也逃不过它的眼睛。项目总监王震说，技术人员把10多年积累的百亿组油井的生产数据和百万级油井工况诊断数据，训练形成20多种定制化卷积神经网络算法，让它可以实时精准识别“供液不足”“活塞脱出”等14种常见的井下故障，以及“减速箱故障”“齿轮故障”等多种常见机械故障，给出最佳作业制度优化策略，实现自主智能决策。

　　以往，收到设备故障等信息后，工人需要赶到现场后才能确认并采取措施，现在系统可以自动对异常工况下的油井作业制度进行调整，实现一井一策自动执行，即便设备脱网运行也能避免生产事故的发生。

　　团队负责人柴公权说，油井智能调控技术及产品从2018年开始研发，先后迭代了10多个版本，从核心版设计、扩展版设计、AI算法训练等多个维度持续精进。截至目前，已在大港油田累计投产110余口井，工况变化识别有效率大于95%，产液量计算准确率超过90%，成为国内唯一通过CNAS认证(中国合格评定国家认可委员会)的油井智能调控类产品。

　　据统计，因为油井智能调控技术及产品的规模应用，大港油田累计发现并及时处置卡泵、杆断、停井等异常工况100余次，增产降耗效果显著，累计创效600余万元。

　　石油石化行业与以人工智能为代表的数字技术融合发展，是新时代推动我国石油和化工产业基础高级化、产业链现代化的重要动力。作为中国石油集团公司数字化转型、智能化发展试点单位，大港油田正在将人工智能技术与油气勘探领域深度融合，通过智能优化生产方案，实现了资源的最优化利用和成本的最低化控制。目前已完成中小场站无人值守率76%、大站少人值守覆盖率32%。

　　记者了解到，大港油田还将在今年9月启用“数智油藏(IRMS)2.0实施方案”，深度推进人工智能应用，进一步打通油藏研究、方案设计与跟踪、油藏管理、工程工艺等方面堵点，在智能设计、智能采油、智能场站及智能问答方面打造人工智能应用示范新场景。

　　中青报·中青网记者 胡春艳 通讯员 张敬潇 来源：中国青年报