人工智能技術在長慶油田生產現代化轉型中的應用研究

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.12.029

[中圖分類號］TP399；TE3 ［文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）12-0088-03

1長慶油田生產現代化轉型現狀

隨著國內外能源市場需求的變化以及油田資源的逐漸枯竭，長慶油田面臨著生產效益下降、管理效率低下和環境保護壓力增大的多重挑戰。目前，長慶油田已經進入生產現代化轉型的關鍵階段，推動其生產模式從傳統的人工操作向信息化、智能化轉型是提升油田綜合管理能力和生產效率的核心目標。

長慶油田的現代化轉型主要體現在兩個方面：一是生產技術的創新，二是管理方式的優化。在生產技術方面，長慶油田通過加大對先進采油技術的投入，不斷探索油田開發過程中高效、低耗、環保的生產方法，如采用水驅、氣驅等二次采油技術，以提高資源采收率。

2 AI技術在長慶油田生產現代化轉型中的具體應用

2.1基于AI的數據分析與處理

油田生產過程中涉及的數據量龐大且復雜，通常包括地質數據、設備運行狀態數據、生產過程數據以及環境監測數據等，這些數據的實時處理與分析是提升生產效率、降低成本和確保安全的關鍵。長慶油田的實時數據采集系統已經能夠覆蓋超過5000個生產監控點，數據流量達到每分鐘數百萬條，涵蓋了油田的各個環節，如油井采油、設備運行、環境監測等。為了高效處理這些龐大的數據，AI技術通過機器學習與大數據分析方法，能夠對不同來源的數據進行自動化清洗、預處理、聚合與分析，從中提取出有價值的信息，為決策提供科學依據。例如，通過對油井生產數據的時序分析，AI算法能夠預測油田開采過程中各個井段的生產波動趨勢，從而為生產調度和資源分配提供參考。在長慶油田，AI數據分析系統能夠將每口油井的生產數據與歷史數據進行綜合比較分析，進而推算出最佳的采油方案和開采參數。通過對設備運行數據的實時監測與分析，AI系統能夠精準預測設備的運行狀態與潛在故障，提前發出維修預警，減少因設備故障造成的生產中斷時間，降低維護成本[1]。

2.2預測性維護與故障診斷

在預測性維護模型中，利用時間序列數據和機器學習算法，通過損耗速率和設備老化模型來預測設備的剩余使用壽命（RemainingUsefulLife，RUL）。設備的健康狀態通常由一組多變量監控數據（如振動信號、溫度、壓力等）決定。假設設備的狀態變量表示為 X_t=（x₁，x₂，…，x_n） ，其中 X_t 為時間點 t 的狀態向量； x₁，x₂，…，x_n 分別為設備的不同傳感器采集到的數值。通過機器學習模型對歷史數據進行訓練，可以得到設備健康指數（HealthIndex，HI），該指數反映了設備的整體健康狀態，可通過以下公式計算：

式（1）中， f（?） 為健康指數的計算函數。利用該健康指數，預測設備的剩余使用壽命RUL可通過以下公式計算：

RUL=g（HI_t）

式（2）中， g（?） 是由回歸分析或深度學習模型學習到的函數，用于根據當前的健康指數預測設備的剩余使用壽命。通過不斷更新 X_t 和 HI_t ，系統能夠實時調整設備維護策略，確保設備在最合適的時機進行檢修。

設備故障診斷不僅依賴設備的運行數據，還需要考慮環境因素、操作參數等影響。在長慶油田，AI故障診斷模型綜合多種因素進行故障分類和預測。假設設備故障的類型為 F=（f₁，f₂，…，f_m） ，其中 f₁，f₂，…，f_m 表示可能的故障類型，模型可以通過分類算法計算每種故障類型出現的概率。設備出現故障的預測公式可表示為

式（3）中， P（F_t|X_t） 為給定當前設備狀態 X_t 時，各種故障類型 F_t 的概率， h（?） 是由分類算法（如支持向量機、隨機森林等）得到的模型函數。通過這一預測，長慶油田能夠在設備出現故障的早期階段采取有效的維護措施，從而避免生產中斷，降低設備停機和修復成本。

2.3智能決策支持系統

長慶油田的智能決策支持系統利用多種數據源，包括實時采油數據、設備狀態數據、環境監測數據等，進行數據實時采集與處理[2]。據統計，系統每分鐘處理約300萬條數據，涵蓋了油田的生產、設備、環境和安全等多維度信息。AI算法通過對歷史數據的深度學習和分析，能夠實時生成生產預測、設備健康評估及資源調度優化方案。

系統的核心組成部分是數據采集與傳輸模塊、數據處理與分析模塊、決策優化模塊和反饋執行模塊。數據采集與傳輸模塊主要負責實時從各生產設備和監控點獲取數據，確保系統能夠及時獲得油田的運行狀態；數據處理與分析模塊通過機器學習和深度學習算法對大數據進行清洗、分析和建模，識別出關鍵的生產模式和潛在問題;決策優化模塊則基于前述分析結果，運用優化算法為油田管理者提供最優資源調度和生產計劃建議；反饋執行模塊則負責將決策方案轉化為具體執行指令，并實時監控執行效果[3]。

通過這一系統，長慶油田能夠基于實時數據，自動調整生產調度策略，提升油田的產量和資源利用率。例如，在每月的生產調度會議上，智能決策支持系統根據歷史產量數據、地質條件及設備運行狀態，自動生成優化的油井開采計劃，提高了油田的整體開采效率。在設備維護方面，系統能夠根據設備健康評估結果，預判設備的故障概率，并建議提前進行設備維護，從而避免因設備故障造成生產停滯。系統還具備應急響應功能，能夠根據突發事件（如設備故障、環境污染等）實時生成應急響應方案，并支持多維度、多方案決策比較和選擇。智能決策支持系統設計框架如圖1所示。

2.4油藏管理與開發優化

油田通過部署智能油藏管理系統，基于大規模的地質勘探數據和生產數據進行智能分析與建模。系統通過對歷史生產數據和油藏地質特征的綜合分析，能夠精準預測不同開采方案下的油田產量、剩余油氣量以及油藏的開發潛力。舉例來說，系統能夠綜合考慮不同井段的開采效果、注水量、注氣量等參數，通過AI模型進行動態優化，以保證油田資源的最大化利用。在長慶油田的應用實踐中，AI優化算法可以根據不同開采條件自動調整注水、注氣等作業參數，達到優化油田開發效果的目的。根據測試，AI系統可以將油田年產量提升約 8%～12% ，且能有效延長油田的經濟開采年限[4]。

AI技術通過深度學習算法對各類歷史數據進行訓練，能夠實時監測油藏開發過程中的變化。例如，在某些油田井段，系統通過實時監測井內溫度、壓力等關鍵參數，及時識別出生產過程中可能出現的異常情況，并自動調整開采策略。

2.5自動化遠程監控與控制

通過引入先進的物聯網（InternetofThings，IoT）和AI技術，建立了一個覆蓋油田各個生產環節的自動化監控系統，能夠實時監控設備運行、生產過程和環境狀態，并在發生異常時及時采取控制措施。該系統通過在油田各關鍵設備、井口、集輸管道等重要節點安裝傳感器，采集如壓力、溫度、流量、振動等多種參數，形成了一個龐大的數據采集網絡。據統計，長慶油田目前已部署超過8000個傳感器，能夠實時采集約500萬條數據，覆蓋了油田的采油、注水、輸油、設備運行等多個環節。

自動化遠程監控與控制系統通過內置的AI分析模型，對數據進行實時分析與處理，識別出潛在的故障風險和異常變化。例如，當某個設備的振動頻率超過預設的閾值時，系統能夠自動發出警報，并根據歷史數據與模型預測進行故障診斷，判斷故障類型及可能原因，從而提前進行設備維護，避免了突發停機情況。系統還具有實時生產優化功能，通過對油田生產過程中的各類數據進行綜合分析，AI算法能夠自動調整生產參數，如注水量、注氣量等，以保證油田生產的高效性和穩定性[5]。

3 成效評估

評估的核心目標是衡量AI技術在提高生產效率、優化資源配置、降低成本和增強油田安全性等方面的實際效果。為此，長慶油田通過多種評估方法和指標體系進行綜合評估，以確保智能化系統的應用能夠帶來預期的效益。

評估方法主要包括定量分析與定性分析兩種形式。定量分析通過收集和分析實施AI技術前后的生產數據，評估技術引入對生產效率、資源利用率、設備故障率等方面的具體影響。定性分析則依托專家評估和現場調研，分析AI技術應用對油田管理流程、決策支持和人員操作等方面的影響。為了更為科學地進行評估，長慶油田確定了一系列關鍵績效指標（KeyPerformanceIndicators，KPI），并按照不同的維度對技術應用效果進行量化評估。評估指標包括以下幾個方面：一是生產效率，包括油田年產量的變化、單位資源的產量提升等指標，反映了AI技術對生產過程優化的作用；二是設備健康度，通過設備故障率和故障響應時間等指標，評估預測性維護和遠程監控技術在設備管理中的效果；三是資源配置效率，評估AI算法優化在資源調度中的應用效果，重點考察油田資源的最大化利用和采油過程的經濟性；四是安全性提升，通過事故率、故障預警準確性等數據，評估AI技術對油田安全管理的增強作用。

評估過程中，首先，系統地收集長慶油田實施前后的各項數據，建立基準線，并與實施后的數據進行對比。其次，利用AI分析工具對數據進行挖掘與分析，識別出關鍵影響因素及其變化趨勢。最后，通過專家團隊進行綜合評審，對評估結果進行驗證和優化。評估結果如表1所示。

從表1可以看出，長慶油田在引入AI技術后，各項關鍵指標均取得了顯著提升。首先，年產量提高了約9.4% ，這主要歸功于AI優化的資源調度和生產過程控制。AI技術的引入使得油田在相同條件下的資源利用率得到了顯著提高。其次，設備故障率減少，說明預測性維護系統有效延長了設備的運行壽命，降低了非計劃停機的發生頻率。生產停機時間的縮短也是設備健康管理優化的直接結果，油田設備停機時間減少，生產效率提高。資源配置效率提升了 7% ，這一成效表明AI在資源調度中的優化作用，使得油田能夠在復雜的生產環境下進行更精準的資源分配，進而提高了經濟效益。最后，AI技術對油田安全管理產生了積極的影響，安全事故率顯著下降，表明AI在事故預警、故障檢測等方面的準確性得到了有效驗證。

4 結束語

AI技術的引入，不僅有助于提高油田生產效率，還能夠有效降低成本，提升資源開發與管理的精度，為油田持續高效的運營提供有力支撐。長慶油田在提高生產效率、降低運營成本、優化資源配置、提升設備管理水平和增強安全性方面取得了顯著成效。AI技術不僅在精準數據分析、預測性維護和實時調度優化等方面發揮了重要作用，還為油田生產提供了更為靈活、高效的管理模式，為資源的可持續利用奠定了堅實的基礎。

主要參考文獻

[1］母元源.以人工智能技術助推油田企業媒體向智慧化轉型升級［J」.中國科技縱橫，2024（3）：13-15

[2」趙海波，包燚，蘭慧田，等.大慶油田地球物理勘探技術現狀及發展方向［J].大慶石油地質與開發，2024（4）：34-47.

[3]宋成坤.遼河油田數字化轉型智能化發展前瞻研究［J].石化技術，2023（2）：211-213.

［4]蘭衛華，李新鋒，鄧祖躍，等.人工智能技術在海上油氣生產中的應用與研究［C」//中國石油大學（北京），阿里云，北京能源協會，等.2023中國油氣人工智能科技大會論文集.北京：2023中國油氣人工智能科技大會，2023：8.

[5］楊勇.勝利油田勘探開發大數據及人工智能技術應用進展［J].油氣地質與采收率，2022（1）：1-10