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人工智能如何应用油气?

时间:2023-12-13 本站 点击:0

导读:今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能如何应用油气的相关内容,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

油气资源评价智能化

所谓油气资源评价智能化就是建立油气资源评价专家系统。

专家系统是人工智能三大分支之一,是利用专家知识求解某类专业问题的计算机软件。自60年代末第一个专家系统DENDRAL在斯坦福大学诞生以来,专家系统迅速进入生物、医学、化工、教育、法律、管理、工程、商业、军事、气象和地质等众多领域。专家系统之所以倍受重视,发展迅猛,主要是因为:①它能十分有效地保存、传播和使用人类知识(尤其是领域专家的独到经验和专门知识),特别是能通过独特的自学习功能从用户提供的知识和实例中总结新知识;②它不仅能进行数值运算,更能进行逻辑推理,从而把软件处理功能从数值处理扩展到知识处理的高度,使其能解决更为复杂的专业问题;③利用计算机拟合人类思维方式,延伸了专家求解问题的能力,包括具有更高的求解速度和精度,可连续工作,避免错误和疏忽等;①已经体现了良好的经济效益和社会效益。

由于油气资源评价是一个复杂巨型系统工程,需要分析油气从生成到成藏诸方面地质因素,而这些因素的发展演化及相互关系又极其复杂,难以用定量方法准确刻画和描述,因此资料中既有定量参数更有定性资料,资料的可靠性也各不相同,传统的统计学方法和盆地模拟方法受评价模型限制而往往不能正确地综合分析这些因素和关系,结果可信度低。近来,评价专家越来越认识到,把专家系统技术引入油气资源评价领域,从评价对象实际情况出发,按照专家思维方式,依据各种定量、定性资料,全面分析成藏地质条件,大大提高评价结果可靠性与可比性,这是油气资源评价发展的主要方向。

据不完全统计,国内外直接或间接用于油气资源评价的专家系统有美国专家研制的沉积盆地分类专家系统、生油岩预测知识库系统、PLAYMAKER系统、San Juan盆地勘探研究专家系统和我国王伟元等研制的油气资源评价专家系统(PRES)、李树森等研制的天然气资源评价专家系统。这些系统在应用中均不同程度地显示了专家系统在油气资源评价中的良好的应用前景和发展势头。预计今后的时代,将是油气资源评价智能化时代。

油气储运计算机技术应用是什么?

油气储运过程中的安全问题,可以借助当前物联网、人工智能、可视化等前沿技术,辅助管理。

将大数据,云计算,物联网等先进技术与油气管道业务相融合,实现异常数据智能化预警、设备 GIS 信息动态展示等功能。从而达到降低运营成本,提高生产效率,减少安全隐患的目的,进而促进管道管理的标准化,规范化和智能化进程。

助力低碳生产:低碳目标下,能源领域的数字化、智能化转型作用更加凸显。能源数字化的意义,不仅在于把人从繁重体力劳动中解放出来,对企业还有诸多好处。通过油气管道数字孪生系统,对运维数据进行实时展示,可以提升管理效率和生产效率,促进绿色低碳转型。

站场智能管控:西气东输站场运维具有多气源、多用户、用户需求种类多的特点,供气保障难度高,站场管控压力大。为了降低站场运行风险,提高管网运营效率,基于运行数据,利用强大的渲染能力,搭建的可视化解决方案,形成了集中监视的高效管控模式,实现站场分输远程自动控制,推动输气管道站场管理智能化转型,使站场运营管控效率显著提升。

设备风险智能管控:通过对压缩机组运行数据进行关联性分析,建立智能健康感知模型,生成健康状态量化评估指标。

在数据可视化领域耕耘多年,面向油气储运用户,成功研发出智慧油气管道可视化管理系统。综合了物联网、人工智能、大数据、通信技术、GIS、可视化等多种技术,对油气管道运维全生命周期数据进行统一管理与维护,系统涵盖产量分析、能耗分析、设备运维、安全防护以及厂区监控等板块。

通过可视化技术实现对日常运维的辅助决策、智能状态感知、智能数据分析、智能信息发布、智能设备管理、智能业务管理六大功能。2D 面板采用曲线图、趋势图、统计图等多种图表,实现分输量数据、进出站压力、压缩机运行状态、设备完整性、电能波形、综合流程分析等数据的实时可视化展示。

分输量可视化

随着天然气用气规模逐年增大,对天然气分输精度提出了更高要求。通过对接数据接口,将省官网分输量、指定分输量以及昆仑分输量进行可视化表达,管理人员可根据 2D 面板直观查看输送量具体数据以及占比情况,实现了分输监测由人工主导向智能控制的转变,在提高站场运行可靠性、稳定性的同时,大大减少了操作人员的工作量。

管道压力可视化

管道工作压力是油气管道设计中的一个重要部分。通过对接测试系统,将管道的进站压力、站内压力、出站压力进行数据采集,并通过丰富完善的图表库资源支持,将一年内的压力变化通过折线图动态展示。点击折线图上方对应的图标即可快速查看。有利于工作人员合理调配泵站和压气站的数量、站内机组的功率以及管道的耗钢量。

设备完整性可视化

设备完整性在管理过程中,贯穿设备自安装使用开始直至报废的生命周期。引擎支持根据设备情况自由设置监控设备,将抽象复杂的数据通过可视化图表进行清晰反应,提高油气站场设备可靠性,降低生产运行风险。

电能波形可视化

拥有一个海量的数据表库,可自适应当前绝大部分浏览器尺寸及分辨率。依托物联网、大数据等新型技术对西气东输压气站 110kv  变电站与 10kv  变电站进行实时监测、数据分析,并根据其波动规律搭配图形组件,实现能源的高效、绿色、智慧应用与监管。

流程演示

充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,并依托其可视化技术,将西气东输二线广南支干线管道演示,包括地下管线、管线阀门、卧式分离器、旋风过滤器、空冷器等。化繁为简,便于信息的传达与沟通。

提高管道运维管理的智能化水平,将整个工艺流程透明化、可视化,从优化过程端入手达到控碳、减碳的目的。

产量分析

针对油气管道站不易实时监测、准确定位等问题,建立了基于传感器、通信、计算机等物联网技术设计的油气管道产量分析监测系统方案。

将 Web 可视化引擎与油气站管道输送产量分析系统相结合,接入产量数据至可视化平台,实时更新官网正输、省官网正输以及昆仑利用正输各支路瞬时产量、平均产量,点击设备编号可查看设备气体组成成分以及高危发热值,提高了管理的自动化、信息化水平。

总产量与产量比例信息可视化

支持通过 2D 面板对输送产量进行实时监测、通过数据统计图进行呈现。以便于运维人员对官网正输/反输、昆仑正输、特供产量进行监测掌握。

瞬时与平均产量信息可视化

选择搭载智能传感器,可对官网、省网以及昆仑各支路输送信息进行实时统计与监测。包括瞬时产量与平均产量,并以折线图形式展示输送量的计量数据以及波动形式,保证极差的准确性和权威性,帮助企业把握油气集输量的真实情况,提高经济效益与权威效应。

气体组分信息可视化

支持对不同设备的气体组分进行监测,包括甲烷、氮气、CO2 等气体所占比例,点击对应设备即可切换查看,实时掌控设备的运行健康状态。

耗能分析

对油气管道站而言,提高运营管理水平,降低运行能耗,是降低企业输油成本、提高经济效益的重要手段。降低输油管道运行成本的措施之一就是对每条管道、每个设备实行严格的能耗目标监测。利用丰富的图表、图形设计元素将总耗电以及压缩机耗电进行可视化表达,并根据输送方案,对油气管道未来一周的能耗进行预测,可有效查看机组能耗,提高能源利用效率。

总耗电监测

用电成本的控制与监测对油气管道输送具有重要意义。通过可视化的 2D 面板和图表的数据绑定,可对油气管道总耗电进行实时的数据展现。并采用折线图统计近十天内耗电总量,为节能减排提供可靠依据。

压缩机耗电监测

压缩机作为耗电大户,在运行中会产生大量的电力消耗。能够通过压缩机能耗数据进行统一化的采集,按时间排布分析,接入传感器数据实现可视化表达,实现压缩机的耗电监测的规范化、标准化,提升设备运行的经济性。

能耗预测

通过利用大数据技术,对未来一周的耗电相关指数进行全方位剖析,聚合关键指数,以专业视角进行切入,实现预警和趋势预测。对应生成动态的可视化图表,提高用户决策水平,引导油气管道管理健康发展。

能耗与省管网反输监控

通过采集压缩机与其它设备能源介质数据,运用可视化组件,构建能源监控可视化看板。帮助用户结合历史数据趋势和警报进行分析,帮助诊断和隔离故障,提高管理效率,及时发现并且处理问题。

机柜间管理

3D 空间内展现了机柜间三维模型以及机柜分布。与底层数据采集系统进行集成,能实时查看温湿度、漏水监测等动环数据,能更新配电监测实时数据。2D 面板显示台账信息和配电监测。实时的管理与监控低压设备以及台区综合评价状态,对设备资源进行状态查询、参数监测、预警告警等智能监测功能。

车辆与人员监控管理

通过 HT 系统,可以使虚拟环境中的空间环境与现实中的监控管理融合。利用三维仿真可视化灵活优势,对厂区人员进行实时信息抓取、并通过结合企业人员打卡系统对工作人员进行信息的提取对比与监测管理。支持对进出车辆与人员进行统计汇总,为数据驱动的智能化管理奠定坚实的基础。

厂区监控管理

2D 面板信息集合了厂区内各项监控信息。将厂区内分散、孤立、视角不完整的监控视频统一整理。点击摄像头位置图标即可切换至对应摄像头,再次点击摄像头图标可切换至摄像头实时画面,实现场景还原。

电子围栏选择固定区域为防护区域,产生越界行为进行报警,抓取越界图像。用户点击按钮即可查看区域位置以及人工产生报警行为,满足企业厂区全局导览、告警联动、电子巡检、人车定位轨迹跟踪等管理需求,为数据驱动的智能化管理奠定坚实的基础。

工艺工法

工艺工法重点模拟工法流程,运行管道走向,同时经过设备时进行相关数据信息展示,运行中整体场景变暗,流经部分设备及管线亮度提升。

随着西气东输的不断推进,我国油气管道里程数不断增加,传统管道运维过程中数据采集人工化、异常报警不及时、设备智能化水平等不断凸显。未来Hightopo将继续坚定不移推进智慧管道的智能化运营体系构建,努力为天然气与管道行业的高质量发展提供更多有益探索。

“智慧哨兵”油气管道智能实时监测系统有什么优势?

随着西气东输的不断推进,我国油气管道里程数不断增加,西气东输站场运维具有多气源、多用户、用户需求种类多的特点,供气保障难度高,站场管控压力大。为了降低站场运行风险,提高管网运营效率。传统管道运维过程中数据采集人工化、异常报警不及时、设备智能化水平等不断凸显。

将大数据,云计算,物联网等先进技术与油气管道业务相融合,实现异常数据智能化预警、设备 GIS 信息动态展示等功能。从而达到降低运营成本,提高生产效率,减少安全隐患的目的,进而促进管道管理的标准化,规范化和智能化进程。

应对复杂多变的供气环境,保障全国人民的天然气使用,加快管道智能化是赋能油气行业高质量发展的必然选择。

且在低碳目标下,能源领域的数字化、智能化转型作用更加凸显。能源数字化的意义,不仅在于把人从繁重体力劳动中解放出来,对企业还有诸多好处。

油气管道智能监测解决方案,形成了集中监视的高效管控模式,实现站场分输远程自动控制,推动输气管道站场管理智能化转型,能使站场运营管控效率显著提升。

油气管道数字孪生对油气管道运维的优势:数据进行实时展示,可以提升管理效率和生产效率,促进绿色低碳转型。

综合了物联网、人工智能、大数据、通信技术、GIS、可视化等多种技术,对油气管道运维全生命周期数据进行统一管理与维护。提高管道运维管理的智能化水平,将整个工艺流程透明化、可视化,从优化过程端入手达到控碳、减碳的目的。

实时监测系统涵盖产量分析、能耗分析、设备运维、安全防护以及厂区监控等板块。

运用物联网、大数据、人工智能技术对传输到管理中心的智能感知数据进行分析计算,并通过可视化技术实现对日常运维的辅助决策、智能状态感知、智能数据分析、智能信息发布、智能设备管理、智能业务管理六大功能。

2D 面板采用曲线图、趋势图、统计图等多种图表,实现分输量数据、进出站压力、压缩机运行状态、设备完整性、电能波形、综合流程分析等数据的实时可视化展示。管道工作压力是油气管道设计中的一个重要部分。Hightopo通过对接测试系统,将管道的进站压力、站内压力、出站压力进行数据采集,并通过丰富完善的图表库资源支持,将一年内的压力变化通过折线图动态展示。点击折线图上方对应的图标即可快速查看。有利于工作人员合理调配泵站和压气站的数量、站内机组的功率以及管道的耗钢量。

设备完整性在管理过程中,贯穿设备自安装使用开始直至报废的生命周期。支持根据设备情况自由设置监控设备,将抽象复杂的数据通过 HT 可视化图表进行清晰反应,提高油气站场设备可靠性,降低生产运行风险。

充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,并依托其可视化技术,将西气东输二线广南支干线管道演示,包括地下管线、管线阀门、卧式分离器、旋风过滤器、空冷器等。化繁为简,便于信息的传达与沟通。

三维场景内双击压缩机厂房即可查看压缩机工作状态。通过 3D 可视化,将压缩机的整体结构设备分布情况进行立体化的呈现,点击设备对应按钮即可随意切换不同压缩机工作视角,不同颜色的线条代表着不同的空气的流动,彻底解决了设备在进气、压缩和排气过程中只能依靠抽象讲解演示的弊端,满足多样化监测需求。

场景内点击压缩机即可查看机器拆解过程,2D 面板重点显示压缩机技术参数、安装信息、设备参数、历史故障、历史维修、历史保养、备品备件等信息。将原本复杂的分析数据,以直观的形式表现,简化用户的理解难度。

3D 空间内展现了机柜间三维模型以及机柜分布。与底层数据采集系统进行集成,能实时查看温湿度、漏水监测等动环数据,能更新配电监测实时数据。2D 面板显示台账信息和配电监测。实时的管理与监控低压设备以及台区综合评价状态,对设备资源进行状态查询、参数监测、预警告警等智能监测功能。

工艺工法

工艺工法重点模拟工法流程,运行管道走向,同时经过设备时进行相关数据信息展示,运行中整体场景变暗,流经部分设备及管线亮度提升。

为了降低站场运行风险,提高管网运营效率,基于运行数据,强大的渲染能力,搭建的可视化解决方案,形成了集中监视的高效管控模式,实现站场分输远程自动控制,推动输气管道站场管理智能化转型,使站场运营管控效率显著提升。

关于油气采集的可视化系统,采用 2.5D 的轻量化设计线上智慧油田。系统以四川地图为基,展示整个省的油田分布。通过 2D 组态了解石油勘探—石油开采—油气集输—井下作业—石油化学工业整个流程。

管理人员可直接查看设备的维修状态报告,上面清晰列明设备维修是否到期,维修计划是否到期,维修计划数量是多少。通讯、除磨、变压机是否有故障,故障是多少等等,使现场人员更方便、高效地进行生产线的管理。

通过可视化动画效果和子菜单的数据可视化图表载入,设计了海上油气集输智慧石油开采可视化综合管理系统。打破信息壁垒与孤岛,实现互联互通和信息跨部门跨层级共享共用。

站在“大数据”的台风口,石油行业能起飞吗?三分钟带你全面了解

加大油气勘探开发力度、保障国家能源安全是当前面临的迫切任务。但随着优质资源的不断开发,剩余资源开采难度越来越大,成本越来越高,迫切需要创新技术提升油气勘探开发效率和效益。在大数据、人工智能( artificial intelligence,AI)、5G、云计算、物联网等技术推动下,油气田的智能化水平将会越来越高,这既是油田降本提质增效的有效途径,也是油气技术发展规律的必然趋势。

1、大数据技术定义

2012年兴起的“大数据”潮流,让“Big Data”这个IT圈子里的名词一下风靡了各个行业。虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同,但是对大数据的理解却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念,除去数据量庞大这一特征,大数据还有一些其他的特征,这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。

高德纳分析员Doug Laney曾于2001年在一次演讲中指出,数据增长有3个方向的挑战:数量(volume),即数据多少;速度(velocity),即资料输入、输出的速度;种类(variety),即多样性,这3方面的特征即大数据最先提出的3V模型。2011年,在国际数据公司(IDC)发布的报告中,大数据被定义为:“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集、发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。”大数据的特点可以总结为4个V,即volume(体量浩大)、variety(模态繁多)、velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。这种4V定义得到了更广泛的认同,指出了大数据最为核心的问题,就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。

2、大数据技术的发展

大数据是人工智能的血液,当前大数据、云计算、人工智能以及区块链技术之间的关系密不可分,也被称作数据智能。比如,先进的工业互联网,其中既有区块链技术也有大数据技术,还有云计算技术,三者合成一体,又衍生出了人工智能和物联网的概念。

在大数据基础上的人工智能,目前已进入数据智能的深度学习时代,其快速发展引起了 社会 和产业的颠覆性变化。从大数据和人工智能技术全行业的发展来看,目前美国仍处于领先地位,中国紧随其后,且具有赶超趋势。中国在人工智能相关的论文发表总数和高引论文数量实现对美国的超越,但在人工智能理论发展和技术方向的引领方面美国还占据支配地位。

3、大数据技术流程

大数据处理的关键技术流程主要包括:数据采集、数据预处理(数据清理、数据集成、数据变换等)、海量数据存储、数据分析及挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等)。

4、大数据的核心算法

大数据的核心算法可以分为监督学习(有标签)和无监督学习(无标签)两大类,其中:

监督学习分为回归和分类:即给定一个样本特征,希望预测其对应的属性值,如果是离散的,那么这就是一个分类问题,反之,如果是连续的实数,这就是一个回归问题。无论是分类还是回归,都是想建立一个预测模型,给定一个输入,可以得到一个输出。不同的只是在分类问题中,是离散的;而在回归问题中是连续的。

无监督学习分为聚类和降维:即如果给定一组样本特征,我们没有对应的属性值,而是想发掘这组样本在维空间的分布,比如分析哪些样本靠的更近,哪些样本之间离得很远,这就是属于聚类问题。如果我们想用维数更低的子空间来表示原来高维的特征空间,那么这就是降维问题。聚类也是分析样本的属性,事先不知道样本的属性范围,只能凭借样本在特征空间的分布来分析样本的属性。这种问题一般更复杂。而常用的算法包括 k-means (K-均值),GMM(高斯混合模型)等。

5、大数据在油气勘探开发领域的应用

目前大数据技术在地质分析、测井解释、地震解释、甜点预测、地质建模、油藏模拟、钻井、压裂、采油、产能预测等方面均开展了大量 探索 性研究,收到了良好的效果。但是目前,大数据与油气行业相关领域的融合还处于起步阶段,面临来自数据、算法和地下未知因素的诸多挑战。未来在大数据、人工智能、5G、云计算、物联网等技术推动下,油气田的智能化水平将会快速发展,这既是油气技术发展规律的必然趋势,也是油田降本提质增效的有效途径。在发展的过程中,智能油气田建设需要油气勘探开发与大数据、人工智能、云计算以及区块链等技术的深度融合,进而催生一批油气田领域的颠覆性技术,解决油气勘探开发的技术需求,提升油气田勘探开发的经济和 社会 效益。

( 下期将向您详细解读大数据在油气行业的具体应用 )。

注:本文部分参考资料来源如下:

李阳,廉培庆,薛兆杰,等.大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望[J].中国石油大学学报(自然科学版),2020,44(4):1-11

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结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何应用油气的相关内容解答汇总了,希望对您有所帮助!如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔~


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