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人工智能在石油工程领域应用及影响刘伟;闫娜【摘要】人工智能在石油工程领域的研究应用已有几十年历史,应用范围渗透到从管理到勘探开发施工现场的各个环节.SPE专业数据库调查显示,从2000年开始,石油工程领域对AI保持了较高的研究热情,2010年之后公开发表的研究文章数量大幅增长.在管理领域,基于AI的智能工作流,形成了多学科、多环节协作的工作平台;基于AI的专项管理工具已替代部分人类员工;基于AI的资产管理工具提供了更高效准确的预测性维护.多种AI分析方法在地震资料分析中的应用,为更精确钻井提供了坚实基础;在钻井设计和施工中的应用,促进了钻井自动化和更安全、更高效;在油藏开发中的应用,促进油田在整个生命周期的产出最大化.通过剖析油公司、油服公司的成功应用案例,分析AI对石油工程领域的工作效率、投资效益、公司组织结构及流程、行业竞争态势的潜在影响,并针对AI大规模商业化应用所面临的可信任程度、数据保密性等主要障碍,提出了及早谋划相关技术研发和储备、攻关可解释型人工智能技术、推动行业数据标准化管理等应对措施.【期刊名称】《石油科技论坛》【年(卷),期】2018(037)004【总页数】9页(P32-40)【关键词】人工智能;石油工程;大数据;自动化;黑箱【作者】刘伟;闫娜【作者单位】中国石油集团工程技术研究院有限公司;中国石化石油工程技术研究院【正文语种】中文【中图分类】F273.1;F416.2Gartner公司在界定及分析颠覆性技术方面具有丰富经验，在其2017年发布的报告中显示，人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)类新兴技术在成熟度曲线上快速移动，正处于曲线的巅峰位置，与之相适应的数字化平台类技术在曲线上处于上升期，与之相匹配的商业生态扩展类技术区块链等技术有望在未来5～10年产生变革性影响。
美国国会下属的政府问责局(GAO，前身是美国总审计局)对AI的发展前景进行专题调研，认为即使人工智能技术停止前进，由今天的人工智能引发的变革仍将产生广泛而深远的影响[1]。
人工智能在全球油气工业领域的应用现状与前景展望人工智能在全球油气工业领域的应用现状与前景展望一、引言随着全球能源需求的不断增长以及传统能源逐渐枯竭，新能源的开发与利用已成为全球能源产业的一个重要议题。
作为传统能源的重要组成部分，油气工业担负着世界能源供应的主要任务之一。
然而，油气工业具有资源广泛、环境敏感性高以及生产流程复杂等特点，使得对其进行高效、安全、可持续开发极具挑战性。
人工智能技术的快速发展为解决这些问题带来了新的机遇。
本文将探讨人工智能在全球油气工业领域的应用现状，并展望其未来的发展前景。
二、人工智能在油气工业中的应用现状1. 智能勘探在油气勘探领域，人工智能能够通过处理大量的地质、地球物理和地球化学数据，从而帮助石油工程师更准确地找到潜在的油气储层。
机器学习算法能够通过对已有数据的分析和学习，发现隐藏在数据中的潜在规律，从而提高勘探的准确性和效率。
2. 智能开发在油气开发过程中，借助人工智能技术可以实现智能化的生产监控和优化。
通过对生产井的实时监测数据进行处理和分析，可以及时发现异常情况，预测油气产量，提前采取相应的措施，以提高生产效率和降低成本。
3. 智能提取人工智能技术在油气提取领域的应用主要包括智能井底设备和智能注水技术。
智能井底设备能够通过自适应控制，实现对油井的智能化管理，提高油气提取的效率。
智能注水技术通过对地下水储层的分析和预测，实现对注水方案的智能化调整，提高注水效果。
4. 智能管道人工智能技术在油气管道领域的应用主要包括管道安全监测和智能维护。
通过对管道数据的实时监测和分析，可以实现对管道运行状况的全面监控，及时发现问题并采取相应的措施，保障管道的安全运行。
智能维护技术通过对管道设备的数据分析和预测，实现对设备的智能化维护，提高设备的使用寿命和运行效率。
三、人工智能在油气工业中的发展前景1. 高效生产随着人工智能技术的不断进步和应用，油气工业生产过程将更加智能化和自动化。
石油行业的人工智能应用案例改进生产和石油行业的人工智能应用案例改进生产和效率人工智能（Artificial Intelligence，AI）的广泛应用在各个行业中都显示出了其巨大潜力。
在石油行业中，人工智能技术的应用正在改变传统生产方式，提高生产效率，降低成本，并带来了许多创新的解决方案。
本文将介绍一些石油行业中的人工智能应用案例，展示其在改进生产和提高效率方面的巨大潜力。
一、人工智能在勘探与开发中的应用在石油勘探与开发阶段，人工智能技术的应用可以大幅提高勘探效率、降低开发风险。
通过对庞大的地质数据进行深度学习分析，人工智能系统能够准确预测地下石油资源的储量和分布，并辅助工程师做出全面而准确的决策。
例如，油井钻探中的疲劳损伤可通过AI来监测和分析，从而预测井身的剩余寿命。
利用深度学习算法，系统可以根据历史数据和实时监测数据，在不同工况下进行寿命预测和健康状态评估，从而合理规划维护和修复工作，降低钻井事故的风险。
二、人工智能在生产过程中的应用在石油生产的各个环节中，人工智能技术也发挥着重要作用。
通过实时监测和分析数据，AI系统可以提供准确的预测和优化建议，改进生产过程，提高资源利用效率。
举例来说，人工智能在油田生产中的应用可以自动化监测设备运行状态和生产数据，并根据数据分析结果提供运营决策支持。
通过准确的预测模型和实时数据分析，AI系统可以提前发现设备故障和隐患，避免生产事故的发生，并提供优化建议以提升生产效率和降低能耗。
三、人工智能在维护与检修中的应用在石油设备的维护和检修过程中，人工智能技术可以提供全面而准确的支持，帮助工程师进行设备故障的诊断和修复。
通过对海量的维护数据进行深度学习和模式识别，AI系统能够准确预测设备的故障类型和发生概率，并提供优化的维护方案。
例如，在油井采油过程中，AI系统可以通过信号处理和故障检测算法监测泵机组的运行状态，及时识别异常或故障，并进行智能化的维护决策。
通过及时检修和维护，可以降低生产的中断率，延长设备的使用寿命，提高生产效率。
石油行业的人工智能应用与优化随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）正逐渐渗透到各个行业中，并为其注入了新的活力。
石油行业作为全球经济的重要支柱之一，也不例外。
本文将探讨石油行业在人工智能应用方面的现状和前景，并具体介绍人工智能在石油行业中的优化应用。
一、人工智能在石油勘探与开发中的应用1. 数据分析与模型预测石油勘探是石油行业的起点，而人工智能技术在勘探阶段的应用表现出色。
通过大数据分析、机器学习和模型预测算法，石油勘探者能够更加准确地评估地下资源的分布、含量和可采储量，从而指导油田的开发决策。
2. 智能钻井技术智能钻井技术是近年来石油行业中引入的一项创新技术，其中人工智能扮演着关键角色。
通过数据分析和机器学习，人工智能能够根据钻井过程中的实时数据，对沉积地层进行预测和分析，并自动调整钻井参数，提高钻孔效率和安全性。
3. 油藏开发与优化在油藏开发过程中，人工智能能够通过模拟和优化算法，帮助工程师更好地理解油藏的特征和行为规律，为其提供准确的油藏模拟模型和开发方案。
通过智能优化算法，人工智能还能够提高油井的产能，降低开发成本，为石油企业实现可持续发展提供支持。
二、人工智能在石油生产与运输中的应用1. 生产过程监控与优化生产过程是石油行业中的关键环节，而人工智能在此有着广泛的应用。
通过实时监控生产过程中的各项数据，人工智能能够帮助工程师及时发现异常情况，并进行智能优化，提高生产效率和产品质量。
2. 能耗管理与环境保护石油行业是能源消耗的大户，而人工智能可以在能耗管理和环境保护方面发挥积极作用。
通过数据分析和预测算法，人工智能可以为企业提供能耗管理建议，帮助节约能源并减少对环境的影响。
3. 运输路线规划与调度石油运输是保障石油供应的重要环节，而人工智能可以为石油运输提供智能化的支持。
通过数据分析和智能规划算法，人工智能可以优化运输路线和调度安排，提高石油运输的效率和安全性。
人工智能技术在石油工程的应用提纲：一、人工智能技术在石油勘探开发中的应用现状；二、人工智能技术在石油勘探开发中的优势；三、影响人工智能技术在石油工程中应用的因素；四、未来人工智能技术在石油工程中的发展趋势；五、人工智能技术在石油工程中的应用案例分析。
一、人工智能技术在石油勘探开发中的应用现状在石油勘探开发中，人工智能技术已经得到广泛应用。
其中，最常见的应用包括：油藏预测、勘探定位、地震解释、生产优化、钻井控制、智能油田管理等。
石油勘探中的人工智能技术主要包括机器学习、数据挖掘、人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法等技术。
这些技术可以大大提高勘探效率和勘探精度，并且可以在石油勘探过程中获得更多的信息和数据，为油田开发提供更好的支持。
二、人工智能技术在石油勘探开发中的优势与传统的勘探开发方式相比，人工智能技术的优势主要体现在以下几个方面：1. 增强了勘探开发的智能化程度，提高了勘探开发的效率和质量。
2. 可以在石油勘探过程中获得更多的数据，为决策提供更多的支持，减少随意性和主观性。
3. 可以更好地评估油田储量和开发潜力，为油田开发提供更全面和准确的规划和决策。
4. 通过智能化的数据处理和分析，可以更快地发现现场的异常情况，及时作出反应，提高油田生产的稳定性和安全性。
三、影响人工智能技术在石油工程中应用的因素尽管人工智能技术在石油工程中的应用已经得到广泛认可，但在实际应用中还存在一些限制因素。
这些因素主要包括：1. 数据质量不够高：由于数据采集的及时性、质量等方面的限制，有些数据可能不够完整或准确，这可能影响人工智能算法的精度和效果。
2. 油田生产现场存在些环境特殊，设备和仪器不可靠等因素，这些可能会影响智能设备的应用效果。
3. 由于人工智能技术需要较高的硬件设施和系统支撑，造价高昂，需要相应的高额资额优化和维护成本支出。
4. 对于石油工程人员来说，需要具备一定的技能和专业知识，学习和应用人工智能技术需要有一定的学习曲线和实践经验。
AI技术在石油行业的实际应用及使用技巧分享引言：随着人工智能（AI）技术的飞速发展，它已经在各个行业中得到了广泛的应用。
而作为全球最重要的能源源头之一，石油行业也开始充分利用AI技术来提高效率、降低成本，并且取得了显著的成果。
本文将介绍AI技术在石油行业中的实际应用，并分享一些使用该技术的有效技巧。
一、勘探与开发阶段1. 地震解释和图像处理地震数据是石油勘探中不可或缺的重要信息源。
通过机器学习和深度学习算法，可以将大量地震数据进行快速分析和解释，识别潜在的储层并筛选出可能存在石油资源的区域。
此外，图像处理算法可以对地震剖面图像进行增强和滤波，提高解释师分析数据的准确性和效率。
2. 油藏建模和优化在开发阶段，AI技术可以帮助工程师更精确地建立三维油藏模型，并对储层特性、流体运移等进行优化。
通过模拟和预测分析，AI可以提供关键的决策支持，例如选址确定、生产量预测和注入液管理。
此外，AI还可以利用大量的历史数据和实时监测数据，对油井进行自动控制和优化，以提高采油效率。
二、生产阶段1. 异常检测与预警AI技术能够对生产过程中的异常情况进行实时监测，并通过预警系统及时发现潜在问题。
例如，通过对早期故障信号的识别和挖掘，可以减少设备损坏风险，并提前采取相应的维修措施。
此外，使用机器学习算法结合实时遥感数据，还可以进行油田水浸监测和废水排放预警。
2. 机器人技术在作业环境中的应用石油行业存在着一些危险的工作环境，例如高温高压条件下的作业场所或深海钻井平台。
这些环境往往对人员造成一定风险与困难。
AI技术为此提供了解决方案，在这些危险区域中使用机器人来执行任务。
机器人可以进行实时监测、状况评估以及污染物清理等工作，保证了作业人员的安全。
三、运营与管理阶段1. 预测性维护与优化AI技术通过对设备数据的收集和分析，可以进行预测性维护，并优化设备的使用寿命和效率。
通过利用大数据和机器学习算法，可以准确预测设备故障发生的时间，并提前采取维修措施，从而降低停产风险。
人工智能在石油工程领域应用及影响摘要：目前的人们在进行日常的生产和生活的过程当中，合理利用人工智能技术，会给人带来许多方便，逐步提高人们的生活品质。
伴随着人工智能技术在石油工程中的有效运用，能逐步提高开发与勘探技术水平，对石油工程生产模式进行革新，保证石油的整体采收率，并且在石油工程的施工过程中，针对定向钻井和地质导向的问题，可逐步实现技术的更新与换代。
人工智能技术作为最前沿的时代开拓者，当人工智能技术被运用到石油工程中，能够对石油工程的管理与生产模式进行革新，与此同时，也为石油企业提供更加广阔的机会，对石油工程的现场管理模式进行持续优化。
通过对人工智能技术的科学应用，能够逐步增强石油企业的核心竞争力。
基于此，本文将对人工智能在石油工程领域中的应用及影响进行简单分析。
关键词：人工智能；石油工程领域；应用；影响1.人工智能对石油工程领域影响1.1减少石油工程人工劳作量在进行石油生产的过程当中，通过对人工智能技术的合理运用，不但能改善生产的品质，同时能够降低人工劳作量，保障员工自身的生产安全。
如使用虚拟助手和智能机器人的方法，可代替施工人员进行部分重复施工和风险相对较大的施工作业活动，以及在石油工程的日常管理工作中，能充分发挥人工智能技术的优势。
首先是在石油工程项目建设过程中，通过使用智能机器人，能够精准定位、准确辨识油气管道内外壁缺陷状况，在运行时仅需一名工作人员进行远程控制，便能达到探测油气管道的作业目的。
其次是员工在石油的生产过程中，使用虚拟助手，可替代职工进行常规观察和答疑，以及做好石油工程生产资料的收集和其他有关工作。
1.2提高钻井施工的高效性以及安全性一是在进行钻井设计的过程中，设计人员通过利用人工智能技术，可对裂缝梯度、钻井液、坍塌压力等进行科学的预测，还有钻头、钻井平台及其他作业内容的选择。
这样做不仅能够提升钻井工程效率，还能有效提高钻井质量与施工安全水平。
二是员工进行钻井作业的时候，通过利用人工智能技术，能够进行实时的风险预警，并进行优化调整。
石油行业的人工智能应用利用AI提高效率和创新石油行业的人工智能应用：利用AI提高效率和创新随着科技的快速发展和人工智能技术的日益成熟，石油行业正在积极探索利用人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术来提高效率和创新。
AI能够处理大量数据并利用算法进行分析，从而对石油行业的各个方面产生深远的影响，包括油田开发、勘探与生产、运营和维护、市场预测等。
本文将探讨石油行业中人工智能应用的几个重要领域，并展望未来的发展潜力。
一、油田开发和勘探在油田开发和勘探领域，人工智能技术可以为勘探师提供更可靠和精确的数据分析，提高油田勘探效率。
AI可以通过对大量地震和地质数据的深度学习分析，发现隐藏在地质结构下的油气层及其性质。
同时，AI还可以利用机器视觉技术自动解释地震剖面，帮助勘探师更好地理解地下地质构造，并进行油田开发规划。
二、生产优化和运营维护人工智能技术在石油生产优化和运营维护方面也发挥着重要作用。
AI可以通过对生产和运营数据的实时分析，检测设备故障和异常情况，并及时采取相应措施，避免生产中断和生产效率下降。
此外，AI还可以通过预测维护需求，优化维护计划，提高设备和工程的可靠性和安全性。
三、市场预测和供应链优化人工智能可以利用大数据分析和机器学习算法，预测石油市场价格和需求趋势，帮助企业做出更准确的决策。
AI还可以优化供应链管理，监控库存水平和运输需求，实时调整供应链，降低成本，提高效率。
四、环境保护和可持续发展人工智能技术在石油行业的环境保护和可持续发展方面也发挥着重要作用。
AI可以通过监测和分析设备和生产过程中的环境数据，检测并预防环境污染事故的发生。
此外，AI还可以通过优化生产计划和资源利用，减少能源消耗和废弃物产生，实现石油行业的可持续发展。
未来发展趋势尽管石油行业在人工智能应用方面已经取得了一些成果，但仍然存在一些挑战和机遇。
一方面，石油行业需要提高对AI人才的需求和投入，培养相关技术人员和专家，以推动技术的进一步发展和应用。
人工智能在油气田行业的应用
人工智能在油气田行业的应用主要体现在以下几个方面：
1.石油地震勘探：在油气资源的勘探过程中，一旦掌握油田分布区
域的地下地质情况之后就可以使用地震勘探的方式。
地震专家需要实时监测地壳活动的地震波变化情况，并运用自身专业知识对这些地震波变化情况进行分析，之后便依据分析来推测地下岩层的性质和形态。
2.油田设备维护：石油分布的环境十分恶劣，而油田生产领域所使
用的设备又非常多，如果这些设备长期处于这样的恶劣条件，可能会出现故障。
人工智能和大数据在油田生产领域的出现可以有效对井下环境加以全面分析并预测钻井时出现的异常情况。
分析和预测过程十分重要，可以有效消除计划外停机的次数，进而对设备运行、维修成本实现有效控制。
3.油田产量最大化：如果人工智能技术合理应用在石油工程进行油
田开采、开发，可以不断优化油田生产历史数据的整体开发效果。
人工智能优化模型方式的采用，也会提升整体石油工程的油田产量。
请注意，虽然人工智能在油气田行业的应用前景广阔，但仍需要结合具体的技术、数据和环境进行综合考量。
人工智能在油气领域中的应用近年来，随着技术的不断进步，人工智能被广泛地应用并引起越来越多的关注。
在油气领域中，人工智能同样有着广泛的应用前景。
通过引入人工智能技术，不仅可以提高油气勘探与开发的效率，还可以最大限度减少环境污染对生态环境的危害。
一、人工智能在油气勘探中的应用油气勘探是油气行业的重要环节，是开发油气资源的第一步。
传统的油气勘探方式通常需要大量资金和时间，并且存在效率低下、勘探难度大等问题。
而引入人工智能技术，可以帮助油气勘探人员减少勘探成本，提高勘探效率。
首先，人工智能技术可以应用于石油勘探中的各个环节。
例如，在探测地下油气资源时，人工智能技术可以运用机器学习、神经网络等方法，准确识别地下油气资源，为油气勘探提供更加精准的数据。
而在确定勘探区域时，人工智能技术可以通过对数百万个数据点进行分析，识别不同地质区域的特征，为油气勘探人员提供更加准确的信息。
其次，人工智能技术可以运用于油气勘探中的实时监测。
传统的油气勘探方式通常需要建立监控设备，并且需要专业工程师实时监测设备传输的数据。
然而，引入人工智能技术后，勘探人员只需对监控设备进行配置，机器人就能够自动监测并分析数据，实现自动预警，并向勘探人员发出提醒，保障勘探作业的顺利开展。
二、人工智能在油气开发中的应用油气开发是油气行业中比较重要的环节，在不断深化油气勘探的同时，确保油气资源最大化开发和利用已成为开发的重要目标。
通过引入人工智能技术，可以提高开发效率和生产能力，减少生产成本和环境污染。
首先，人工智能技术可以在井口操作中发挥作用。
传统的井口检测和维护需要油气生产工程师手动完成，效率低下且存在安全问题。
引入人工智能技术后，机器人可以代替工程师进行井口检测和维护，实现全自动化生产，大幅度提高生产能力。
其次，人工智能技术可以应用于生产数据的分析和预测。
通过将生产数据大量收集并进行分析，机器人可以发现生产环节存在的问题，提出方案并提高生产效率。
人工智能在石油工程领域应用及影响
发表时间：2018-12-04T18:21:58.967Z 来源：《防护工程》2018年第22期作者：郭春竹刘浩宇郭珂
[导读] 人工智能在石油工程领域的研究应用已有几十年历史，应用范围渗透到从管理到勘探开发施工现场的各个环节。
长庆油田分公司第四采油厂陕西靖边 718500
摘要：人工智能在石油工程领域的研究应用已有几十年历史，应用范围渗透到从管理到勘探开发施工现场的各个环节。
SPE专业数据库调查显示，从2000年开始，石油工程领域对AI保持了较高的研究热情，2010年之后公开发表的研究文章数量大幅增长。
在管理领域，基于AI的智能工作流，形成了多学科、多环节协作的工作平台；基于AI的专项管理工具已替代部分人类员工；基于AI的资产管理工具提供了更高效准确的预测性维护。
多种AI分析方法在地震资料分析中的应用，为更精确钻井提供了坚实基础；在钻井设计和施工中的应用，促进了钻井自动化和更安全、更高效。
关键词：人工智能；石油工程；应用
1 AI在石油工程领域的研究应用概况
AI在石油工程领域的研究应用已有几十年的历史，最早于20世纪70年代出现在国际石油工程师协会（SPE）论坛。
2009年，SPE数字能源科技部门的部分会员成立了“人工智能与预测分析”分会，定期组织相关研讨，推动AI技术在油气领域的应用。
Onepetro（SPE文献资料平台）的文献调研表明，从2000年开始，石油工程领域对AI保持了较高的研究热情，2010年之后公开发表研究文章的增长速度大幅提升。
从应用方法的选择上来看，人工神经网络、模糊逻辑和遗传算法是石油工程应用中最常用的AI技术，其他如支持向量机、功能网络和基于案例的推理等方法也有应用。
2010年之后，关于机器学习的研究和应用超过了人工神经网络，成为研究最多的领域。
2014年国际油价断崖式下跌以来，石油工程领域的参与者为了提升竞争力和抗风险能力，都希望通过数据分析、实时监测和自动化来寻求可持续性发展，人工智能技术以软件、智能装备、作业平台及专项服务等多种形式在石油工程领域广泛应用，应用的领域已渗透到从管理到勘探开发施工现场的各个环节，提升了石油工程领域自动化和智能化水平。
2 AI在石油工程中的主要应用领域
2.1基于AI的智能工作流，形成了多学科、多环节协作的工作平台
为了提高决策质量和管理水平，石油公司纷纷启动数字油田项目，如壳牌的智能油田、BP的未来油田项目等，还有的公司起名为智慧油田、未来智能油田、e-油田、一体化数字油田等，基本路径都是以数据采集和存储为基础，在数据应用层形成相互支撑的协同研究平台、生产管理平台、经营管理平台和决策支持平台，以优化工作流程、提高工作效率和决策质量。
对各个环节实时监测数据的智能分析、一体化协同和可视化展示是这些项目成功的关键，而以数据降维、结构化、分类、聚类、可视化为主要特征的AI技术是这些项目最核心的支撑。
BP、壳牌公司、雪佛龙、Statoil（挪威国家石油公司）等公司在数字油田建设方面处于领先地位。
壳牌的智能油田项目由智能井、先进协作环境、整体油藏管理等子项目构成，通过基于井筒中传感器传输的实时信息的分析决策，控制相关控制阀，实现油田生产的最佳状态。
Statoil的“整合运营项目”，通过创新的数字化工作流的应用，实现了跨学科、公司组织、地方协同合作。
BP在“未来油田”建设中，在全球建立35个协作中心，将地面与地下的实时数据传送到远程中心进行分析，实现了多学科多地区的协同。
科威特国家石油公司的数字油田（KwIDF）建设启动于2010年初，经过数次升级完善，现已形成地上地下一体化的智能工作流。
科威特国家石油公司的数字油田内部结构可分为4个层次：第一层是分析及数字化工具，主要用来记录生产历史，使用的方法主要包括节点分析、递减曲线分析、虚拟计量和数值模拟等；第二层是统计工具，主要用来监测实时生产现状，应用的方法主要包括线性回归、蒙特卡洛等；第三层主要利用智能代理进行短期预测，主要方法包括模型识别、神经网络、模糊逻辑等；第四层主要是应用数值模拟方法进行中长期产量预测。
科威特国家石油公司第一代的数字油田主要侧重于生产工程工作流上的共享和优化，包括关键性能指标检测、井筒性能评价等9个主要功能，随着基础设施的逐渐完备，又增加了地下模型更新及重新计算、地下注水优化和一体化生产优化的功能，升级为地面系统和地下系统集成的高级智慧工作流。
2.2基于AI的管理工具已替代部分人类员工
基于AI的管理工具，如智能机器人、虚拟助手等，不仅在高危或重复施工时替代了人类，在日常办公管理中也逐渐显示出优势。
2017年，中国航天科工集团第三研究院35所研制出的用于海底油气管道检测的蛇形机器人，可实现管道内外壁缺陷的准确识别、精确定位，现已通过油田实际检测。
为了监测哈萨克斯坦卡萨干油田的硫化氢气体，壳牌公司开发出配备有传感器、摄像头和无线通信系统的探测车——Sensabot机器人，只需一名工人远程操控。
道达尔发起了油气田地面机器人（ARGOS）国际比赛，并研制出可全天候巡逻及执行紧急操作的机器人原型，目前虽没有测试和应用的后续报道，但在公司年报中重点提到要通过AI技术来提升勘探能力。
另外，埃克森美孚公司和麻省理工学院、挪威国家石油公司和挪威科技大学等均在联合研究人工智能机器人。
虚拟助理已在壳牌多个管理环节中使用，如使用机器学习技术，将员工与合适的项目相匹配，成为人力资源管理助理；使用Amiela虚拟助理响应供应商关于发票的询问；在门户网站上的虚拟助理Emma和Ethan，可通过在线聊天的自然语言交流提供壳牌所有润滑油的产品信息，包括产品名称、主要特性、包装规格和购买渠道等。
在壳牌的发展计划中，自动化机器人将逐渐接管人类员工常规查询问答、观察和数据等收集任务。
2.3AI持续助力地震资料分析，为更精确钻井提供坚实基础
石油地球物理勘探通过大量地震、电磁、重力等数据分析获取构造运动和沉积演化规律，这一过程与AI技术从海量数据中寻找规律的路径完全一致，石油地球物理勘探成为AI技术的天然试验场：地球物理反演技术中应用了基因算法、模拟退化算法、粒子群算法、马尔科夫链和蒙特卡洛等方法；边缘检测算法被应用到自动追踪地震层位辅助地震解释上；蚁群算法被运用于三维地震数据解释。
初创公司Nervana基于深度学习方法，训练数据根据地震资料发现油气资源，在其云端开发的油气勘探解决方案，可在没有人工干预的情况下从三维地震图像中识别大量地下断层，从而减少地质人员在重复性工作上花费的时间。
2.4AI在油藏开发中的应用，促进油田在整个生命周期的产出最大化
利用油田生产的历史数据进行开发效果优化是AI技术在油藏开发和开采领域的主要应用方式，英国石油公司（BP）与硅谷一家公司合
作开发的基于AI的优化模型，将试点项目中的180口油井的产量提高了20%。
另外，AI技术为压裂施工方案设计、施工井及层位的选择提供了更为准确的方法。
中国石油新疆油田公司收集大量压裂历史数据，优选出储层参数、岩石力学参数、压裂施工参数和产能参数等作为建模基础，采用BP神经网络和LM算法、Sigmoid函数作为激活函数，并采用委员会机器的思想建立专家组，分别建立了裂缝模拟神经网络专家组和产能模拟神经网络专家组，应用遗传算法优化施工方案。
结束语：
目前，AI还没有被广泛接受的严格定义，笼统地说，是提高机器的计算力、感知力、认知力、推理能力等智能水平，使其具有判断、推理、证明、识别、感知、理解、沟通、规划和学习等思维活动，让机器能够自主判断和决策，完成原本要靠人类智能才能完成的工作。
主要研究内容包括逻辑推理与定理证明、专家系统、机器学习、自然语言理解、神经网络、模式识别、智能控制等。
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