近年來(lái)，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，人工智能正成為驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心動(dòng)力。新疆油田公司積極投身智能化生產(chǎn)實(shí)踐，以大模型建設(shè)為引領(lǐng)，以場(chǎng)景化小模型為抓手，在油氣勘探開(kāi)發(fā)全鏈條構(gòu)建起“大模型統(tǒng)籌、小模型落地”的智能應(yīng)用體系。
“它通過(guò)自動(dòng)化監(jiān)測(cè)和分析，可以有效提高診斷的準(zhǔn)確性，減少人工巡檢的工作量，有效提高抽油井正常生產(chǎn)時(shí)率和生產(chǎn)管理水平?！?月10日，新疆油田公司數(shù)智技術(shù)公司軟件研發(fā)中心工程師嚴(yán)加展說(shuō)。
作為新疆油田的重要增產(chǎn)力量，百口泉采油廠面臨著“產(chǎn)量增幅大與人員遞減快”的雙重挑戰(zhàn)，尤其是每年近萬(wàn)井次的龐大檢修任務(wù)，迫切需要新的力量支撐。數(shù)智技術(shù)公司通過(guò)深度調(diào)研，建立了以大模型賦能的“解題”思路，油井工況智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)上線(xiàn)運(yùn)行。據(jù)嚴(yán)加展介紹，該系統(tǒng)利用“專(zhuān)家模型+深度學(xué)習(xí)”的多模型融合技術(shù)，構(gòu)建起覆蓋11類(lèi)常見(jiàn)工況的智能預(yù)警體系。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前油井工況智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)針對(duì)抽油機(jī)常見(jiàn)的8類(lèi)異常實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)過(guò)濾，可實(shí)現(xiàn)提前3天預(yù)測(cè)，精度達(dá)94%，類(lèi)似井間抽制度推薦模型精度達(dá)85%，模型召回率達(dá)100%，預(yù)期可將非計(jì)劃停井次數(shù)降低10%，為老油田穩(wěn)產(chǎn)增效注入了強(qiáng)勁的數(shù)智動(dòng)能。
通過(guò)油氣業(yè)務(wù)專(zhuān)家與數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家的協(xié)同攻關(guān)，已孵化出“抽油井智能工況檢測(cè)”“稠油吞吐智能分析”等一系列專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域小模型，實(shí)現(xiàn)了從技術(shù)突破到業(yè)務(wù)落地的無(wú)縫銜接。
針對(duì)低效井能耗過(guò)高的難題，抽油井智能間抽系統(tǒng)給出了精準(zhǔn)解決方案。該系統(tǒng)通過(guò)分析單井產(chǎn)液量、含水率等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)選井、相似井推薦等全流程智能化。百口泉采油廠以“云端”間抽技術(shù)為基礎(chǔ)，探索更符合該廠生產(chǎn)實(shí)際的智能間抽模式，技術(shù)人員結(jié)合云平臺(tái)大數(shù)據(jù)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)井況和供液的變化實(shí)時(shí)感知，不僅解決了驅(qū)動(dòng)盲區(qū)的技術(shù)問(wèn)題，還可控制機(jī)采速度與儲(chǔ)層供液的速度匹配，維持最佳泵效，達(dá)到提效降耗的目標(biāo)。
在稠油開(kāi)發(fā)這一高耗能領(lǐng)域，人工智能同樣大顯身手。在注汽環(huán)節(jié)，時(shí)機(jī)至關(guān)重要，早則造成浪費(fèi)，晚則耽誤生產(chǎn)。新疆油田公司風(fēng)城油田作業(yè)區(qū)應(yīng)用了稠油吞吐智能分析系統(tǒng)，注汽時(shí)機(jī)改人工預(yù)估為智能分析，通過(guò)低產(chǎn)井轉(zhuǎn)輪自動(dòng)識(shí)別算法，結(jié)合區(qū)塊地質(zhì)特征，智能優(yōu)化注汽組合與參數(shù)設(shè)置。目前，該系統(tǒng)服務(wù)應(yīng)用3000余口吞吐井，優(yōu)化地質(zhì)配汽方案，輔助注汽組合優(yōu)化982個(gè)，綜合降低2%低效/低質(zhì)量注汽量，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效、綠色環(huán)保的多重目標(biāo)。
熱注智控一體化平臺(tái)為熱注生產(chǎn)構(gòu)建“智能中樞”，通過(guò)數(shù)據(jù)集成與智能分析，匯聚設(shè)備檔案、生產(chǎn)參數(shù)、能效指標(biāo)、隱患信息等全流程數(shù)據(jù)，利用智能算法動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)鍋爐運(yùn)行、水質(zhì)處理、蒸汽損耗等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實(shí)時(shí)捕捉設(shè)備異常并智能預(yù)警，減少非計(jì)劃停爐發(fā)生，輔助科學(xué)優(yōu)化鍋爐啟停、配汽方案等生產(chǎn)調(diào)度，推動(dòng)能效提升、成本壓降。讓熱注生產(chǎn)擺脫“經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)”，以數(shù)據(jù)與算法為驅(qū)動(dòng)，減少非計(jì)劃停機(jī)，延長(zhǎng)設(shè)備連續(xù)運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)，用智能手段全方位保障生產(chǎn)高效、穩(wěn)定、綠色推進(jìn)。
值得關(guān)注的是，新疆油田的智能應(yīng)用并非簡(jiǎn)單堆砌技術(shù)，而是堅(jiān)持“大模型+小模型”的融合路徑。以智能分析平臺(tái)為中樞、小模型則深耕具體場(chǎng)景，又通過(guò)小模型的定制化開(kāi)發(fā)破解了生產(chǎn)痛點(diǎn)，使人工智能真正成為員工的“得力助手”。