［摘要］随着信息技术的迅猛发展，油田企业正稳步朝数字化、智能化方向迈进。数字化运维作为确保油田高效、稳定生产的关键环节，引入人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术成为提升运维效率的重要举措。文章深入探究AI在油田数字化运维中的具体应用，阐述AI在油田数字化运维中的应用价值，并对AI在油田数字化运维中应用面临的挑战进行剖析，最后提出AI在油田数字化运维中应用的优化策略，旨在为油田数字化运维的智能化升级提供参考。

　　［关键词］AI；油田；数字化运维；技术应用

　　1油田数字化运维现状

　　1.1数字化运维体系架构

　　当前，油田企业在油田数字化运维中已初步搭建起涵盖感知层、传输层、数据层与应用层的架构。其中，感知层通过各类传感器，如压力传感器、温度传感器、流量传感器等，实时采集油田设备运行参数、生产工艺数据以及环境信息等。传输层运用有线或无线通信技术，将感知层采集的数据安全、快速地传输至数据层。数据层负责对海量数据进行存储、管理与预处理，为应用层提供数据支持。应用层则基于数据分析与挖掘技术开发出一系列运维管理应用，如设备监控系统、生产优化系统、故障诊断系统等。

　　1.2现有运维技术

　　在现阶段的油田数字化运维中，数据采集与监控系统（Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA）得到广泛应用，实现了对油田生产过程的远程监控与操作。同时，地理信息系统（Geographic Information System,GIS）用于油田设施的空间管理与分析，辅助运维人员开展巡检路径规划、应急处置等工作。此外，基于大数据技术的数据挖掘与分析方法能够从历史数据中探寻潜在规律，为设备维护计划制订、生产流程优化提供依据。然而，这些技术在应对复杂多变的油田生产环境时仍存在一定的局限，如对设备故障的早期预警能力不足，难以实现精准的预测性维护。

　　2 AI在油田数字化运维中的具体应用

　　2.1数据处理与分析

　　（1）数据清洗与预处理。油田生产数据来源广泛、格式多样，且常常包含噪声与缺失值，AI中的机器学习算法，如基于深度学习的自动编码器，能够自动识别数据中的异常值与噪声，并进行修复与清洗。同时，油田数字化运维人员利用数据插值算法，可对缺失数据进行合理填补，提升数据质量，为后续分析奠定基础。以某油田采集的油井压力数据为例，原始数据存在部分异常尖峰值和少量时段缺失的情况，通过自动编码器和插值算法处理后，数据曲线更为平滑，有效数据点完整度大幅提高，为后续压力趋势分析奠定了可靠的数据基础。

　　（2）数据分析与特征提取。油田数字化运维人员通过深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）等模型，能够对油田生产数据进行深度分析，提取关键特征。例如，在分析油井产量数据时，RNN模型可以捕捉到产量随时间变化的趋势与周期性特征，为产量预测与生产流程优化提供依据。此外，AI还可用于分析设备运行参数之间的联系，挖掘潜在的数据模式，助力运维人员更好地理解设备运行状态。在研究抽油机设备时，运维人员利用CNN对其振动信号数据进行分析，能够精准提取出反映设备机械部件运行状态的特征向量，为设备故障诊断提供重要参考指标。

　　2.2设备监测与状态评估

　　（1）实时监测设备。基于AI的图像识别与视频分析技术可用于对油田设备的实时监测。例如，通过在井口、管道等关键部位安装摄像头，利用CNN对采集的视频图像进行分析，能够实时监测设备是否存在泄漏、变形、异常振动等情况。与传统监测方法相比，AI实时监测系统具有更高的准确性与及时性，能够及时察觉设备潜在问题。在某油田的管道监测项目中，AI图像识别系统成功识别出一处肉眼难以察觉的管道细微裂缝，相较于传统人工巡检，提前数天发出预警，避免了可能发生的管道泄漏事故［1］。

　　（2）设备状态评估。运维人员可以利用机器学习中的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、随机森林等算法，结合设备运行历史数据、维护记录以及实时监测数据，构建设备状态评估模型。该模型可以对设备当前状态进行量化评估，判断设备是否处于正常运行状态、存在何种程度的故障隐患等。例如，某采油厂运用随机森林算法构建了注水设备状态评估模型，根据设备的压力、流量、温度等多维度数据对设备运行状态进行打分，将设备状态分为正常、轻微异常、严重异常3个等级，为运维人员合理安排设备维护工作提供了清晰指引。

　　3 AI在油田数字化运维中的应用价值

　　3.1提高运维效率

　　油田企业通过AI技术实现对设备的实时监测与自动诊断，能极大地缩短故障排查时间。以往人工巡检与故障诊断可能需要数小时甚至数天，如今利用AI系统可在几分钟内完成，显著提高运维效率。例如，某油田引入AI智能运维系统后，设备平均维修时间从原来的8小时缩短至2小时，运维人员的工作强度大幅降低，同时能够将更多精力投入更有价值的工作中。在某油田的一次油田设备突发故障事件中，AI智能运维系统在5分钟内就完成了故障诊断，并给出了详细的故障原因与维修建议，维修人员据此迅速开展维修工作，相较于以往类似故障处理时间大幅缩短，有力保障了油田生产的连续性。

　　3.2降低运维成本

　　预测性维护的实施，使设备维护从传统的事后维修与定期维护转变为基于设备实际运行状态的按需维护，避免了过度维护与不必要的维修成本。据统计，采用AI预测性维护技术后，某油田设备维护成本降低了20%～30%。同时，由设备突发故障导致的生产中断损失减少了，该油田进一步提高了油田生产的经济效益。某油田未采用AI预测性维护技术前，每年因设备突发故障导致的生产中断损失高达数百万元，且定期维护成本也较高。引入AI预测性维护技术后，不仅设备故障率降低，而且根据设备实际需求进行维护，每年节约维护成本约25%，同时生产中断损失减少了约80%，经济效益显著提升［2］。

　　3.3提升生产安全性与稳定性

　　AI实时监测与故障预警系统能够及时发现设备安全隐患，并提醒相关人员提前采取措施进行处理，从而有效避免安全事故发生。例如，在管道泄漏监测方面，AI实时监测与故障预警系统能够在泄漏事件发生初期及时发出警报，运维人员可迅速进行抢修，防止泄漏面扩大，避免出现环境污染与生产事故。这能大大提升油田生产的安全性与稳定性，保障油田的可持续发展。例如，在某输油管道项目中，AI泄漏监测系统检测到一处管道压力异常波动，经分析判断，可能存在微小泄漏问题，运维人员立即前往现场排查，及时发现并修复了一处因腐蚀导致的管道针孔，避免了大规模泄漏事故发生，保障了管道安全运行与周边环境安全。

　　4 AI在油田数字化运维中应用面临的挑战

　　4.1数据质量与安全问题

　　油田生产数据量极为庞大，且数据质量参差不齐。部分数据可能存在不准确、不完整或不一致的情况，影响了AI模型的训练效果与预测的准确性。此外，随着数据的集中存储与应用，数据安全面临严峻挑战。如何确保数据在采集、传输、存储与使用过程中的安全性，防止数据泄露、窜改等，是推广AI应用必须解决的关键问题［3］。在数据采集环节，由于部分传感器老化或安装位置不当，相关人员可能采集到不准确的数据；在传输过程中，网络波动可能导致数据丢失或传输错误；在数据存储时，数据可能因存储设备故障出现损坏。油田生产数据一旦泄露，就可能被恶意利用，给油田生产运营带来严重威胁。

　　4.2 AI技术与油田业务融合困难

　　AI技术具有较强的专业性与复杂性，而油田业务涉及众多专业领域与工艺流程。将AI技术与油田业务深度融合，需要既懂AI技术又熟悉油田业务的复合型人才。目前，这类人才相对匮乏，导致AI技术应用过程中难以准确把握业务需求，也难以开发出真正契合油田实际生产需要的AI应用系统。同时，油田现有信息系统架构复杂，不同系统之间的数据交互与共享存在一定障碍，也增加了AI技术与油田业务融合的难度。例如，在开发一个针对油田注水工艺流程优化的AI系统时，开发人员对注水工艺细节了解不足，导致系统在实际应用中无法准确给出优化方案；油田不同时期建设的各类信息系统的数据格式、接口标准不统一，使得AI系统难以通过整合和利用这些数据进行全面分析。

　　4.3模型可解释性与可靠性有待提升

　　一些基于深度学习的AI模型（深度神经网络）具有黑盒特性，难以理解与解释模型内部的决策过程。在油田数字化运维中，由于涉及设备安全与生产稳定性等关键问题，需要对AI模型的决策结果有清晰的解释，以便运维人员信任并接受模型的预测与诊断结果。此外，油田生产环境复杂多变，模型在不同工况下的可靠性与泛化能力有待进一步验证。如何提高AI模型的可解释性与可靠性，是当前有待解决的热点与难点问题。在实际应用中，当AI模型给出设备即将发生故障的预测时，运维人员往往希望了解模型是基于哪些数据特征、通过何种逻辑得出该结论的，以便更好地采取应对措施。而油田生产环境受地质条件、气候因素等影响，同一设备在不同区域、不同季节运行差异较大，这对AI模型的可靠性与泛化能力提出了较高要求［4］。

　　5 AI在油田数字化运维中应用的优化策略

　　5.1多源数据融合与深度分析

　　未来，随着物联网、大数据等技术在油田的进一步应用，油田企业将产生更多类型、更大规模的数据，AI技术将朝着多源数据融合与深度分析方向发展。油田企业要综合利用设备运行数据、生产工艺数据、地质数据以及环境数据等，构建更加全面、准确的设备运行状态检测模型与生产流程优化模型，为油田数字化运维提供更精准的决策支持。例如，将地质数据与油井生产数据融合分析，能够更准确地预测油井产量变化趋势，优化采油方案；结合环境数据与设备运行数据，可预判恶劣天气对设备运行的影响，从而做好防护。

　　5.2将边缘计算与AI技术紧密结合

　　边缘计算能够在数据采集现场对数据进行实时处理与分析，减少数据传输延迟，提高系统响应速度。未来，可以将边缘计算与AI技术紧密结合，在油田设备现场部署AI边缘计算节点，实现对设备状态的实时监测与就地诊断。同时，通过边缘计算与云计算的协同工作，将复杂的AI模型训练任务放在云端，将模型推理与应用部署在边缘，形成高效、灵活的油田数字化运维体系。在偏远的油田井场，通过部署AI边缘计算设备，可实时分析井口设备的运行数据，及时发现故障隐患，无须将大量数据传输至远程数据中心，大大提高故障响应速度；云端负责对大规模数据进行深度学习模型训练，不断优化模型性能，为边缘计算节点提供更精准的模型支持［5］。

　　5.3将AI与专家系统相结合

　　专家系统在油田领域积累了丰富的专业知识与经验，而AI具有强大的数据处理与学习能力。未来，要将AI与专家系统相结合，构建智能运维决策支持系统，以便利用AI技术对海量数据进行挖掘与分析，发现潜在规律，充分发挥专家系统的专业知识优势，对AI模型的决策结果进行验证与补充，从而提高运维决策的科学性与可靠性。例如，在处理复杂的油田设备故障时，AI模型给出初步诊断结果后，专家系统可根据其知识库中的专业知识与以往案例经验对诊断结果进行审核与完善，为运维人员提供更全面、准确的故障解决方案。

　　6结束语

　　AI技术在油田数字化运维中的应用，为提升油田运维效率、降低运维成本、保障生产安全与稳定提供了有力支持。AI在数据处理、设备监测、故障诊断与预测性维护等方面具有较大的应用价值。然而，AI在应用过程中也面临着数据质量与安全问题、技术融合困难、模型可解释性与可靠性有待提升等挑战。未来，油田企业在油田数字化运维中应用AI时，要加强多源数据融合与深度分析，将边缘计算与AI技术紧密结合，将AI与专家系统相结合，以进一步推动油田生产向智能化、高效化方向发展。

　主要参考文献

　　［1］喻冬凯.数据采集与监控系统在石油化工企业中的应用分析［J］.化工管理,2017(24):72.

　　［2］李浩.基于低代码实现敏捷数据管理的研究：以在线考试及可视化分析为例［D］.北京:北京中医药大学,2022.

　　［3］任晋红.基于低代码开发平台的设计与应用［J］.集成电路应用,2024(3):410-411.

　　［4］康世杰,黄鹤.针对企业级应用复杂性的低代码开发平台架构［J］.绵阳师范学院学报,2023(2):86-93.

　　［5］刘曙光.油田开发信息化建设与应用实践［J］.江汉石油职工大学学报,2019(4):54-56.