胜利油田:以AI赋能应急管理

近日,在胜利油田孤东采油厂KD34采油平台控制室内,闪烁的屏幕上突然弹出压力异常预警。值班员王师傅立即调出实时数据曲线,发现某段输油管道压力值正以每分钟0.3兆帕的速度攀升。随着“启动三级响应预案”的指令下达,智能系统同步推送处置要点:关闭上游阀门、启动备用泵组、疏散周边人员。20分钟后,压力值回归正常区间。

数据显示,胜利油田通过部署新型传感器,数据采集完整率从68%提升至91%,深海设备年维护成本降低40%。当前,该油田正通过优化数据治理、改进算法模型、重构协同机制等路径,推动应急管理从经验驱动向智能辅助转型。

数据治理:破解信息采集难题

渤海油田某深海平台上,工程师李伟正在检查新投用的耐腐蚀压力传感器。这些采用特种合金外壳的设备,在海水腐蚀环境中已稳定运行8个月,单台年维护费用从20万元降至12万元。而在200公里外的胜利油田KD12区块,防爆型传感器正抵御着沙尘暴的侵袭。“过去普通传感器3个月就要更换,现在使用寿命延长至1年。”技术员张磊指着监控屏幕说,该区块单井数据完整率从72%升至93%,月度维护工时减少60%。

通过部署北斗授时系统,胜利油田解决了曾经十分头痛的数据同步问题。全油田2.3万个监测点实现毫秒级时钟同步,时间戳错乱率从15%降至1%。在数据清洗环节,胜利油田引入小波变换算法,自动识别输油管道压力数据中的电磁干扰噪声,使数据偏差从12%缩小到3%。在最近一次跨油田应急演练中,地质构造数据共享使泄漏扩散模拟误差从30%收窄至12%,联合处置效率提升40%。

模型优化:提升场景适应能力

油田的特殊地形曾让火灾预测模型频频失误,但在引入人工智能算法等新一代信息技术后,火灾预测模型变得更加“聪明”。在胜利油田某山地井场,技术人员采集了20类地形数据重构算法模型。通过植入地形高程参数和植被分布特征,火灾蔓延预测误差从45%降至18%。“模型现在能自动识别山脊对火势的阻挡作用,建议的隔离带位置更精准。”据胜利油田安全主管邓建华介绍,该系统在最近一次山地井场火灾中,为消防队规划的最佳扑救路径,将灭火时间缩短了25%。

类似的算法也被用于改善因设备老化造成的模型失效问题。胜利油田建立动态学习机制,当抽油机振动频谱偏移超过15%时,系统自动触发模型增量训练。一台服役7年的抽油机经过3轮模型更新,可以将故障预警准确率稳定在89%以上。

值得一提的是,胜利油田针对数据样本不足的情况,也进行了积极探索和尝试。例如在泄漏应急处置中,技术人员开发参数迁移技术,将海上平台模型适配陆地油库时,仅需补充10%新数据即可完成调整,训练成本降低70%。而在极端事故模拟中,胜利油田运用生成对抗网络(GAN)技术,将5年间的7起重大井喷事故数据扩展至85组合成样本。改造后的模型在模拟测试中,对井喷前兆的识别率从32%提升至78%。

 “虽然合成数据不能完全替代真实案例,但显著改善了模型对罕见工况的响应能力。”技术负责人王文通说。

人员转型:跨越数字技能鸿沟

“这个增强现实指导就像有个老师傅在眼前一步步教。”58岁的巡检员张建国拿着AR设备,跟着动画一步步学习智能巡检系统操作。胜利油田推出的可视化手册,将43项常见操作转化为三维动画,老员工系统操作通过率从52%提升至89%。

数字化转型的过程并非一帆风顺,如何让老员工跨越数字技能的“鸿沟”,让胜利油田技术团队伤透了脑筋。在孤岛采油厂,老员工最初抵触智能终端,技术团队采用“师徒结对”的模式,经过新员工与老员工几个月的结对协作培训,让老员工逐渐适应使用系统进行日常巡检。值得一提的是,这种新老协同的工资模式,还催生了场站智能化改造模式的创新。在联合站的智能化改造中,老师傅李洪明的技术经验与年轻技术员的编程能力形成互补,他们共同开发的智能阀门控制系统,既能自动调节流量,又保留了手动应急操作接口,在突发停电事件中发挥了关键作用。

另一方面,胜利油田也正在借助信息技术破解员工知识结构单一的困境。在实训基地的VR演练舱内,员工可体验12类事故场景,实现了井喷模拟考核参训人员平均得分提高37%。同时,胜利油田与中国石油大学合作开设“石油工程+AI”双专业培训班,首批20名学员已参与优化3个应急模型,例如学员王斌开发的抽油机健康预测模块,通过融合设备运行数据和维修记录,使故障预警准确率提升15%。在刚结束的技能竞赛中,员工提出的17项优化建议中,有5项已落地应用,预计年创效超200万元。

随着23个微服务模块的平稳运行、86%老员工通过系统操作考核,胜利油田的探索为行业提供了可借鉴样本。在最近召开的全国油田安全会议上,该油田展示的智能应急体系,已实现从单点预警到全局协同的跨越式发展。未来,该油田将继续推进数据治理体系优化、复合型人才培养、技术标准制定,让人工智能真正成为保障安全生产的可靠力量。

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