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人工智能幫助研究人員找到丟失的油氣井

發(fā)布時間:2024-12-26 來源:金屬加工

石油和天然氣行業(yè)越來越多地采用人工智能(AI)來推動創(chuàng)新和提高效率。憑借專用人工智能工具的承諾,公司能夠以前所未有的精度簡化運營和控制成本。

就在幾年前,實現(xiàn)這種水平的優(yōu)化和顆粒度控制似乎遙不可及,但人工智能的進步正在使其成為現(xiàn)實。

當我們想到石油和天然氣勘探時,首先想到的是巨大的經(jīng)濟機會和致富的潛力。石油因其巨大的經(jīng)濟價值而被稱為“黑金”。然而,這種說法往往忽視了環(huán)境和氣候挑戰(zhàn)。無文件記錄的孤立井(UOW)構(gòu)成嚴重的安全隱患。它們泄漏甲烷,污染水,釋放有毒化學物質(zhì),危害環(huán)境。

專家認為,美國仍有數(shù)十萬口油氣井沒有文件記錄,也沒有所有權(quán)。

研究人員使用各種現(xiàn)代工具來幫助他們找到和封堵這些UOW,包括激光成像、無人機和傳感器。不過,面對美國超過300萬平方英里的本土面積,這些方法可能效率低下。這就是人工智能介入的地方。它可以增強這一過程,使尋找工作在如此廣闊地域更加有效。

美國能源部勞倫斯伯克利國家實驗室和其他機構(gòu)的科學家開發(fā)了一個人工智能系統(tǒng),用于分析45年來美國地質(zhì)調(diào)查局的歷史地圖,確定了加利福尼亞州和俄克拉荷馬州的1301個潛在UOW。

“雖然人工智能是一項當代且快速發(fā)展的技術(shù),但它不應(yīng)該只與現(xiàn)代數(shù)據(jù)源聯(lián)系在一起?!眲趥愃共死麌覍嶒炇遥ú死麑嶒炇遥┑牟┦亢笱芯繂TFabio Ciulla說,他是一項關(guān)于使用人工智能尋找UOW的案例研究的主要作者。

“人工智能可以通過從歷史數(shù)據(jù)中提取信息來增強我們對過去的理解,這在幾年前是無法實現(xiàn)的。我們越是走向未來,就越能利用過去?!?/p>

從2011年開始,美國地質(zhì)調(diào)查局開始上傳19萬張1884年至2006年的數(shù)字化地形圖。這些地圖帶有地理標簽,允許每個像素鏈接到特定的地理坐標,以便于參考。地理標記至關(guān)重要,因為它將每個地圖像素與特定的地理坐標聯(lián)系起來,使人工智能系統(tǒng)能夠準確檢測和分析潛在的UOW。標記的UOW使用衛(wèi)星圖像、實地調(diào)查和磁力計等傳感器進行驗證。

伯克利實驗室的研究團隊訓練了人工智能模型,以識別地圖上的正確點并避免誤報。該模型還必須處理不同地形、顏色和條件的地圖。一些舊地圖被撕裂和弄臟,很難使用。

Ciulla說:“對于人類來說,看著這個圓圈并認出它是非常容易的?!薄爸钡阶罱@是從這些地圖中提取信息的唯一可用方法,但如果我們想將其應(yīng)用于成千上萬張地圖,這種策略就不能很好地擴展。這就是人工智能發(fā)揮作用的地方?!?/p>

雖然伯克利團隊開發(fā)的AI工具依賴于AI,但它也允許手動調(diào)整。研究人員可以審查這些發(fā)現(xiàn),以確保人工智能正確解釋地圖上的符號。研究人員使用衛(wèi)星圖像驗證了人工智能模型發(fā)現(xiàn)的29個UOW,并通過實地調(diào)查驗證了另外15個UOW。

到目前為止,研究人員采取了保守的方法,優(yōu)先考慮減少誤報而不是漏報。雖然這些結(jié)果可以作為概念驗證,但考慮到美國各地無證UOW的規(guī)模,該模型需要迅速擴展。

展望未來,研究人員的目標是將人工智能的預(yù)測能力與無人機等現(xiàn)代工具相結(jié)合。配備磁力計的無人機預(yù)先設(shè)定了飛行路線,可以進入空中探測具有挑戰(zhàn)性的區(qū)域。無人機還可以配備傳感器,或者配備激光雷達的飛機可以用來檢查空氣中是否存在泄漏。人工智能和先進技術(shù)的結(jié)合可以為提高定位和封堵UOW的速度和準確性鋪平道路。

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