油气储运领域人工智能可信性研究

侯磊

摘要：油气储运工程是石油天然气行业中不可或缺的环节，涉及储油罐、管道、码头等设施，以及油气进出口、储运过程中的各个环节。在传统的油气储运工程中，人工操作占主导地位，存在着效率低、风险高等问题。油气储运工程涉及的领域多样、环节复杂，并且油气储运工程的质量与国民经济发展程度紧密相关，而人工智能在油气储运工程中的应用，能够从根本上提升工程质量和效率。

关键词：油气储运；人工智能；可信性

引言

随着无人值守油气站场理念的推广应用、数据中心的建设及5G等技术发展，人工智能技术已成为油气储运领域数字化、智能化的关键技术。但是在油气储运领域，人工智能模型面临着规模化部署和实际应用推广的难题，其中一个重要原因是决策的透明度和结果的可解释性。因此，开展油气储运行业人工智能可信性研究，使人工智能系统的行为对行业更透明、更易懂、更可信，对今后的油气储运领域人工智能技术深度应用非常重要。

1油气储运领域人工智能技术可信性研究

1.1人工智能技术在油气储运领域的应用

油气储运涉及的流程多、设备工艺复杂，包括油气勘探、开采、运输和储存等，人工智能技术在油气储运领域的应用主要包括计算机识别、数据分析和预测及智能决策三个领域。

（1）计算机视觉。当前的油气站场、管道线路周边安装了大量的摄像头以保障安全生产。但是依靠监控人员查看不仅效率低、而且很难有效识别有效信息，特别是大型油气公司往往有上千路摄像画面。通过人工智能的识别功能，将图像中的车辆、人员等进行识别，方便监控人员及时发现异常。又如在使用人工智能技术，对图像中的人员着装、安全帽佩戴等进行识别，以提高安全管理。此外，有研究人员利用人工智能技术对管道内检测的漏磁图像进行分析，大大降低了人工判读的工作量。

（2）数据分析和预测。油气储运过程中产生了大量的数据，包生产数据如温度、压力、流量、设备状态数据、阴极保护参数等。通过运用人工智能技术，可以对这些数据进行智能分析和处理，提取其中的有价值的信息。例如，在天然气供应中，利用机器学习算法可以对用户的用气习惯、用气规律和负荷变化进行分析，并预测其负荷情况，这对于冬季保供尤为重要。

（3）智能决策。利用人工智能技术，可以建立起智能化的决策支持系统，对油气储运过程中的各种情况和变化进行实时监测和分析。基于这些分析结果，系统可以给出相应的优化方案和决策建议，帮助决策者快速做出正确的决策。例如，利用机器学习算法可以对输气站的声波数据进行分析，判断设备的工作状态是否正常。

1.2可信性在人工智能技术中的重要性

由于人工智能技术自身的特点和应用环境的复杂性，其的可信性问题备受关注。可信性是指人工智能技术在运行过程中能够保持稳定、可靠、可预测的特性。由于油气资源的易燃易爆危险性、民生物资的特殊性，在其开采、储存、运输和处理等关键环节，人工智能技术可信性的要求尤为重要。油气储运过程中存在着很高的风险，一旦人工智能技术发生错误或失效，可能导致严重的安全事故和财产损失。如果人工智能技术缺乏可信性，其所提供的决策和优化结果将无法得到有效的验证和验证，从而影响决策的准确性和优化的效果。

2油气储运领域人工智能提升策略

2.1提高设备运行效率

（1）泵类设备。泵类设备的运行效率关系着生产电耗的多少。自动化监控大型外输泵的运行效率，其原理是对使用能耗计量仪表计量电机电耗，采集泵的进出口压力和流量等参数，根据各类参数确定泵的输出有用功，经中央处理机对数分析来获取泵的实时运行效率。技术人员对泵效变化情况及其变化原因的分析，明确各类因素对泵运行的影响，以方便现场调控过滤器摩阻损失、出口阀组的节流、原油的温度和粘度等来提高泵的运行效率、降低泵运行电耗。

（2）加热炉主要的燃料消耗设备。对加热炉进行改造，引入人工智能，改变原先控制方式，从人工控制大小火到自动控制，为保护系统确保其运行稳定，需加设安全检测联锁装置和能耗计量装置。通过反平衡算法计算系统采集到的数据如烟气温度、烟气中氧含量等得到炉效。其次要完善加热炉自动监测，设置多个监测点负责对进出口压力、水套压力等监测，并自动分析，根据相关参数对燃烧器的火力大小进行调控。提高其燃烧效率，还可以通过对供风系统的调节实现，进而提高水套炉效率。进一步强化安全检测联锁保护系统，加大水套炉压力保护、原油进出口压差避免滞留，设置水套炉水位低限检测和报警系统，实际燃烧情况可通过光电管监视。此外，就是建立起对原油出口温度超高监测和联锁保护。

2.2在设备运行应用的优化

在油气储运工程中，操作人员可以增强油气集输处理工作的技术操作能力，进一步加强对设备运行数据的管理和调整，以提高设备的运行效率。可以通过人工智能加强对泵类设备的管理。油气储运工程与油气输送泵等泵类设备的支持密不可分，作为油气储运生产过程中常用的特殊设备，泵类设备已经成为当前油气储运工程最为重要的能量来源之一。油气储运工程项目需要根据不同场合选用不同类型的泵类设备，在泵类设备中使用计算机技术、互联网技术与人工智能，可以通过便携式能量消耗监测仪（elcontrolenergy）等设备，对泵类设备的实际能耗进行统计，从而确保油气储运工程的正常运作。

2.3在监管应用的优化

在油气储运过程中运用人工智能，能够加强对长输管道运行状态的监管，优化长输管道工艺参数的调节过程，促使油气储运更加安全高效。在油气储运工程中，大部分输送原油管道面临热量散失这一实际问题，因此，在人工智能的运用中，可以通过泵站提供的充足压力，加热站提供的热能，将长输管道的流量控制在较为合理的范围内，实现对燃油料的节约，充分保障长输管道的管输效率，对长输管道首、末端压力与温度，及长距离输送压力流程等相关参数予以控制与优化，将输油泵站中的原油流量控制在较为稳定的范围内，有效控制原油黏度。通过运用网络技术，能够实时传送数据参数，使工作人员能够合理控制油气运输的环节，提高油气储运的效率。

2.4在参数调整应用优化

人工智能在油气储运过程中的应用，能够促使油气储运效率得到不断提升。通过在油气储运工程中深入运用人工智能，可以协同先进的油气储运检测仪器，形成第一手设备故障检测、数据分析处理依据。（1）自动化控制系统通过收集油气储运设备的温度、震动、电流等运行参数，通过传感器等设备予以采集，在自动化记录故障数据的过程中，为后续检测、维修提供自动监测和预警数据模型，判断系统是否存在运行故障。（2）通过适当调整储运系统的高温下工作运行状态，能够持续降低油气黏度，防止巨大的摩擦阻力造成储运系统发生不必要的损失，杜绝散热损失持续增大的情况出现。

结束语

在油气储运领域，人工智能技术作为一种新兴的技术手段，已经在各个方面取得了令人瞩目的成果，如监测与预测、数据分析和挖掘、优化与决策等方面。这些成果不仅有效地解决了传统油气储运过程中的一系列问题，而且将油气储运领域推向了一个全新的发展阶段。与此同时，可信性将成为一个重要的研究课题，以确保其在油气储运过程中的可靠性和可持续发展。

参考文献

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