處于迅速變化的數字化環境時代，油氣公司可通過大數據、人工智能新技術實現數據自動采集、實時監控、智能生產優化與智能決策，其應用正以不可阻擋的力量推動油氣行業向高質量躍升。
目前，人工智能主要應用在這些領域：
1、數據搜集
油氣行業迫切需要在井下地層參數采集、測井數據傳輸等方面投入新的測量方式和工作模式，因儲集層有非均質性、探測對象十分復雜以及測井作業環境的多樣化、復雜化的特點，引入人工智能可以實現更精準、更高效、更安全的作業和地質信息探測。
2、石油地震勘探
油氣資源的勘探過程中，一旦掌握油田分布區域的地下地質情況之后就可以使用地震勘探的方式。地震專家需要實時監測地殼活動的地震波變化情況，并運用自身專業知識對這些地震波變化情況進行分析，之后便依據分析來推測地下巖層的性質和形態。
3、油田設備維護
石油分布的環境十分惡劣，而油田生產領域所使用的設備又非常多，如果這些設備長期處于這樣的惡劣條件，可能會出現故障。人工智能和大數據在油田生產領域的出現可以有效對井下環境加以全面分析并預測鉆井時出現的異常情況。分析和預測過程十分重要，可以有效消除計劃外停機的次數，進而對設備運行、維修成本實現有效控制。
4、油田產出最大化
如果人工智能技術合理應用在石油工程進行油田開采、開發，可以不斷優化油田生產歷史數據的整體開發效果。人工智能優化模型方式的采用，也會提升整體石油工程的油田產量。同時，采用人工智能技術的方式，合理選擇層位、施工井，逐漸優化壓裂施工設計方案，可以確保石油工程作業方式更加精確。
研究人員表示，當前油氣領域正在從數字化變革到智能化。不過，油氣行業在應對智能化變革方面存在四大共性科學問題急需解決。一是怎樣實現數據自動采集和處理，提高裝備智能化水平；二是如何利用人工智能技術，實現數據的智能化分析；三是怎么建立高質量的訓練數據集和標簽數據庫；四是如何通過智能專業軟件，實現協同研究和一體化分析。
所以，大數據背景下的油田建設還面臨一定的機遇與挑戰，因而油氣領域人工智能的發展具有必然性和緊迫性。
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