油气化工智能化

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油气化工智能化

研究成果:近年来,团队成员共发表学术论文40余篇,专著1部,编著2部,授权国家发明专利2项,软件著作权1项。获得全国优秀城乡规划设计奖一等奖一项、中国测绘科技进步奖三等奖两项、中国地理信息科技进步奖二等奖一项。随着常规石油近百年开发,已经日渐枯竭,剩余的可采油气资源大多位于深海、极地等人力所不及的地区,而人工智能的应用可能极大帮助人类实现对这些非常规油气的经济安全开发,减少人员伤亡和供应成本,同时还能更好减少石油开发带来的环境污染。

 

钻井是整个油气开采作业中,成本最高、风险也最大的环节之一。在钻井过程中,利用人工智能处理地层压力、温度、渗透率等数据,能够实现钻井速度、方位的实时优化。不仅如此,利用人工智能还能够大大提高决策者对风险及井况的预测能力,在遇到突然情况之时,也能够更快速提供应急处理措施。

 

对作业设备的监测维护,一直是困扰石油企业的问题。过于频繁地维护设备,会增加运营成本,而设备维护不及时,设备突然发生故障则会造成意外停工,导致巨大损失。而利用人工智能技术监测设备运转,则能够预测作业设备运转情况,确定维护设备的最佳时间。

 

在石油产业下游领域,人工智能技术也可能有广泛应用。人工智能除了能够用以管控炼化设备,还能够管理油品的物流(包括运输和仓储)。

 

 

学术组织:人工智能研究院油气化工智能研究、中科院人工智能联合实验室

学术团队:人工智能研究院油气化工智能研究创新团队及教学团队,合作的外部大学和研究机构的科研团队

科研项目:近年来承担国家自然科学青年基金、北京市自然科学青年基金项目、北京市科技新星项目、航空遥感技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目和城市空间信息工程北京市重点实验室开放基金项目。

特色研究:无人机巡检油气管道,基于人工智能的泵运行状态的实时监控,机器人的定位、导航与跟随,钻井人工智能化,油气层识别技术等。