中化新网讯 12月9日，由中国石油大学(北京)人工智能学院、教育部非常规油气国际合作联合实验室等共同主办的油气领域人工智能应用暨学科建设研讨会在线上举行。与会专家对油气行业数字化与智能化应用案例进行了分享，并对未来油气人工智能产业的发展给出建议。

　　石油大学安全与海洋工程学院教授董绍华表示，目前油气管道人工智能已在技术架构设计、系统功能实现路径方面取得重要进展，实现了本质安全的状态监测、泄漏预警等功能，并取得良好的应用效果。

　　“基于人工智能技术的焊缝射线底片智能化识别技术，缺陷检出率达95%以上，缺陷误检率小于3%，解决了国际上焊缝底人工智能识别精度低的难题；焊缝PAUT图谱智能识别技术能够识别并定位缺陷类型以及缺陷的动态空间位置；管道安防智能视频监控系统不仅能动态识别地质勘探钻机、水平定向钻机等高危机械，而且还能自动监测和预警天然气泄漏情况。” 董绍华表示。

　　“我国智慧管网建设取得成效的同时仍有很多关键问题未解决，如管道大数据深度挖掘挤出薄弱、智慧决策支持方法模型尚不能满足需求、智慧管网信息安全亟待突破、数字孪生技术尚未普及与推广。”董绍华建议，开发泄漏、声波等传感器，以及不间断运行的智能机器人，避免人工巡检失误带来的风险；大力发展智能巡检巡护、图像影像智能识别、自动化语音识别评价分析技术等，助力管道风险识别、风险管理和预警报警处理等；依托管道完整性大数据建模和决策支持，破解海量数据应用难题。

　　石油大学储运专业教师宫敬介绍了数字孪生体在智能油气储运中的构建方法和应用案例。她表示，油气储运生产系统智能化发展目标分为仪表/设备/设施/通信、生产监测、数据分析、生产优化、智能控制5个层级，目前大部分处于前两个阶段。油气储运系统具有流体特性复杂、外部环境约束、内部节点特性多变等特点，应分层级和基于应用场景来建设数字孪生体。她认为，未来油气储运如何实现数字化，并通过感知技术、数据及模型来实现智能化是行业需要重点考虑的问题。

　　石油大学人工智能学院院长肖立志介绍说，学校现已构建覆盖石油石化全产业链的油气人工智能实践平台及虚拟仿真实验室，助力创新人才培养和交叉学科科学研究。其中，油气人工智能实践平台设计了油气人工智能应用场景，建立了油气人工智能数据知识库，为师生提供了实训平台；油气人工智能教学虚拟仿真实验室系统梳理了石油石化领域人工智能应用场景，搭建了覆盖油气上中下游产业链的人工智能技术虚拟仿真平台。未来，智能地球探测、智能石油工程、油气数据治理将成为人工智能学院的重点发展方向。

　　“中国海油已经与石油大学开展了多个油气人工智能复合型人才培养项目，不仅为企业发展输送源源不断的新鲜力量，而且还加强了人工智能应用场景关键技术的研究，推动了人工智能在石油石化领域的应用和发展。”中海油集团科技信息部原总经理王同良说。