语义分析人工智能在石油天然气生产现场安全管理追溯中的应用展望

石油天然气生产现场安全管理是确保油气生产顺利进行的关键。然而,由于现场数据量大、分散、异构,导致安全管理追溯存在许多困难。语义分析人工智能技术可以智能提取现场各种数据源的语义信息,实现对现场安全事件的追溯和原因分析。本文探讨了语义分析人工智能技术在石油天然气生产现场安全管理追溯中的三个应用:(1)构建现场安全知识图谱,实现对现场各类安全知识和事件的组织和关联;(2)开展事件追溯,通过连接现场各数据源构建事件追溯路径;(3)进行原因分析,利用知识图谱推理机制分析事件发生的根本原因。

大数据技术在油气行业事故事件致因分析中的应用

为深入研究历年油气生产企业事故事件致因因素,为事故事件预控提供依据,采用事故致因理论即屏障理论通过分析石油及天然气行业事故事件调查报告数据,建立了适用于石油石化行业的HSE文本语义分析模型,并从1万余条事故事件数据中自动提取13类失效屏障类型、14类屏障失效原因和13项管理因素,通过实例应用与分析,探讨了导致油气行业事故屏障失效的管理因素,提出事故HSE管理建议。结果表明:人员操作屏障和结构完整性屏障是事故事件中失效最多的两类屏障,其中人员操作屏障失效导致了59%的事故事件,结构完整性屏障失效导致了22%的事故事件;员工安全意识缺乏/疏忽/失误和安全知识/技能不足是导致人员操作屏障失效的关键原因,装置/设备设计缺陷和装置/设备运行控制缺陷是导致结构完整性屏障失效的关键原因;风险防控与隐患排查治理是导致人员操作屏障失效和结构完整性屏障失效的共性管理因素。该研究结果可为油气生产企业事故事件的预防提供依据。