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天(tian)然气是我国能源供给体(ti)系的重要组成部分，2024年我国天(tian)然气产量2464亿立方米，实际(ji)天(tian)然气表观(guan)消费量4260.5亿立方米，同比增长8%。作为全球最(zui)大的天(tian)然气生产、进口和消费国，我国天(tian)然气能源产业面临保供能力(li)不足(zu)、关键技术装备“卡脖子”等诸多问题。在“双碳”背景下，天(tian)然气产业链(lian)下游需求快速增长，对天(tian)然气产业链(lian)供应链(lian)安全提出了更高的要求。
近年来，人工智能技术日渐(jian)成熟，应用场景日益增多。作为引领未来的战略性技术，人工智能可以通过监测预警、管理供应链(lian)流程等方式，保障产业链(lian)供应链(lian)安全。在天(tian)然气行业，人工智能的应用前景广(guang)泛，为天(tian)然气产业链(lian)安全风险研究提供了强大的工具。
人工智能精准赋(fu)能天(tian)然气供应链(lian)安全，可以从以下三个方面开(kai)展实施：
一(yi)是AI提升找矿效率，保障天(tian)然气供应能力(li)。目前，人工智能在找矿勘查、矿山生产和数据图像处理等方面已(yi)经取得了初步应用。目前常用的方法是利用AI梳理历史(shi)和科学(xue)数据，并以此来识别(bie)未开(kai)发的矿产资源。比如，今年1月，美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室的科学(xue)家开(kai)发的AI模型对数字化地(di)形(xing)图数据进行训练，确定了多个潜在的油(you)气孤立井。
二是AI监测研判风险，识别(bie)天(tian)然气产业链(lian)风险点。天(tian)然气产业链(lian)风险涉及的环节、因素众多，数据海(hai)量，仅使用统计模型难以系统、全面分析和识别(bie)天(tian)然气产业链(lian)潜在风险，如供应链(lian)中(zhong)断、价格波动等。目前，AI与网络数据已(yi)被应用于能源产业链(lian)风险监测中(zhong)，推动产业领域风险监测和研判的“数智化”革命。
三是AI赋(fu)能产业链(lian)全流程管理，优化流程环节。在天(tian)然气等能源产业链(lian)的生产、贮存、运输、销售等环节，AI技术主(zhu)要应用于生产效率的增强和资源配置优化，贮存峰(feng)谷调节和成本优化，运输安全、高效和环保，销售中(zhong)需求预测、定价策略和客户服(fu)务精准等方面。AI技术提升了天(tian)然气产业链(lian)供应链(lian)全过程的可视化和透明(ming)化。
（作者系北京联合大学(xue)教师）