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天然气是我(wo)国能源供(gong)给体系的重要组成部分，2024年我(wo)国天然气产量2464亿立方米，实际天然气表观消(xiao)费量4260.5亿立方米，同比增长8%。作为全球最大的天然气生产、进(jin)口和消(xiao)费国，我(wo)国天然气能源产业面临保供(gong)能力不足、关键技(ji)术装备“卡脖子(zi)”等诸多(duo)问题。在“双碳”背(bei)景下，天然气产业链下游需求快速增长，对天然气产业链供(gong)应链安(an)全提出了更高的要求。
近年来，人工智能技(ji)术日渐(jian)成熟(shu)，应用(yong)场景日益(yi)增多(duo)。作为引领未(wei)来的战略性(xing)技(ji)术，人工智能可以通过监测预警、管理供(gong)应链流程(cheng)等方式，保障产业链供(gong)应链安(an)全。在天然气行业，人工智能的应用(yong)前景广泛，为天然气产业链安(an)全风险研究提供(gong)了强大的工具。
人工智能精准赋能天然气供(gong)应链安(an)全，可以从以下三个方面开展实施：
一是AI提升找矿(kuang)效率，保障天然气供(gong)应能力。目前，人工智能在找矿(kuang)勘查、矿(kuang)山(shan)生产和数据(ju)图像处理等方面已经(jing)取得了初步应用(yong)。目前常用(yong)的方法是利用(yong)AI梳理历史和科学数据(ju)，并以此来识别未(wei)开发的矿(kuang)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家开发的AI模型对数字(zi)化地形图数据(ju)进(jin)行训练，确定了多(duo)个潜在的油气孤立井。
二是AI监测研判风险，识别天然气产业链风险点。天然气产业链风险涉及的环节、因素众多(duo)，数据(ju)海(hai)量，仅使用(yong)统计(ji)模型难(nan)以系统、全面分析和识别天然气产业链潜在风险，如供(gong)应链中断、价格波动等。目前，AI与网(wang)络数据(ju)已被(bei)应用(yong)于能源产业链风险监测中，推动产业领域风险监测和研判的“数智化”革命。
三是AI赋能产业链全流程(cheng)管理，优化流程(cheng)环节。在天然气等能源产业链的生产、贮存(cun)、运输、销售等环节，AI技(ji)术主(zhu)要应用(yong)于生产效率的增强和资源配置优化，贮存(cun)峰谷调节和成本优化，运输安(an)全、高效和环保，销售中需求预测、定价策略和客户服务精准等方面。AI技(ji)术提升了天然气产业链供(gong)应链全过程(cheng)的可视化和透明化。
（作者系北京联合(he)大学教师）