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天然(ran)气是我国能源供(gong)给体系的重(zhong)要组成部分,2024年我国天然(ran)气产量2464亿立方米,实际天然(ran)气表观消费量4260.5亿立方米,同比增长8%。作为全球(qiu)最大的天然(ran)气生产、进(jin)口和(he)消费国,我国天然(ran)气能源产业面临(lin)保(bao)供(gong)能力不(bu)足、关键技术装备“卡脖子”等诸多问题。在“双碳”背景(jing)下,天然(ran)气产业链(lian)下游需(xu)求快(kuai)速增长,对天然(ran)气产业链(lian)供(gong)应链(lian)安全提(ti)出(chu)了更高的要求。
近年来,人工智能技术日渐成熟,应用场景(jing)日益增多。作为引领未(wei)来的战略(lue)性技术,人工智能可以通过监测预警、管理(li)供(gong)应链(lian)流程等方式,保(bao)障(zhang)产业链(lian)供(gong)应链(lian)安全。在天然(ran)气行业,人工智能的应用前景(jing)广(guang)泛,为天然(ran)气产业链(lian)安全风险研究提(ti)供(gong)了强大的工具。
人工智能精准赋(fu)能天然(ran)气供(gong)应链(lian)安全,可以从以下三个方面开展(zhan)实施(shi):
一是AI提(ti)升找矿效率(lu),保(bao)障(zhang)天然(ran)气供(gong)应能力。目前,人工智能在找矿勘查、矿山生产和(he)数(shu)据图(tu)像处理(li)等方面已经取(qu)得了初步应用。目前常用的方法是利(li)用AI梳理(li)历史和(he)科学数(shu)据,并以此来识别未(wei)开发的矿产资源。比如,今年1月(yue),美国能源部劳伦斯伯克(ke)利(li)国家实验室(shi)的科学家开发的AI模型对数(shu)字化地形图(tu)数(shu)据进(jin)行训练,确定了多个潜在的油(you)气孤立井(jing)。
二是AI监测研判(pan)风险,识别天然(ran)气产业链(lian)风险点。天然(ran)气产业链(lian)风险涉(she)及的环节、因素众多,数(shu)据海量,仅使用统计模型难以系统、全面分析和(he)识别天然(ran)气产业链(lian)潜在风险,如供(gong)应链(lian)中断、价格波动等。目前,AI与网络数(shu)据已被应用于能源产业链(lian)风险监测中,推动产业领域风险监测和(he)研判(pan)的“数(shu)智化”革命。
三是AI赋(fu)能产业链(lian)全流程管理(li),优化流程环节。在天然(ran)气等能源产业链(lian)的生产、贮存、运输、销售等环节,AI技术主要应用于生产效率(lu)的增强和(he)资源配置(zhi)优化,贮存峰谷调节和(he)成本优化,运输安全、高效和(he)环保(bao),销售中需(xu)求预测、定价策(ce)略(lue)和(he)客户(hu)服务精准等方面。AI技术提(ti)升了天然(ran)气产业链(lian)供(gong)应链(lian)全过程的可视化和(he)透明化。
(作者系北京联合大学教(jiao)师)