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天然气(qi)是我国(guo)能(neng)源供给体系的重要(yao)组成部分，2024年我国(guo)天然气(qi)产量(liang)2464亿(yi)立方米，实(shi)际天然气(qi)表观消费量(liang)4260.5亿(yi)立方米，同比增长8%。作为全(quan)球最大的天然气(qi)生产、进口和(he)消费国(guo)，我国(guo)天然气(qi)能(neng)源产业面临(lin)保供能(neng)力不(bu)足、关(guan)键技术装备“卡脖子”等诸多问题。在“双碳”背景下，天然气(qi)产业链下游(you)需求快(kuai)速增长，对天然气(qi)产业链供应链安(an)全(quan)提出了更高的要(yao)求。
近年来，人(ren)工智(zhi)能(neng)技术日渐成熟，应用场景日益增多。作为引领未来的战略性技术，人(ren)工智(zhi)能(neng)可以通过监测预警、管理供应链流程(cheng)等方式，保障产业链供应链安(an)全(quan)。在天然气(qi)行业，人(ren)工智(zhi)能(neng)的应用前景广泛，为天然气(qi)产业链安(an)全(quan)风险研究提供了强大的工具(ju)。
人(ren)工智(zhi)能(neng)精准(zhun)赋能(neng)天然气(qi)供应链安(an)全(quan)，可以从以下三个方面开展实(shi)施：
一是AI提升(sheng)找矿效率，保障天然气(qi)供应能(neng)力。目前，人(ren)工智(zhi)能(neng)在找矿勘查、矿山生产和(he)数据图像处理等方面已(yi)经取得(de)了初步应用。目前常(chang)用的方法是利用AI梳理历史和(he)科学数据，并(bing)以此来识别未开发的矿产资源。比如，今年1月，美国(guo)能(neng)源部劳伦斯伯克利国(guo)家实(shi)验室的科学家开发的AI模型(xing)对数字化地形图数据进行训练，确定了多个潜在的油气(qi)孤立井(jing)。
二(er)是AI监测研判风险，识别天然气(qi)产业链风险点。天然气(qi)产业链风险涉及的环节、因(yin)素众多，数据海量(liang)，仅使用统计模型(xing)难以系统、全(quan)面分析和(he)识别天然气(qi)产业链潜在风险，如供应链中断、价格波动等。目前，AI与网络数据已(yi)被应用于能(neng)源产业链风险监测中，推动产业领域(yu)风险监测和(he)研判的“数智(zhi)化”革命。
三是AI赋能(neng)产业链全(quan)流程(cheng)管理，优(you)化流程(cheng)环节。在天然气(qi)等能(neng)源产业链的生产、贮存、运输、销售等环节，AI技术主要(yao)应用于生产效率的增强和(he)资源配置优(you)化，贮存峰谷调节和(he)成本(ben)优(you)化，运输安(an)全(quan)、高效和(he)环保，销售中需求预测、定价策略和(he)客户服务精准(zhun)等方面。AI技术提升(sheng)了天然气(qi)产业链供应链全(quan)过程(cheng)的可视化和(he)透明化。
（作者系北京联(lian)合大学教师）