引言
伴随着科学技术的日新月异，各行各业逐渐引入了人工智能以及大数据等高新技术来进行辅助作业，目前一些油田开发企业已经融合应用了大数据分析技术来进行油田勘测和开发等工作的优化。人工智能等高新技术正逐渐成为油田开发企业的应用主流，学习了解并掌握大数据理论和实践知识，并不断深化实际应用效能，推进油田开发企业的可持续发展。
一、人工智能和大数据概念
人工智能与大数据联合通过对大量数据的分析统筹来优化决策，提升对于信息数据的分析能力，借助计算机智能分析实现扁平化管理，将巨量数据系统化来落实规范化管理模式。因此在人工智能以及大数据技术应用过程中，能够促进油田开采的产业升级，提升开采质量与效率，促进企业经济效益的提升，从而转化为市场竞争力。
二、人工智能与大数据技术在油田企业的应用价值
2.1有助于提升油田勘测开发智能化水平
人工智能与大数据技术采取智能化的分析模式，来为油田的勘测开发以及管理提供更多的可能性，在利用传统计算模型进行油田勘测开发时，会受到相对性的数据模型的参数限制，利用人工智能模型来有效落实数据资源的整理归纳，实现开采数据的实时共享，来弥补开采技术上存在的不足，降低安全隐患，同时也进一步推动了云计算的大型计算模型在油田开采项目中的融合应用，实现智能化油田开采的目标。
2.2有助于规范油田开发作业流程
通过人工智能以及大数据分析等技术的应用，可以极大的提升油田开发勘测质量水平，可以有效的挖掘现有资源数据，来为油田开发的大数据工程提供技术保障。目前许多油田开发企业在油气的生产加工过程中，会结合智能化控制系统来实现对油气运输的全方位监控，保障油气资源的运输安全，安装定位系统明确油车的工作状况，进行更完善的数据统计，更利于预警预案的制定，避免了运输过程中油田质量的下降。
三、油田开发中人工智能与大数据分析技术应用策略
3.1油层勘测
利用大数据技术进行压力分析，找寻具有开发价值的油层，搭建油层挖掘数据模型，进行压力数据的筛选，落实开发过程中探测、钻取、置换、运输等等流程，进行数据精细化分析，做好油层勘测工作。
3.2优化灾害管理
油田开发项目受自然灾害的影响较大，其中关于地震的防范十分关键，利用人工智能地震检测预警技术，采取大数据震压分析，进行自然灾害的预测，人工预测的结果准确度不高且反应时间缓慢，所以依赖于环境数据库以及信息管理系统来进行分布式安排，实现灾害数据的收集与存储分析，来实现高效管理的工作目标。
3.3落实生产监控
新形势下油田开采规模不断扩大，对油田开采项目的要求不断提高，受多种因素的影响，油田生产可能出现异常井现象，传统管理工作需要人工进行，检查大量井源，效率低且结果不准确，所以利用大数据分析技术，对油井产量进行比对分析，及时确定异常井，来提高识别效率。另外是异常井智能诊断，利用大数据技构建井特征工作图库，搭配图像识别进行图表比对，然后是做好油井清蜡工作，油井清蜡由技术人员执行，不过这一过程存在人力物力的浪费情况，所以利用大数据中的因子分析法，结合井状态、蜡生产周期等数据，构建蜡生产模型，来进一步提高油井清理作业的准确。
结语
综上所述，人工智能以及大数据等技术的应用在获得更多应用价值的同时也要关注其自身的不足，海量的数据汇总是否可以快速且保证质量的完成，所以需要做好统筹，在油层勘测、灾害管理以及生产监控等方面，优化管网系统构件，最大限度的提高管理效率，保障油田开采生产安全，提升企业经济效益。
参考文献：
[1]马庆,张永峰,宋波,等. 浅析人工智能方法在油田措施领域的应用[J]. 信息技术与信息化,2019(10):177-179.
[2]段麦伦,谭伏霖,王亚林. 大数据分析技术在浊积砂岩储层预测中的应用[C]. //2022油气田勘探与开发国际会议(2022IFEDC)论文集. 2022:1-8.
