“一带一路”背景下石油企业技术创新效率分析——基于BP神经网络的评价
人工智能在石油勘探中的应用
人工智能在石油勘探中的应用当谈到石油勘探时，人们往往会联想到延续几十年的繁重而又高效的工作，而现今的科技革新则为这一传统领域带来了新的可能性，将大大提高勘探效率。
人工智能技术作为新兴领域，正在逐渐渗透到石油勘探中，为勘探工作带来了全新的发展方向。
以下将从机器学习、图像识别、数据分析等方面探讨人工智能在石油勘探中的应用。
首先，在石油勘探领域，机器学习技术的应用日益广泛。
通过对大量石油勘探的历史数据进行学习和分析，机器学习模型可以准确地预测地质结构、燃料储量等信息。
这一技术的应用可以显著提高石油勘探的成功率和效率，帮助勘探人员准确判断石油蕴藏的潜力和分布。
同时，机器学习还可以帮助勘探团队快速找到最佳的勘探方案，从而最大程度地减少勘探成本和风险。
其次，图像识别技术在石油勘探中的应用也十分重要。
传统的石油勘探工作中，勘探人员需要依靠手动观测和分析地质结构，这一过程耗时又容易出现误差。
而图像识别技术可以通过识别地质图像中的特征，帮助勘探团队快速准确地定位潜在的石油蕴藏点。
利用图像识别技术，勘探人员可以更加直观地了解地下地质结构，从而优化石油勘探工作流程，提高勘探效率。
此外，数据分析技术的应用也对石油勘探起着至关重要的作用。
石油勘探过程中，勘探团队需要处理大量的地质、地震等多维数据，以便准确判断石油资源的分布情况。
而数据分析技术可以通过对这些数据的智能分析和挖掘，帮助勘探团队快速发现数据之间的规律和潜在的石油蕴藏点。
通过合理利用数据分析技术，勘探人员可以更加科学地制定勘探计划，降低勘探风险，提高勘探成功率。
此外，人工智能技术还可以在勘探设备的优化设计上发挥重要作用。
在传统石油勘探中，勘探设备往往需要人工操控和维护，工作效率低下且存在一定的安全隐患。
而引入人工智能技术后，可以通过对设备的自动化控制和监测，实现设备的智能化运行和维护。
这不仅可以提高石油勘探工作的效率，减少人力和物力资源的浪费，还能够降低勘探工作的安全风险。
石油行业的人工智能应用案例改进生产和
石油行业的人工智能应用案例改进生产和石油行业的人工智能应用案例改进生产和效率人工智能（Artificial Intelligence，AI）的广泛应用在各个行业中都显示出了其巨大潜力。
在石油行业中，人工智能技术的应用正在改变传统生产方式，提高生产效率，降低成本，并带来了许多创新的解决方案。
本文将介绍一些石油行业中的人工智能应用案例，展示其在改进生产和提高效率方面的巨大潜力。
一、人工智能在勘探与开发中的应用在石油勘探与开发阶段，人工智能技术的应用可以大幅提高勘探效率、降低开发风险。
通过对庞大的地质数据进行深度学习分析，人工智能系统能够准确预测地下石油资源的储量和分布，并辅助工程师做出全面而准确的决策。
例如，油井钻探中的疲劳损伤可通过AI来监测和分析，从而预测井身的剩余寿命。
利用深度学习算法，系统可以根据历史数据和实时监测数据，在不同工况下进行寿命预测和健康状态评估，从而合理规划维护和修复工作，降低钻井事故的风险。
二、人工智能在生产过程中的应用在石油生产的各个环节中，人工智能技术也发挥着重要作用。
通过实时监测和分析数据，AI系统可以提供准确的预测和优化建议，改进生产过程，提高资源利用效率。
举例来说，人工智能在油田生产中的应用可以自动化监测设备运行状态和生产数据，并根据数据分析结果提供运营决策支持。
通过准确的预测模型和实时数据分析，AI系统可以提前发现设备故障和隐患，避免生产事故的发生，并提供优化建议以提升生产效率和降低能耗。
三、人工智能在维护与检修中的应用在石油设备的维护和检修过程中，人工智能技术可以提供全面而准确的支持，帮助工程师进行设备故障的诊断和修复。
通过对海量的维护数据进行深度学习和模式识别，AI系统能够准确预测设备的故障类型和发生概率，并提供优化的维护方案。
例如，在油井采油过程中，AI系统可以通过信号处理和故障检测算法监测泵机组的运行状态，及时识别异常或故障，并进行智能化的维护决策。
通过及时检修和维护，可以降低生产的中断率，延长设备的使用寿命，提高生产效率。
人工智能在石油勘探上的应用
人工智能在石油勘探上的应用摘要：在未来科技的发展过程中，多个学科的相互融合、多项技术的相互结合是一定的，它逐渐成为未来科技发展的主流趋势。
由于石油勘探软件的开发设计到多个领域、多种技术，因此它所反映的特征也与其他领域是不同的。
比如复杂的多边钻井设计、三维与思维地震之间的相互联系等。
上述问题经过不断的演化，最终从具体的问题转化为石油的储藏、石油的管理等复杂的问题。
传统的地质统计学方法已经无法适用于现在的石油勘探开发工作，相关的数据处理方式需要根据实际的情况进行进一步的更新。
鉴于此，本文主要分析探讨了人工智能在石油勘探上的应用情况，以供参阅。
关键词：人工智能;石油勘探;应用引言如今多项技术之间的融合和多个学科领域的有机结合已经成为了未来发展的指定方向，而且石油勘探软件和开发技术等领域中所存在的主要问题由于关联到多技术与多学科这俩个领域，所以其有着异于其它领域的个性特点。
例如如何去解释三维与思维地震相关的数据、测井与试井解释和繁琐的多边钻井设计等等，以上所提到的问题在具体的实践应用中便发展演化成了极具系统化但又非常复杂的石油储藏管理问题。
由于如今石油勘探开发工作的不断发展与进步，传统的地质统计学方法已经无法更好地适用于其数据处理方面的具体要求。
1人工智能在石油勘探开发中的应用现状近些年来，作为人工智能典型技术的专家系统（ES）、模糊逻辑（FuzzyLogic）及人工神经网络（ANN），在多领域中得到广泛应用，现今，已在石油勘探开发的各环节中均有渗透。
比如A1imonti等人与人工神经网络技术、统计学及模糊逻辑等相结合，对单井多相流开展诊断分析与综合测量：Silpngarllllers、Ertekin 等业内专家则结合多种技术理论，提出了神经模拟方法，对复杂数据开展综合性的并行计算与分析，如经实验室检测所得到的现场测井参数与石油工程参数，最终构建起了是由勘探领域的预测模型;weiss则运用常规统计方法，数值描述测井参数之后，将已知产能参数当作具体的输出结果，把数值描述结果四十初始化操作，而后输入神经网络，以做后续训练，最终构建能够对单井化学吸收性能进行预测，可对二次注采比参数进行预测的神经网络模型;Tiab与E1Ouahed把模糊逻辑与神经网络相结合，且基于此，在裂隙性油藏的分析当中得到成功应用，除此之外，在二维空间当中，还成功绘制了阿尔及利亚某油田当中一个比较大区块的裂隙网络与裂隙强度分布图。
卷积神经网络在石油勘探开发领域的应用研究
ACADEMIC RESEARCH 学术研究摘要：深度学习是人工智能的重要组成部分之一，与浅层模型相比，在特征提取和建模中，深度学习具有明显的优势。
作为深度学习的一个分支，卷积神经网络有效的减少了神经网络中参数的数量，降低了网络的复杂性，易于训练和优化，具有一定的鲁棒性和良好的范化能力。
论文首先对卷积神经网络的原理、发展历程和应用现状做了简单介绍，然后对卷积神经网络在物探和测井这两个领域的应用进行了分析和研究，最后对卷积神经网络在石油勘探开发领域的应用前景进行分析和总结。
关键词：石油；物探；测井；深度学习；卷积神经网络；一、前言第四次以人工智能、深度学习为主要技术的工业革命已经到来，其影响力和对社会变革产生的推动作用远远超过了前三次工业革命，人工智能必将给各行各业带来深刻的挑战和重大的机遇。
当前，石油工业面临严峻挑战。
石油勘探开发领域亟需人工智能技术去突破，卷积神经网络作为新一轮科学技术革命和产业转型的新引擎和核心驱动力，已成为引领未来发展的战略技术，对石油石化行业产生深远影响。
二、卷积神经网络卷积神经网络擅长处理具有类似网格结构的数据，比如时间序列和图像。
卷积是一种特殊的线性运算，与传统的分类方法相比，卷积神经网络具有高维特征学习能力和泛化能力的优势。
目前，已经广泛应用于图像分类、语音识别、行人检测、石油勘探开发等领域。
（一）卷积神经网络原理卷积神经网络与普通神经网络的不同之处在于，其在普通神经网络之前增加了特征提取器，即卷积层和池化层的组合，有效的减少了神经网络的参数，其结构如图1所示。
图1卷积神经网络结构图1.卷积层卷积层是卷积神经网络的核心，负责提取目标的特征，卷积层的局部连接和权值共享特性使得每一张特征映射对应卷积核输出的一种图像特征，增加卷积核数量核数量即能获取图像的多重特征。
假定第l 层卷积层输入特征图为，则输出特征图为，其中 I 表示输入特征图总通道数，J 表示输出特征图的总通道数。
人工智能技术在石油工程领域的应用
43技术应用与研究一、引言随着高新技术的蓬勃发展与高效应用，不仅改变了石油工程领域在勘探开发方面的技术认识，同时也使石油生产企业进行了全新的改变，无论是在提升石油采收率上，还是在地质导向与定向钻井方面，都快速地进行着技术换代与更新。
当人工智能出现在人们的生产生活中时，该技术已悄然成为最尖端、最前沿的时代先驱，更使石油工业发生了重大改变，既为其带来全新的机遇挑战，同时也将不可避免地产生重塑性与可能性。
二、形成多学科多环节协作的工作平台为了能够使决策质量以及管理水平得到有效的提高，很多的石油公司都开启了数字油田项目，甚至有些公司直接将公司以智慧油田或是未来智能油田、一体化数字油田等等名字来命名。
其基本路径均是建立在数据采集以及数据存储的基础上的，并且在数据应用层面上建立了相互协作的研究和生产管理，以及经营管理和决策支持等智能工作平台，形成了智能工作流，为提高工作效率以及决策质量提供了有力支撑。
这些项目之所以能够成功，是由于借助人工智能技术可以对各环节的实时监测数据进行智能化的分析，并实现一体化协作以及可视化展示。
人工智能最大的特征，就是数据降维和结构化，以及分类聚类和可视化，这些都为上述项目提供了有力支撑。
三、替代部分人类员工的智能管理工具运用了人工智能技术的管理工具，例如智能机器人和虚拟助手等等，不但可以在一些危险度较高或是重复施工时替代人类员工，而且在一些日常的办公管理工作当中，智能管理工具的优势也较为突出。
首先，智能机器人可以对油气管道内外壁缺陷进行精确识别和精准定位，只需一名工人进行远程操作就能完成油气监测工作。
其次，虚拟助手可以取代人类员工常规的问答和观察，以及数据采集等工作。
四、提供更高效准确的预测性维护的资产管理工具在石油工程中，相关设备都需要对其进行定期的检修，从而确保在使用过程中不会出现故障。
设备检修工作作业密集，而且需要耗费大量的时间，不仅如此，其风险度也非常高，而错误的发现率却连２％都达不到，会消耗大量的人力和财力。
中石油集团自主创新机制及能力评价
02
中石油集团自主创新机制
自主创新机制的内涵
自主创新机制是指企业通过内 部研发和技术创新活动，实现 产品升级、技术突破和市场拓 展的过程。
自主创新机制是企业提升核心 竞争力、实现可持续发展的重 要手段。
自主创新机制包括创新资源的 投入、创新人才的培养和激励 、创新文化的建设等方面。
中石油集团自主创新机制的特点
意义
对中石油集团自主创新机制及能力进行评价，有助于了解其在技术创新和市 场竞争中的优势和不足，为提升企业核心竞争力提供参考。
研究目的和方法
目的
本研究旨在评价中石油集团的自主创新机制及能力，揭示其自主创新的规律和特 点，为提升其自主创新能力提供对策建议。
方法
本研究采用文献资料、案例分析和问卷调查等多种方法，对中石油集团的自主创 新机制及能力进行评价。
创新资源投入大
中石油集团作为国内石油行业 的领军企业，对自主创新投入 的资源较大，形成了较为完善
的创新体系。
创新人才队伍壮大
中石油集团重视创新人才的培养 和引进，拥有一支高素质、专业 化的创新团队。
技术创新能力强
中石油集团在石油勘探、开发、炼 油等领域拥有较强的技术创新能力 ，取得了一批具有国际领先水平的 成果。
选取国内外具有代表性的石油企业，对其自 主创新能力进行评价，为中石油集团提供借 鉴和参考。
根据文献回顾、专家访谈和案例分析的结果 ，采用综合评价法对中石油集团的自主创新 能力进行评价。
中石油集团自主创新能力评价指标体系
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技术创新能力
包括研发投入、科研成果 、专利申请与授权、技术 转化能力等指标。
中石油集团自主创新机制的不足之处
石油专网通信技术的发展趋势
以及 内容 。 ３ 、石 油专网通信技 术的综合化发展
但 可以快速的将数据有效的进行传输 ， 而且传输的比特率也是非常的高。 光纤的广泛应用 ， 有效 的实现了石油专网通信技术的宽带化。
２ 、石 油 专 网通 信 技 术 的 综合 化
在不久的将来 ，干线通信或者是 多种有线通信技术都将会使先到通 信技术发展的趋势 。 从目 前 的发展趋势来看 ， ＷＤ Ｍ技术的发展趋势无疑 是向着更多的信道数、更高的信道率以及更密的信道间隔等进行的。但 是从 目 前的通信应用方面来说 ， 光纤通信网络则是以 Ｉ Ｐ 互联作为发展的 方向 ， 融人更多的业务 和资源 ，使其生存能力更加的突出。因此 ， 想 要 有效的对大容量的数据进行快速的、长距离 的进行传输 ， 通信技术的综 合化是必不可少的。因此 ，石油专网通信技术 的综合发展 已经是不可阻
数字化的发展成为了石油专网通信技术的必要发展趋势之・。 ２ 、石 油专网通信技 术的智能化发展 智能化的发展 ，是 当今社会 中通信技术发展的必要趋势 。例如 ， 利 用卫星的通信技术 ，实现在全球范围的通信 ，就 目 前来说 ，这是比较理
石油专 网的效益，使从而对相关问题进行服务。
二、石 油专网通信技术 的发展趋势
１ 、石 油专网通信技 术的数 字化发展
通信技术的数字化发展已然成为 了 目 前网络发展 的趋势之一 ，特别 是那些高质量的 、 大容量的数字微波 中继通信技术 ，所 以，通信技术 的 数字化 已然成为了通信技术发展的方 向和趋势。同时，为了能够实现现 代 的通信技术之间点对点 的对接以传输数据为主要手段 的通信技术 ，自 然而然的就成为了 目 前通信技术向 自 动化发展的重要渠道之一 ，因此 ，
专 网通信技术的发展趋势 。 【 关键词】石油专 网 通信技 术 发展 趋势 中图分类号：Ｔ Ｎ９ １ ５文献标 识码 ：Ｂ 文章编号：１ ０ ０ ９ ． ４ ０ ６ ７ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ — ４ ２ — ０ １
基于BP和LSTM神经网络的顺北油田5号断裂带地层孔隙压力智能预测方法
文章编号：1000 − 7393(2022)04 − 0506 − 09 DOI: 10.13639/j.odpt.2022.04.016基于BP 和LSTM 神经网络的顺北油田5号断裂带地层孔隙压力智能预测方法罗发强1,2 刘景涛1,2 陈修平1,2 李少安1,2 姚学喆3 陈冬3,41. 中国石化西北油田分公司石油工程技术研究院,；2. 中国石化碳酸盐岩缝洞型油藏提高采收率重点实验室；3. 中国石油大学(北京)石油工程学院；4. 油气资源与探测国家重点实验室·中国石油大学(北京)引用格式：罗发强，刘景涛，陈修平，李少安，姚学喆，陈冬. 基于BP 和LSTM 神经网络的顺北油田5号断裂带地层孔隙压力智能预测方法［J ］. 石油钻采工艺，2022，44（4）：506-514.摘要：顺北油田断裂发育，地质构造复杂，储集层埋深达8 000 m ，具有高温高压、窄钻井液密度窗口等特征，地层孔隙压力的预测精度难以满足工程需求。
为了提高地层孔隙压力的预测精度，利用人工智能方法在处理复杂非线性问题上的优势，采用反向传播神经网络BP 和长短期记忆循环神经网络LSTM 这2种人工智能算法，基于顺北油田5号断裂带上3口井的声波时差、自然电位和自然伽马等11种特征数据以及经实测校正的地层孔隙压力标签数据，建立了顺北油田5号断裂带地层孔隙压力智能预测模型，BP 神经网络模型的预测误差为3.927%，LSTM 神经网络模型预测误差为2.864%。
测试结果表明，LSTM 神经网络模型具有更好的预测效果，满足现场地层孔隙压力的预测精度，为保障顺北油田5号断裂带钻井安全提供数据参考。
关键词：顺北油田；地层孔隙压力；神经网络；人工智能；BP ；LSTM 中图分类号：TE24；TP18 文献标识码： AIntelligent method for predicting formation pore pressure in No. 5 fault zone in Shunbeioilfield based on BP and LSTM neural networkLUO Faqiang 1,2, LIU Jingtao 1,2, CHEN Xiuping 1,2, LI Shaoan 1,2, YAO Xuezhe 3, CHEN Dong 3,41. Research Institute of Petroleum Engineering Technology , SINOPEC Northwest Oilfield Company , Urumqi 830011, Xinjiang , China ;2. SINOPEC Key Laboratory of Enhanced Recovery in Carbonate Fractured-Vuggy Reservoir , Urumqi 830011, Xinjiang , China ;3. School of Petroleum Engineering , China University of Petroleum (Beijing ), Beijing 102249, China ;4. State Key Laboratory of Oil & Gas Resources and Exploration , China University of Petroleum (Beijing ), Beijing 102249, ChinaCitation: LUO Faqiang, LIU Jingtao, CHEN Xiuping, LI Shaoan, YAO Xuezhe, CHEN Dong. Intelligent method for predicting formation pore pressure in No. 5 fault zone in Shunbei oilfield based on BP and LSTM neural network ［J ］. Oil Drilling &Production Technology, 2022, 44(4): 506-514.Abstract: Faults are developed in the Shunbei Oilfield with complex geological structures, and the reservoirs are buried as deep as 8 000 m, which are characterized by high temperature, high pressure, and narrow drilling fluid density window, and the prediction基金项目: 国家重点研发计划“复杂油气智能钻井理论与方法”(编号：2019YFA0708300)；中国石油科技创新基金项目“基于计算机视觉的井眼轨道智能规划方法研究”(编号：2020D50070308)。
关于对石油工程项目投资效益评价的研究
关于对石油工程项目投资效益评价的研究【摘要】本文主要研究石油工程项目投资效益评价的相关问题。
在对研究的背景、意义和目的进行了介绍。
在首先概述了石油工程项目投资的基本情况，然后详细介绍了石油工程项目投资效益评价的指标体系，并对现有研究进行了综述。
接着介绍了本文采用的方法论，并通过案例分析进行实证研究。
在强调了石油工程项目投资效益评价的重要性，并对研究成果进行了总结，最后展望了未来的研究方向。
本文旨在为石油工程项目投资决策提供理论支持和实践指导，为相关领域的研究提供参考和借鉴。
【关键词】石油工程项目投资效益评价、石油工程项目、投资概述、效益评价指标、现有研究、方法论、案例分析、石油工程项目投资、效益评价的重要性、研究成果总结、未来展望1. 引言1.1 背景介绍石油工程项目是指为了开发和生产石油资源而进行的一系列工程活动，涉及到采油、储油、输油等环节。
随着全球经济的快速发展，对石油资源的需求不断增加，石油工程项目也变得越来越重要。
投资是推动石油工程项目实施的关键因素之一，而对石油工程项目投资效益的评价更是至关重要。
石油工程项目的投资规模巨大，包括设备采购、人力资源、技术研发等方面的支出。
对投资的效益进行科学评价，可以帮助投资者更好地了解项目的盈利能力、风险水平和投资回报率，为投资决策提供依据。
目前，石油工程项目投资效益评价的研究已经引起了广泛的关注。
不仅是在学术界，也在工程实践中得到了广泛应用。
通过对石油工程项目投资效益评价指标的研究和现有研究成果的综述，可以更好地指导石油工程项目的投资决策，提高项目的经济效益和社会效益。
1.2 研究意义研究意义是指研究所带来的重要社会和经济价值。
在石油工程项目投资领域，研究的意义主要体现在以下几个方面：石油工程项目是国家经济发展的支柱产业之一，对于维护国家能源安全和促进经济增长具有重要意义。
对石油工程项目投资效益进行评价，可以更好地指导政府和企业的决策，促进产业的发展和优化资源配置。
油价波动下油田企业的可持续发展能力研究
Journal of BPMTI2018年4期52油价波动下油田企业的 可持续发展能力研究李登伟[1] 郑显林[2] 杨 剑[3] 张峰铭[4][摘 要] 油价波动给油田企业的可持续发展带来了新的课题，尤其在低油价时油田企业利润空间受到极大挤压，不得不压缩投资规模，安全环保的投入、科技创新等都受到不同程度的影响，这阻碍了石油企业的可持续发展。
本文运用SWOT 理论，分析了新疆维吾尔自治区西北油田具备的优势和存在的不足，以及面临的机会与威胁，并在此基础上，建立了油田可持续发展评价指标体系，进而采取了“能效倍增”计划、全员成本目标管理、科技创新等应对措施。
[关键词] SWOT ；可持续发展能力；应对措施2014年至今，油价波动给油田企业的可持续发展带来了新的课题。
在高油价时，有资金进行科技创新研发等。
在低油价时，上游企业经营利润严重下降。
比如，新疆维吾尔自治区西北油田面临着油气产量越多，亏损面越大的风险，2015年初，油田利润首次出现亏损。
低油价下，油田企业利润空间受到极大挤压，不得不压缩投资规模，压缩安全环保的投入，科技创新等都受到不同程度的影响，这阻碍了石油企业的可持续发展。
一、SWOT 理论SWOT 分析方法，就是从优势、劣势、机会和威胁四个方面分析油田具备的优势和存在的不足，以及面临的机会与威胁。
权重评分是在评价过程中对评价对象不同侧面的重要程度进行定量化分配，某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度，其合理性由进行定量化的经验人士把控。
本文主要采取专家打分法，让专家对油田外部因素进行权重打分，评分1代表弱点，2代表次弱点，3代表次优势，4代表重点优势。
各因素的权重之和等于1，然后再进行加权处理。
其中，用每一因素的权重乘以评分，可以得到每个因素的加权分数，将14项因素的加权分数相加，得到油田企业的总加权分数。
以新疆维吾尔自治区西北油田为例，分析了影响油田发展战略的优势、劣势、机会和威胁，建立了外部因素评价矩阵（见表1）。
基于BP算法的无模型自适应迭代学习控制
(3)
其中：
△y(k ，t+1)=y(k ，t+1)-y(k-1 ，t+1)
(4)
△u(k ，t)=u(k ，t)-u(k-1 ，t)
(5)
θ (k ，t) 称 为 “ 拟 伪 偏 导 数 （MPPD ） ” ， 是 关 于 过 去 重 复 过
程中整个时间区间上的所有控制信息的复杂的非线性
函数映射，包含了被控对象在过去操作过程的所有控制
信号 （控制 输入 和系统 输出 ），即都 被 融 合 在 θ(k，t)中 。
* 基 金 项 目 ： 国 家 自 然 科 学 基 金 ( 60974040 )
《 微 型 机 与 应 用 》 2010 年 第 29 卷 第 22 期
欢 迎 网 上 投 稿 83
技术与方法 Technique and Method
3
=e(k，t)-e(k-1，t)
( 15 )
坠o 1 ( k ， t )
坠u ( k ， t )
3
=e(k，t)
( 16 )
坠o 2 ( k ， t )
坠u ( k ， t )
3
=e ( k ， t ) -2e ( k - 1 ， t )-e ( k - 2 ， t )
( 17 )
坠o 3 ( k ， t )
般 非 线 性 离 散 时 间 系 统 沿 迭 代 轴 的 非 参 数 动 态 线 性 化 形 式 ， 并 综 合 BP 神 经 网 络 以 及 模 糊 控 制 各 自
的 优 点 ， 提 出 了 基 于 BP 算 法 无 模 型 自 适 应 迭 代 学 习 控 制 方 案 。 仿 真 结 果 表 明 ， 该 控 制 器 对 模 型 有 较
AI在石油与天然气勘探中的应用与创新
AI在石油与天然气勘探中的应用与创新一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了各个领域的热门话题。
石油与天然气勘探作为能源行业的核心，也开始越来越多地应用和创新AI技术。
本文将探讨AI在石油与天然气勘探中的应用与创新，以及带来的潜在影响。
二、AI在勘探过程中的应用1. 地震解释地震解释在勘探中扮演着重要的角色，而AI技术可以通过分析大量地震数据来精确预测地下构造。
例如，AI可以通过机器学习算法来识别地震数据中的特征模式，并根据这些模式预测潜在的油气资源。
2. 数据处理与解释在勘探过程中积累了大量的地质、地球物理和工程数据，而AI可以利用这些数据进行数据处理和解释。
通过数据挖掘和模式识别，AI可以快速准确地分析并解释各种数据，为勘探工作提供有价值的信息。
3. 油藏建模AI技术可以在油藏建模中发挥重要作用。
通过结合地质、地球物理和工程数据，AI可以建立准确的油藏模型，并预测油气的分布情况。
这有助于勘探人员制定合理的开采策略，提高油气勘探的成功率和效率。
三、AI在勘探创新方面的应用1. 机器人技术随着技术的进步，机器人技术已逐渐应用于石油与天然气勘探领域。
AI技术让机器人具备了自主思考、自主决策和自主执行任务的能力。
机器人可以在危险环境下执行勘探任务，减少人力风险，并提高勘探的效率和准确性。
2. 自动化技术自动化技术在石油与天然气勘探中起到了重要的作用，而AI作为自动化的关键技术之一，可以大大提高勘探作业的自动化程度。
AI可以通过识别和分析各种设备传感器数据，实现监控系统的自动化控制，提高设备的工作效率和可靠性。
3. 智能决策支持系统AI可以通过构建智能决策支持系统为勘探人员提供决策支持。
这些系统可以通过分析和处理大量的数据，为勘探人员提供优化的决策方案。
例如，系统可以根据地质条件、经济因素等多个因素，为勘探人员提供最佳的钻井和开采方案。
石油工程中的人工智能应用案例
石油工程中的人工智能应用案例在当今的石油工程领域，人工智能（AI）正发挥着日益重要的作用，为行业带来了显著的变革和突破。
从勘探开发到生产优化，AI 的应用案例层出不穷，极大地提高了工作效率和经济效益。
在石油勘探阶段，AI 技术帮助地质学家和地球物理学家更准确地分析地质数据。
传统的地质勘探依赖于人工解读地震波数据，这不仅耗时费力，而且容易出现误差。
而通过引入 AI 算法，能够快速处理和分析大量的地震图像，识别出潜在的油气储层结构。
例如，利用深度学习算法对历史地震数据进行训练，模型可以自动识别出地质断层、褶皱等构造特征，为勘探井位的选择提供有力的依据。
在钻井工程中，AI 也大显身手。
钻井作业面临着诸多复杂的情况，如地层压力、岩石硬度、井壁稳定性等，这些因素都会影响钻井的效率和安全性。
AI 驱动的钻井监控系统能够实时收集和分析钻井过程中的各种数据，如钻压、扭矩、转速等，并结合地质模型预测可能出现的问题，提前采取措施进行调整。
比如，当系统监测到钻速突然下降时，可能意味着遇到了坚硬的岩石层，此时可以自动调整钻井参数，避免钻头过度磨损或卡钻事故的发生。
石油生产过程中的优化同样离不开 AI 的支持。
油田的生产通常涉及多个油井和复杂的管网系统，如何合理地分配产量、控制压力和优化注水策略是一个具有挑战性的问题。
AI 优化模型可以综合考虑各种生产数据、油藏特性和经济因素，制定出最优的生产方案。
通过对历史生产数据的学习，模型能够预测不同生产策略下的产量和采收率，帮助企业在提高产量的同时降低成本。
另外，设备维护也是石油工程中的一个重要环节。
大型石油设备的故障可能导致生产中断和巨大的经济损失。
基于 AI 的预测性维护系统通过对设备运行数据的实时监测和分析，能够提前发现潜在的故障隐患。
例如，通过分析压缩机的振动信号、温度和压力等参数，在故障发生之前及时进行维修和保养，减少设备停机时间，提高设备的可靠性和使用寿命。
在石油管道运输中，AI 技术用于监测管道的完整性和安全性。
“一带一路”背景下石油化工国际化技术技能人才培养
随着中国大力推进“一带一路”倡议，石油化工行业也愈发重视国际化发展，其中，技术技能人才培养显得尤为重要。
本文围绕“一带一路”背景下石油化工国际化技术技能人才培养这一主题，探讨相关问题。
一、“一带一路”背景下石油化工国际化发展趋势“一带一路”是中国提出的一个重大战略，旨在建设更广阔的互利合作平台，推动全球经济增长并改善地区间贫富差距，包括中东、欧洲、非洲、亚洲等几十个国家，而在其中石油化工产业的国际化发展也越来越受到重视。
石油化工行业作为国民经济支柱行业之一，是推动“一带一路”建设的重要力量。
随着“一带一路”倡议的逐渐深入，石油化工行业的国际化趋势也加快，越来越多的石油化工企业开始走出国门，投资海外市场。
在“一带一路”背景下，石化行业的国际化发展不仅为国内企业提供了更广阔的市场空间，同时也为当地创造了更多的就业机会和经济利益。
早在2014 年，中国已经与哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦和俄罗斯等国签署了关于石油、天然气合作和石油化工基地建设的协议。
随着“一带一路”战略的不断深入，中国政府与多个国家和地区就石油化工行业开展了多种形式的合作。
二、石油化工国际化技术技能人才培养的现状与难点对于中国石油化工产业来说，随着国际化进程的加速，需要更加优秀的技术技能人才才能适应新的市场发展环境，完成在海外市场的布局和业务开展。
因此，石油化工国际化技术技能人才培养成为了行业发展前进之路上的重中之重。
然而，当前石油化工技术技能人才培养存在着许多问题和难点。
首先是行业内对于人才的需求缺口突出，石油化工领域技术含量高，对技术人才的素质要求也非常高，但由于培养周期较长、成本较高，企业往往难以找到合适的符合需求的人才。
其次，石油化工行业对于国际化背景下技术技能人才培养的要求日益提高。
石油化工技术技能人才应该具备国际化思维、文化背景、社交技巧和语言理解能力等多方面的素质。
如何让普通的石化技术工人转化为拥有全球化视野和国际化能力的人才，是当前石油化工产业人才培养面临的重要问题。
人工智能技术在石油行业的应用案例分析
人工智能技术在石油行业的应用案例分析随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展，各行各业都开始逐步探索和应用人工智能技术以提升效率、降低成本和提高产出。
石油行业作为一个典型的传统行业，近年来也开始了人工智能技术的应用尝试，并且取得了一些积极的成果。
一、智能生产钻井是石油生产的关键环节之一，近年来随着人工智能技术的应用，大型钻井平台上出现了智能钻井系统。
这种系统采用激光雷达、三维成像等技术，可以实现对钻井井眼的实时监测，并通过智能算法进行钻进过程优化，提高钻井效率和井眼质量，同时也降低了人员操作风险。
在油田采油过程中，石油井的泵功率和投入的劳动力是影响产出的两个重要指标。
传统的生产方式需要人工对油井进行巡检和监测，以确定调整泵功率的具体数值和时间。
而基于人工智能技术的智能生产就可以实现无人值守的油井自动化监测和可视化控制，自动调整泵功率和定期进行养护保养，从而实现精准产量控制和资源优化利用。
二、智能储运在石油行业，实现对油品储运环节的安全和控制是至关重要的。
当前，许多石油储运企业已经开始尝试采用智能化运营解决方案，例如，利用人工智能技术实现储罐（油罐）状况监测，包括错误报警、罐体变形、漏油等情况的预测和预警，从而达到安全管理、环境保护等目的。
在石油运输环节，传统的车辆调度和路径规划往往无法满足实时监测和反应的需求。
基于人工智能技术的智能调度与路径规划系统可以整合交通数据、行车路线信息等多维度数据进行实时监控和精准计算，实现线路规划、车辆调度、船运运输等全生命周期智能化管理，从而降低石油运输成本、提高运输效率和安全性。
三、智能探测在石油勘探和开发领域，智能探测是人工智能技术的另一个应用方向。
传统的勘探和开发是依靠地质勘探、钻孔和爆破等方式实现的，需要耗费大量的人力、物力和财力。
而通过引入人工智能技术，可以实现高效率和低成本的智能探测。
一些石油公司正在尝试使用人工智能技术进行地质勘探和油藏识别。
例如，通过大数据、机器学习等技术整合、分析、处理多源数据，实现对地面和井下情况的智能判断和预测，从而选定更适合的油田开采方案。
应用BP神经网络的二次反应清洁汽油辛烷值预测
应用BP神经网络的二次反应清洁汽油辛烷值预测
周小伟;袁俊;杨伯伦
【期刊名称】《西安交通大学学报》
【年(卷),期】2010(044)012
【摘要】借鉴复杂反应动力学研究中的集总方法,将汽油辛烷值看成汽油链烷烃集总、环烷烃集总、芳烃集总、烯烃集总的函数.采用多元线性回归和BP神经网络算法,分别建立了二次反应清洁汽油的研究法辛烷值预测模型,并进行了实例计算验证和对比分析.结果表明,BP神经网络模型的整体性能优于多元线性回归模型,其强大的非线性映射能力能够更好地反映汽油研究法辛烷值与各集总组分之间的复杂关系,且具有更好的预测性能,模型预测值与实验测得的汽油辛烷值的平均相对误差为0.39%,与文献报道的汽油辛烷值的平均相对误差为0.92%.
【总页数】5页(P82-86)
【作者】周小伟;袁俊;杨伯伦
【作者单位】西安交通大学能源与动力工程学院,710049,西安;西安近代化学研究所,710065,西安;西安交通大学能源与动力工程学院,710049,西安
【正文语种】中文
【中图分类】TQ622;TP301.6
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1.基于BP神经网络的堆石坝参数二次反演与变形预测 [J], 程壮;陈星;董艳华;党莉
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4.基于BP神经网络对汽油辛烷值损失预测模型的构建 [J], 王宁宁
5.基于PLS-MI组合的天牛须搜索BP神经网络模型对汽油辛烷值的预测性能 [J], 石翠翠;刘媛华
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贝叶斯算法BP神经网络缺陷量化研究
基于BP神经网络的低渗透底水油藏油井见水模式预测模型
基于BP神经网络的低渗透底水油藏油井见水模式预测模型蒲万芬;靳星;唐晓东;白园园;王遨宇
【期刊名称】《新疆石油天然气》
【年(卷),期】2024(20)2
【摘要】注水开发使得低渗透底水油藏油井见水模式更加复杂,需要进一步明确及预测油井见水模式来针对性地指导水淹治理措施。
神经网络模型具备处理多元回归问题和计算速度快等优势,可被用于分析地质工程多因素参数与油井见水模式的内在关系,构建见水模式预测模型。
在油井见水模式划分的基础上,通过灰色关联理论和神经网络算法对BCL低渗透底水油藏油井见水模式的主控因素和预测模型进行了研究。
发现水层厚度、隔夹层数、隔夹层长度和避水高度是该类油藏注水开发下影响油井见水模式的主控因素。
基于主控因素结合神经网络算法建立了油井见水模式预测模型。
通过对18组测试数据进行验证,平均预测误差1.4%,获得了较好的预测精度。
通过易于获取的主控因素快速预测注水开发低渗透底水油藏油井的见水模式,为该类油藏的高含水针对性治理提供基础依据。
【总页数】11页(P37-47)
【作者】蒲万芬;靳星;唐晓东;白园园;王遨宇
【作者单位】西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室;天府永兴实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TE357
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“互联网+”时代智慧油气田建设的思考与实践
“互联网+”时代智慧油气田建设的思考与实践发布时间：2022-08-05T02:25:11.317Z 来源：《工程管理前沿》2022年3月第6期作者：王飞[导读] 随着时代的不断发展，科学技术在不断进步，当前人们处于信息化高速发展的时代下，互联网的出现给人王飞天津市大港油田公司第三采油厂摘要：随着时代的不断发展，科学技术在不断进步，当前人们处于信息化高速发展的时代下，互联网的出现给人们的日常生活带来了极大的便利。
互联网+正以一个极快的速度改变着我国的各行各业。
我国一直都十分重视对于油气田的开采，但是在进行开采的过程中一直都沿用传统的方式，这于现代化的发展水平存在一些冲突，如何运用互联网+来进行智慧油气田的建设成为了当前相关部门应该重点考虑的问题。
将油气开采和互联网+进行充分的结合，能够有效提高我国油气开采的核心竞争力，进而促进我国油气开采行业能够得到更加快速的发展。
关键词：“互联网+”；智慧油气田；建设；思考与实践 2015年的时候，我国政府在工作报告中首次提出了互联网+这一概念，当这一概念被提出以后，就受到了人们广泛的关注。
互联网+正以极快的速度改变着人们的日常生活。
同时在互联网+的基础上，我国相关行业得到了更加快速的发展，互联网+能够与传统行业进行高度的融合，给我国经济的发展注入全新的力量，在未来的发展过程中互联网+还会发挥其自身的优势，使得我国经济得到更加快速的转型。
一、智慧油气田建设是“互联网+”时代的产物（一）传统发展模式已经无法满足现实需求互联网+是时代进步的产物，互联网+的出现给相关行业既带来了机遇，但同时也带来了挑战，油气开采行业由于自身的特点导致在发展过程中一直采用传统的发展模式，虽然传统的发展模式也能在一定程度上保证整个油气田开采的正常发展，但是随着时代的变化，传统模式必定会被社会所淘汰，而且当前传统模式的管理效率较低，需要投入的人工成本较高，在具体的发展过程中一些技术也较为落后，这些问题都会影响我国的油气开采。
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2017年第1期·石油科技论坛19基金项目：2016年四川省哲学社会科学规划项目“‘一带一路’背景下油气企业中亚合作战略研究”（项目编号：SC16B111）；四川省软科学计划项目（立项编号：2015ZR0203，2015 ZR0092）；四川省教育厅科研项目（立项编号：15SA0010）。
第一作者简介：钟书丽，1993年生，硕士研究生，主要从事油气资源评价与技术创新研究。
E-mail：296719495@2013年习近平总书记提出“一带一路”战略构想，即“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”，旨在构建全方位对外开放新格局，扩大国际交流合作，实现沿线国家互通互联。
沿线区域内的许多国家油气资源丰沛，也是它们的经济命脉，实现油气能源合作开发是各方经济利益的诉求。
能源行业是“一带一路”建设重要支点，肩负着能源安全和可持续发展的重任。
改革开放以来中国经济得到飞速发展，油气能源需求量不断攀升，截至2016年我国石油对外依存度已超过62%，天然气对外依存度上升至34%，2016年9月再次超过美国成为世界第一大石油进口国，原油日均进口量达808×104bbl。
随着“一带一路”战略积极推进，我国石油企业要实现与富油国经贸合作，势必要与跨国石油企业展开竞争，要融入全球勘探开发市场，争取国际油气价格制定话语权，保障国内油气供给的安全和可持续发展，为此必须具有强大的实力。
技术创新是石油企业发展的驱动力和参与国际市场的竞争力，是“一带一路”背景下提升我国油气能源安全的重要手段。
石油属于技术密集型和资金密集型行业，技术进步和创新对减少油气勘探开发与生产建设成本、安全成本、环境成本以及提升开采效率和油品质量都是至关重要的。
1 “一带一路”战略背景对石油企业技术创新的客观要求我国自20世纪油气行业改革重组发展至今，形成了以中国石油天然气集团公司（简称中国石油）、中国石油化工集团公司（简称中国石化）和中国海洋石油总公司（简称中国海油）三大国家控股的石油公司。
3家石油公司规模庞大、实力雄厚、资金充足，拥有成熟的勘探开发技术和油气加工生产技术，具有较强的人才号召力，加上政府政策法规的支持，具备“走出石油科技论坛·2017年第1期20去”的内部优势条件。
随着“一带一路”战略的实施，国家推行积极外交政策，建立丝绸之路基金和亚洲基础设施投资银行等融资机构，对外投资环境得到极大改善，为中国油气能源企业发展提供了良好的契机。
但是石油企业内部的劣势和外部的挑战值得重视。
首先，与一些石油输出国相比，我国油气开采生产成本高，油品缺乏国际竞争价格优势，企业内部创新动力不足，这使得企业在参与国际竞争过程中后劲不足[1]。
其次，“一带一路”范围内的国家间存在着地缘政治、经济、政策变动及恐怖主义等非传统安全问题[2]，对中国石油企业“走出去”参与国际能源合作与竞争有着不利影响。
面对复杂的国际环境，石油企业需克服自身劣势，借助国家对外开放政策的机遇，积极参与国际市场，需要加强技术创新，提高自身软实力和硬实力[3，4]。
2 石油企业技术创新效率评价2.1 评价方法选择经济学家熊彼特首次提出技术创新理论，创新的过程就是新生产函数的确立过程,包括5项内容:引进新产品、引入新技术、开辟新市场、获取新材料、采取新的企业组织形式[5]。
布朗（W.B.Brown）等提出创新目标、创新阶段和决策输入变量对技术创新的预测和评价[6]。
英国经济学家法瑞尔 （Farrell）1957年在《生产效率度量》一文中从“投入”和“产出”的角度指出技术效率是在规模报酬不变条件下生产单位产品最小可能投入与实际投入的比率的最理想状况[7]。
国内专家学者认为企业技术创新效率是企业技术创新资源的投入与产出的比率，反映了技术创新资源对技术创新产出的贡献[8]。
傅家骥教授基于中国国情创造性提出技术创新理论[9]；马宁、官建成等通过调查研究确立了企业技术创新效率指标的影响因素[10]。
而对我国石油企业技术创新的研究还处于成长阶段，其中丁浩、张星臣将石油企业的特点融入技术进步模型中，建立了能够用于测算油田技术进步贡献率的模型和方法[11]；罗东坤、闫娜根据石油行业科技创新效率的特点，采用非参数估计的方法将石油企业研发投入的经济效益作为企业科研投入资金规模的决策条件[12]。
技术创新效率评价指标确立因评价主体、评价角度、评价对象差异而不同，所以没有形成一个学界公认的评价指标准则，且在测量过程中存在人为因素影响过大的情况。
总的来说，石油企业的技术创新效率还存在很大的研究空间。
20世纪40年代，心理学家McCulloch 和数学家Pitts 合作首次提出神经计算数学模型即M-P 模型，1986年Rumelhart 提出BP 算法，极大地推进了神经网络的发展[13]。
1986年钱学森主编的论文集《关于思维科学》，介绍了神经网络方面的研究成果，在国内学术界引起极大反响，之后BP 神经网络广泛应用于各学科研究。
2.2 石油企业技术创新效率评价指标确定石油企业技术创新效率评价指标体系的构建要考虑石油企业的特殊性，需将其特点融入评价体系，指标选择过程中要兼顾数量恰当、分层明确，指标设计时要考虑数据收集的难易程度及完整性。
将设计好的指标体系做成调查问卷，以网络调查问卷的形式发给行业专家、从业人员及研究机构，征询意见并对各指标重要性进行排序。
在综合各专家意见后选择10个定量数据指标（图1）。
图1 石油企业技术创新效率评价定量指标2.3 石油企业技术创新效率评价指标处理结合专家意见并采用层次分析法确定各指标权重作为BP 神经网络的期望值（表1），计算得出各指标值权重（表2），作为 BP 神经网络的期望值，即导师向量。
3 基于BP 神经网络的企业技术创新效率评价模型3.1 BP 神经网络评价模型的基本原理人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是一种模仿动物神经网络行为特征进行分布式并行信息处理的算法数学模型，依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系处理信息[14]。
2017年第1期·石油科技论坛21BP 神经网络（Back-Propagation Network）是一种误差反向传播算法的多层前馈神经网络，一般分为输入层 x i 、隐含层y j 和输出层 o k 3个层次（图2），它能够学习和储存大量的输入—输出模式，而不需要确定描述这种关系的数学方程[15]。
BP 神经网络的工作原理是训练学习得到实际输出值与期望输出值之间的误差值,识别误差并通过反向传播反馈到输入层,以此不断调整和修正神经网络权值,最后得到误差在可接受范围的输出值。
BP 神经网络的自学习能力和非线性映射能力、对任意函数的逼近能力、并行计算能力和容错能力[16]，为本文非线性指标数据模拟提供了有力保障。
表2 指标权重值各指标权重 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 总权重数值0.0190.1820.0460.0690.0140.1230.0610.2940.1470.0461.00表1 各级指标判断矩阵汇总表指标 指标1 指标2指标3l CR 一致性检验第一级指标判断指标 A1 A2 A1 1 1/2 0.33 0通过 A2 2 10.67通过第二级指标判断指标A1B11 B12 B11 1 1/3 0.75 0通过 B12 3 1 0.25 通过A2B21 B22 B23 B21 1 1/4 5 0.27 通过 B22 3 1 8 0.66 0.038 通过 B23 1/5 1/810.07通过第三级指标判断指标 B11 C1 C2 C3 C1 1 1/8 1/3 0.08 通过 C2 8 1 5 0.74 0.038 通过 C33 1/5 1 0.19 通过B21 C6 C7 C6 1 2 0.67 0通过 C71/2 1 0.33 通过B22 C8 C9 C8 1 2 0.67 0通过 C91/210.33通过图2 BP 神经网络结构图3.2 BP 神经网络模型在石油企业技术创新效率评价中的应用第一，确立训练组和仿真组。
将中国石油、中国石化和中国海油2007—2013年的数据训练组的输入向量p ，由层次分析法（AHP）确立的权重得到各年指标期望值作为导师向量t 。
然后对所有数据归一化处理备用，表3、表4为已经确定好的训练组输入向量p 、仿真数据组p_test 和期望输出向量t 。
第二，确定隐含层的节点数。
通过训练时间和识别率来判断节点数的选择是否合适，在实际操作过程中采取经验公式N=√m+n+a ，N=log 2n 与N=√mn 作为参考，其中m 为输出神经元数，n 为输入神经元数，a 为[1，10]之间的常数。
本文10个指标作为输入层向量，输出层为1个，经过反复多次训练来比较隐含层的节点数对结果影响的误差值，选择使最终整体误差值最小的 作为隐含层神经元的个数。
第三，确定网络训练的方法和具体代码。
调用BP 神经网络函数newff,设置输入层输入向量p ，期望输出向量t ，隐含层神经元个数为4个，采用10-4-1结构。
中间隐含层采用tansig 函数，输出层采用purelin 函数，采用标准的梯度下降算法trainlm，目标误差为0.00001，误差显示步长25，最大训练步长数6000步。
训练结果如图3所示，gradient 是误差曲面梯度，当梯度达到0.0000942时，训练结束。
Mu 是算法里面的一个参数，Performance 是Mean Squared Error（均方误差），0.0145是初始值，训练过程迭代得到0.000000123，小于目标值0.00001，训练过程结束。
图4为训练过程图，可以石油科技论坛·2017年第1期22看出在第6步实现最优均方误差0.000076618，在第7步达到目标误差。
第四，测试数据。
比较BP 神经网络训练的实际输出值与导师向量（表5），误差在可接受范围之内，该表3 指标数据归一化结果企业名称 实验分组 年份 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 仿真组2015 1.0000 1.0000 0.5782 0.8144 0.9807 0 0.1282 1.0000 0.3077 1.0000 2014 0.7195 0.4607 0.1872 0.7555 0.9762 0.1570 0.1962 0.8480 0.6923 0.9902 2013 0.7171 0.4719 0.1610 0.7260 0.9626 0.2314 0.2152 0.7594 0.1538 0.86932012 0.7334 0.5056 0.2862 0.6834 0.9354 0.2674 0.2247 0.5567 0.3846 0.7484 中国石油 2011 0.6658 0.5056 0.3122 0.6845 0.8908 0.3509 0.2310 0.4712 0.6923 0.6275 训练组 2010 0.5897 0.6742 0.3875 0.6823 0.8646 0.4105 0.1677 0.4271 0.7692 0.5065 2009 0.4877 0.8652 0.4990 0.6507 0.9083 0.3197 0.1203 0.4124 0.6923 0.3856 2008 0.3652 0.5730 0.4558 0.5524 0.7601 0.3961 0.2627 0.3494 0.5385 0.2974 2007 0.2307 0.4045 0.1188 0.4978 0.7398 0.5891 0.2342 0.2328 0.3846 0.4183 仿真组 2015 0.2492 0.0787 0.1199 1.0000 0.9740 1.0000 0.6519 0.9115 0.3077 0.3333 2014 0.2684 0 0.1250 1.0000 0.9592 0.1685 0.3481 0.7774 0.6923 0.4771 2013 0.2871 0.0112 0.2779 1.0000 0.9733 0.2861 0.1930 0.4893 0.1538 0.34972012 0.2596 0 0.2734 0.8908 1.0000 0.3135 0.2373 0.2870 0.0769 0.3529 中国石化 2011 0.2354 0.0112 0.3122 0.9017 0.9470 0.4066 0.1329 0.2522 1.0000 0.3039 训练组 2010 0.2043 0.0449 0.4774 0.8144 0.8340 0.4647 0.0854 0.1557 0.9231 0.2876 2009 0.1483 0.0787 0.3179 0.8035 0.7404 0.4762 0.1297 0.1123 0.5385 0.7908 2008 0.1254 0.0337 0.1839 0.7926 0.6775 0.2386 0.1392 0.1345 0.3077 0.4510 2007 0.1254 0.0787 0.3731 0.8144 0.6437 0.2717 0.1551 0.1198 0.6154 0.4804 仿真组 2015 0.1073 0.5730 0.1074 0.2511 0.4462 0.2252 0 0.1894 0.2308 0.4085 2014 0.1199 0.3708 0.3707 0.1834 0.4530 0.5214 0.1709 0.1535 0.1538 0.3693 2013 0.0935 0.3034 0.3001 0.1561 0.3950 0.5290 1.0000 0.1388 0.0769 0.44122012 0.0781 0.3034 0.6949 0.1594 0.3796 0.8353 0.9968 0.0967 0.0769 0.4444 中国海油 2011 0.0341 0.1685 0 0.1921 0.3674 0.7115 0.8576 0.0831 0.0769 0.1536 训练组 2010 0.0535 0.4270 0.2507 0 0.3586 0.8406 0.5380 0.0387 0.1538 0.0556 2009 0.0465 0.8202 1.0000 0.3231 0.3110 0.4998 0.4304 0.0093 0 0 2008 0.0008 0.4157 0.2455 0.2009 0.1166 0.8113 0.5348 0.0032 0.1538 0.888920070.50560.27260.12340.72830.09180.15380.3203注：数据来源于中国石油天然气集团企业年报、健康安全环境报告、社会责任报告；中国石油化工集团企业年报、可持续发展报告、社会责任报告；中国海洋石油总企业年报、可持续报告。