基于NLP的油氣非常規(guī)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及管控措施推送

常江 郭桂嬌 熊龍強(qiáng) 夏星 王磊 閻紅巧

1. 長慶油田分公司 陜西 西安 710021

2. 中石油安全環(huán)保技術(shù)研究院 北京 102206

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能（AI）逐漸深入到各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，為各行各業(yè)帶來革命性的變革。其中，自然語言處理（NLP）作為人工智能的重要組成部分，旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類語言。近年來，NLP技術(shù)在油氣非常規(guī)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控方面的應(yīng)用越來越受到關(guān)注。本文旨在探討如何利用基于NLP技術(shù)的信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)油氣非常規(guī)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的自動(dòng)識(shí)別以及針對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)的管控措施的智能推送。

在油氣行業(yè)中，非常規(guī)作業(yè)通常指那些涉及高風(fēng)險(xiǎn)、高成本、復(fù)雜度高、成功率低、周期長、技術(shù)要求高等特性的作業(yè)[1]。這些作業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與管控是油氣生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的方法通常是依靠人工經(jīng)驗(yàn)或者簡單的規(guī)則匹配進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，不僅效率低下，而且容易漏判或誤判[2]。而基于NLP技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法，可以更加精準(zhǔn)、高效地識(shí)別出作業(yè)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，并通過智能推送管控措施，有助于提高油氣非常規(guī)作業(yè)的安全性和效率。

通過本文的研究，旨在提供一個(gè)基于NLP技術(shù)的油氣非常規(guī)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及管控措施推送解決方案，以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)、高效的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和管控措施推送，這將對(duì)提高油氣非常規(guī)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控水平具有重要意義。

1 技術(shù)路線

本文的技術(shù)路線主要包括以下步驟：首先，收集企業(yè)非常規(guī)作業(yè)管理制度規(guī)程和標(biāo)準(zhǔn)，梳理非常規(guī)作業(yè)類型、風(fēng)險(xiǎn)類型及管控措施，建立非常規(guī)作業(yè)JSA知識(shí)庫。其次，基于企業(yè)歷史非常規(guī)作業(yè)許可記錄、JSA記錄和監(jiān)督檢查記錄等過程數(shù)據(jù)，利用NLP技術(shù)建立非常規(guī)作業(yè)文本分類模型，實(shí)現(xiàn)作業(yè)類型識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)因素提取和管控措施分類。最后，通過非常規(guī)作業(yè)管理系統(tǒng)集成JSA知識(shí)庫和文本識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)非常規(guī)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別與管控措施關(guān)聯(lián)推送。技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 技術(shù)路線圖

圖2 風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別模型構(gòu)建流程

圖3 非常規(guī)作業(yè)許可管理系統(tǒng)截圖

2 非常規(guī)作業(yè)JSA 知識(shí)庫構(gòu)建

根據(jù)油氣行業(yè)非常規(guī)作業(yè)特點(diǎn)，綜合以下5種方式構(gòu)建JSA知識(shí)庫：參考行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、參考?xì)v史事故案例、專家經(jīng)驗(yàn)、系統(tǒng)分析、查閱文獻(xiàn)資料。其中，參考行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)主要是在構(gòu)建JSA知識(shí)庫時(shí)，借鑒企業(yè)及同行業(yè)的JSA分析指南或標(biāo)準(zhǔn)，了解常見的風(fēng)險(xiǎn)因素和管控措施。參考?xì)v史事故案例主要是分析和總結(jié)歷史非常規(guī)作業(yè)事故案例的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，了解導(dǎo)致事故發(fā)生的根本原因和相應(yīng)的管控措施。專家經(jīng)驗(yàn)主要是在構(gòu)建JSA知識(shí)庫時(shí)，邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家參與，根據(jù)他們的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，補(bǔ)充和完善JSA知識(shí)庫中的風(fēng)險(xiǎn)因素和管控措施。系統(tǒng)分析主要是對(duì)各類油氣非常規(guī)作業(yè)的整個(gè)過程進(jìn)行分解，識(shí)別出各個(gè)作業(yè)環(huán)節(jié)中可能存在的風(fēng)險(xiǎn)因素，并針對(duì)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素提出相應(yīng)的管控措施。查閱文獻(xiàn)資料可以了解油氣非常規(guī)作業(yè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，從中獲取有價(jià)值的信息和啟示，補(bǔ)充和完善JSA知識(shí)庫。 以上5種方法從不同的維度來構(gòu)建非常規(guī)作業(yè)JSA知識(shí)庫，基本能保證JSA知識(shí)庫系統(tǒng)全面，再根據(jù)企業(yè)實(shí)際應(yīng)用情況通過反復(fù)迭代補(bǔ)充完善。

在構(gòu)建非常規(guī)作業(yè)JSA知識(shí)庫時(shí)，遵循以下幾點(diǎn)原則：①實(shí)用性，JSA知識(shí)庫要具有實(shí)用性，能夠?yàn)閷?shí)際作業(yè)過程中的風(fēng)險(xiǎn)管控提供有效的支持和指導(dǎo)；②可操作性，JSA知識(shí)庫中的管控措施要具有可操作性，能夠被現(xiàn)場作業(yè)人員理解和執(zhí)行；③動(dòng)態(tài)更新，由于油氣非常規(guī)作業(yè)環(huán)境和工作條件的不斷變化，JSA知識(shí)庫需要不斷進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新和完善，以適應(yīng)新的風(fēng)險(xiǎn)因素和管控需求；④智能化，利用NLP等人工智能技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)JSA知識(shí)庫的智能化管理和應(yīng)用，提高風(fēng)險(xiǎn)管控的效率和準(zhǔn)確性[3]。

3 非常規(guī)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別模型構(gòu)建

非常規(guī)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別模型的構(gòu)建需要結(jié)合自然語言處理（NLP）技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建步驟如下：①數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集的非常規(guī)作業(yè)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等，以去除無關(guān)字符和停用詞，并提取出關(guān)鍵信息。②特征提取：利用詞袋模型（Bag of Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）技術(shù)從文本中提取風(fēng)險(xiǎn)因素，包括人的因素、設(shè)備因素、環(huán)境因素和管理因素等。③建立風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型：將非常過作業(yè)文本描述和提取的風(fēng)險(xiǎn)因素作為輸入，將風(fēng)險(xiǎn)類型作為輸出，利用BERT[4]深度學(xué)習(xí)算法建立風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)非常規(guī)作業(yè)非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)類別的轉(zhuǎn)變。④模型訓(xùn)練和優(yōu)化：綜合交叉驗(yàn)證、特征選擇、調(diào)參等手段對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，以獲得最佳的分類效果，提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。⑤風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型評(píng)估：將新的非常規(guī)文本數(shù)據(jù)輸入到模型中，利用訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別。⑥風(fēng)險(xiǎn)推送：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)進(jìn)行預(yù)警推送，保障風(fēng)險(xiǎn)全面辨識(shí)和管控措施落實(shí)到位。

表1 壓縮機(jī)維修作業(yè)項(xiàng)目JSA庫示例

在構(gòu)建非常規(guī)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別模型時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：①數(shù)據(jù)質(zhì)量：采用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。②特征工程：選擇合適的技術(shù)和方法對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和選擇，以反映文本數(shù)據(jù)的語義信息和上下文關(guān)系。③模型選擇：根據(jù)實(shí)際需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的深度學(xué)習(xí)算法和模型，以獲得最佳的分類效果。④模型泛化能力：在模型訓(xùn)練過程中，要避免過擬合和欠擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)，以提高模型的泛化能力和適應(yīng)性。⑤實(shí)時(shí)性：對(duì)于實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)，要求風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型具有快速的處理速度和響應(yīng)能力，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)警和監(jiān)控。

4 非常規(guī)作業(yè)許可管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

將JSA知識(shí)庫和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型集成于非常規(guī)作業(yè)許可管理系統(tǒng)中，可以有效地輔助JSA分析人員快速進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和識(shí)別，同時(shí)也可以提高風(fēng)險(xiǎn)管控措施的效率和準(zhǔn)確性。

首先，JSA知識(shí)庫包含了大量的歷史數(shù)據(jù)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、風(fēng)險(xiǎn)因素和管控措施等信息，可以為分析人員提供豐富的參考和指導(dǎo)。通過將JSA知識(shí)庫集成到非常規(guī)作業(yè)管理系統(tǒng)中，分析人員可以更加方便地獲取相關(guān)信息，更好地掌握作業(yè)過程中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和管控要點(diǎn)。

其次，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型可以對(duì)采集的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析和處理，快速提取風(fēng)險(xiǎn)因素并評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別。通過將風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型集成到非常規(guī)作業(yè)管理系統(tǒng)中，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)文本數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和智能識(shí)別，提高風(fēng)險(xiǎn)管控的效率和準(zhǔn)確性。

最后，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果，非常規(guī)作業(yè)管理系統(tǒng)可以智能推送相應(yīng)的管控措施。包括針對(duì)特定風(fēng)險(xiǎn)因素的危險(xiǎn)源排查、安全防范措施、應(yīng)急預(yù)案等。通過將風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果與管控措施進(jìn)行智能匹配和推送，可以確?，F(xiàn)場作業(yè)人員能夠及時(shí)獲取針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的有效管控措施，從而保障作業(yè)過程的安全性和穩(wěn)定性[5]。

5 結(jié)束語

本文提出了一種基于NLP技術(shù)的油氣非常規(guī)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及管控措施推送方法。該方法通過NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)因素的自動(dòng)識(shí)別和JSA庫的管控措施生成，再通過非常規(guī)作業(yè)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)管控措施的精準(zhǔn)推送。實(shí)際應(yīng)用表明，該方法能夠提高油氣非常規(guī)作業(yè)的安全性和效率。然而，該方法仍存在一定的局限性，如對(duì)NLP模型的訓(xùn)練需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，對(duì)JSA庫的建立需要豐富的經(jīng)驗(yàn)等。未來的研究方向可以包括改進(jìn)NLP模型和提高JSA庫的智能性等。