维度网讯，在非常规油砂开发领域，工程纪律与人工智能技术的结合正推动烃类采收率迈向新水平。工程师 Rahul Jha 在帝国石油公司 Kearl 油砂作业中主导的生产优化策略，通过协调规划和实时运营协同，帮助该设施 2023 年日产量达到约 27 万桶，2024 年进一步提高至 28.1 万桶，连续刷新生产纪录。

Jha 在接受采访时介绍，其团队开发了动态极限图方法，将多年的操作经验和系统认知嵌入自动化图表中，使采矿、水力输送、萃取和泡沫处理等多子系统间的实时约束一目了然。这项创新让技术和操作团队能迅速聚焦价值最高的干预点，加速消除瓶颈。他解释：“动态极限图利用多年操作经验构建，将专业知识转化为简单实用的约束图，使团队能快速识别真正限制因素及可用的操作手段，从而加快决策，最大限度提高产量和油砂回收率。”

在泡沫处理环节，团队通过统计分析锁定界面控制、溶剂平衡和混合能量等关键变量，并采用动态矩阵控制实施多变量优化，让装置逼近真实最优工况，既提升了沥青采收率，又减少了溶剂损耗。Jha 指出，采收率提高意味着使用相同的原料和能源投入产出更多产品，能同步降低单位成本并改善环境表现。此外，他将强化学习等机器学习技术应用于受多变量交互影响的质量控制环节，强调成功部署需要可靠的传感器、扎实的工艺理解以及管理层对可控风险的接受。

在供应链管理方面，Jha 参与了埃克森美孚在二叠纪盆地推行 SAP 物料管理系统的工作，使各仓库及堆场的物料状态实现实时可见，系统化识别延迟根因，保障关键物资按时到位。他的专利成果还涉及红外管道连续监测和从复杂物流中回收温水，旨在提升油砂加工的安全性与能效。

展望未来，Jha 认为非常规油气运营需在动态极限图等现有工具基础上，加大仪表覆盖、深化机器学习应用并强化先进控制系统，以迈向更高自动化水平；同时机器人技术在监视、设备状态监测和远程检修方面的应用，也将推动设施朝着更安全、可靠和高效的方向演进。

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