综述：油气开发风险评估方法研究进展与展望

本综述系统梳理了油气开发中的七类风险（技术、地质、环境等）及五大评估方法（定性、半定量等），重点解析人工智能技术在提升评估效率中的潜力，并提出四项优化建议，为油气行业风险管理提供科学框架。

　　

油气开发作为全球能源供应的核心支柱，其复杂性与高风险性要求建立科学的风险评估体系。本文通过系统性文献分析，将油气开发风险划分为技术、地质、环境、社会、政治、经济及安全健康七大类，并对比定性、半定量、定量、定性与定量结合及人工智能五类评估方法。

技术风险涵盖设备故障与技术创新瓶颈（Yu et al., 2021），需通过动态模拟优化参数。地质风险涉及储层预测偏差（Santos et al., 2018），依赖地震成像与岩心分析。环境风险包含生态破坏与排放超标，需引入生态毒理学模型（Mamudu et al., 2020）。社会风险聚焦社区冲突与政策波动，需构建利益相关者参与机制。政治风险受地缘冲突影响显著，需建立国际关系预警系统。经济风险关联油价波动与成本超支，依赖蒙特卡洛模拟预测。安全健康风险涉及职业暴露与事故预防，需符合HSE管理体系标准。

现有评估方法中，定性分析（Qualitative Analysis）快速但主观性强，适用于早期筛查；半定量方法（Semi-quantitative Methods）结合专家评分与模糊数学，如层次分析法（AHP）提升精确度；定量方法（Quantitative Methods）通过概率统计与蒙特卡洛模拟实现数值化，但依赖海量数据；定性与定量结合（Hybrid Approaches）整合多维度数据，如模糊综合评价法；人工智能方法（AI-based Methods）利用机器学习处理非结构化数据，实现动态风险预测，但算法可解释性仍需突破。

研究指出，当前挑战包括风险源多样性、动态演变特性及隐性风险识别困难。为此提出四项建议：构建多源数据融合平台、开发自适应风险评估模型、强化跨学科协作机制及完善风险预警指标体系。人工智能的深度学习算法可显著提升复杂场景下的评估效率，但其黑箱特性需通过可解释AI技术优化。

油气开发风险管理的未来方向在于智能化与系统化融合，通过数字孪生技术与区块链数据共享增强透明度，最终实现可持续发展目标。