當前，我國加速推進油氣全產(chǎn)業(yè)鏈改革，以實現(xiàn)安全、高效、創(chuàng)新、綠色的油氣開采。智能化成為油氣行業(yè)重要的核心戰(zhàn)略目標和抓手。

“人工智能貫穿油氣產(chǎn)業(yè)勘探、生產(chǎn)過程，在量化決策、降本增效和增儲上產(chǎn)方面成效顯著，在決策一致、科學開發(fā)、高效生產(chǎn)等方面也起到了巨大作用，已成為油氣行業(yè)發(fā)展的主要趨勢之一?！敝袊こ淘涸菏縿⒑显谌涨芭e行的中國油氣開發(fā)技術(shù)年會暨油氣開發(fā)新成果及新技術(shù)展示會上說。

中國工程院院士孫金聲也表示，要推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展專項攻關(guān)、助力高質(zhì)量發(fā)展。建立大數(shù)據(jù)、云計算、數(shù)字孿生、人工智能等信息技術(shù)，比如傳統(tǒng)鉆完井技術(shù)和數(shù)字化技術(shù)深度融合的新模式，完善遠程決策支持系統(tǒng)，加快向智慧工程、智慧技術(shù)轉(zhuǎn)型升級，為增儲上產(chǎn)降本增效，提供了新種子。

(資料圖片)

此前發(fā)布的《油氣人工智能白皮書》（以下簡稱《白皮書》）也指出，當前，我國加速推進油氣全產(chǎn)業(yè)鏈改革，以實現(xiàn)安全、高效、創(chuàng)新、綠色的油氣開采，這給傳統(tǒng)油氣行業(yè)帶來新挑戰(zhàn)?！叭斯ぶ悄苁怯蜌庑袠I(yè)實現(xiàn)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型的利器?！?/p>

諸多項目已經(jīng)落地

實現(xiàn)“雙碳”戰(zhàn)略目標的路徑多元,包括能源綠色低碳轉(zhuǎn)型行動、節(jié)能降碳增效行動、工業(yè)領(lǐng)域碳達峰行動、城鄉(xiāng)建設(shè)碳達峰行動、交通運輸綠色低碳行動等。這些路徑的實現(xiàn),離不開油氣工業(yè)化、信息化、數(shù)字化和智慧化的助力。

多位業(yè)內(nèi)人士表示，人工智能應(yīng)用于油氣行業(yè)已成大勢所趨,包括智能解釋分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以及多專業(yè)數(shù)據(jù)集成分析等很多應(yīng)用場景。此外，一些裝備智能化、操控智能化, 也都在向無人化、少人化方向發(fā)展。

經(jīng)過多年技術(shù)發(fā)展和創(chuàng)新應(yīng)用，人工智能技術(shù)在油田鉆井和開發(fā)、油田生產(chǎn)和管理、安全防護等方面取得諸多成功實踐，呈現(xiàn)多點開花的良好局面?！澳壳?，我們在油氣智能識別等方面都卓有成效，在人工智能助力油田開發(fā)降本增效過程中能看到實際效果。人工智能的項目和場景落地的項目已經(jīng)不少了?！眲⒑险f。

“殼牌、挪威國家石油公司等國外企業(yè)，通過發(fā)展人工智能提升了企業(yè)核心競爭力。國內(nèi)油氣公司也都把人工智能作為‘雙碳’目標下的重要戰(zhàn)略，將實現(xiàn)數(shù)字化定為建設(shè)目標?！眲⒑险f，“中國石油在這方面做了大量工作，我們制定了兩個階段的分目標，到2050年實現(xiàn)智慧中國石油，通過建立夢想云，包括A6、認知平臺等為人工智能提供了算力和平臺。同時，開展點線面整體布局，推動油氣勘探開發(fā)AI落地?！?/p>

例如，長慶油田通過應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新技術(shù)，構(gòu)建大科研、大運營、大監(jiān)督三大支撐體系，筑牢統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖、統(tǒng)一云平臺兩大基礎(chǔ)，為場站無人值守、油氣井智能生產(chǎn)、風險作業(yè)可視化監(jiān)控、智能裝備應(yīng)用等業(yè)務(wù)領(lǐng)域提供支撐。新疆油田公司以油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)為抓手，形成了“無人值守、集中監(jiān)控”的新型生產(chǎn)管理模式，率先在全國各油田實現(xiàn)了油氣生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動采集、生產(chǎn)狀態(tài)實時監(jiān)控，形成了可復(fù)制、可推廣的標準化物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)模式，并開展全面應(yīng)用，油氣水井常規(guī)問題發(fā)現(xiàn)及時率提升至95%以上，故障率降低38%以上。

有待打破數(shù)據(jù)孤島

劉合指出，國內(nèi)油氣企業(yè)人工智能和國外油田相比基本處于同期階段，但在管理模式和建設(shè)水平上仍有差距。

目前，油氣行業(yè)人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)獲取成本高、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題突出。“我們的行業(yè)數(shù)據(jù)來自于地下，而且是多點性的，很多數(shù)據(jù)不可驗證。相距僅一兩公里的井各種數(shù)據(jù)測量結(jié)果差距就可能很大，數(shù)據(jù)質(zhì)量無法保障，數(shù)據(jù)零散難以獲取?！眲⒑系莱鲇蜌庑袠I(yè)人工智能面臨的最大問題，“特別是一些小場景的數(shù)據(jù)采集難度更大，這樣我們獲得的都是間接和中端的數(shù)據(jù)，缺少連續(xù)數(shù)據(jù)，就更無法保證數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和質(zhì)量?！?/p>

此外，油氣行業(yè)業(yè)務(wù)場景復(fù)雜，無法單純的依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的同時，研發(fā)生態(tài)也不成熟。

“目前我們的前沿技術(shù)發(fā)展動力不足，相關(guān)平臺應(yīng)用到學校、企業(yè)需要時間和過程。這些算法和算力怎么去用？如何解決平臺建設(shè)‘水土不服’等問題，都需去攻克。”劉合指出。

與會人士指出，油氣行業(yè)發(fā)展人工智能還面臨一個挑戰(zhàn)就是人工智能短期見效慢，缺乏有效的管理體制配合。不僅如此，還需要投入大量資金。不論縱向、橫向都存在問題。

“數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人工智能發(fā)展與體制機制有直接的關(guān)系，需要改變現(xiàn)有的組織架構(gòu)和關(guān)聯(lián)體系，但政策和相關(guān)配套細則等都不匹配，也面臨較大挑戰(zhàn)?！眲⒑现敝竼栴}所在，“如果數(shù)據(jù)無法打通并流通起來，存在數(shù)據(jù)孤島，就無法成為資產(chǎn)。因此我們也在不斷建設(shè)數(shù)據(jù)池、數(shù)據(jù)湖?！?/p>

“但數(shù)據(jù)池、數(shù)據(jù)湖建起來以后，怎么保證數(shù)據(jù)的完整性，如何將數(shù)據(jù)的多解性進行唯一解，這些都需要時間解決。”劉合進一步指出問題所在，“誰來解決，誰來改變，誰來變更，誰來調(diào)整，現(xiàn)在這些問題還沒有很好的辦法可以解決?！?/p>

進一步加快研發(fā)應(yīng)用

人工智能技術(shù)如何在石油石化行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中落地實施？劉合指出，雖然困難不少，但機遇同存。多項政策鼓勵推動人工智能發(fā)展，為油氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級保駕護航?！爱斍?，國際油氣企業(yè)已經(jīng)和IT公司紛紛聯(lián)手。我們國內(nèi)的油氣企業(yè)也在‘趕進度’，早前的信息化建設(shè)，特別是在一些計算平臺、認知平臺等方面有了充足準備，為下一步繼續(xù)推進人工智能奠定基礎(chǔ)。但在數(shù)據(jù)哪個是錯的、哪個是對的，用不用、怎么用，還要在去偽存真方面下功夫。”劉合直言。

未來如何通過數(shù)據(jù)共享、業(yè)務(wù)協(xié)同和智能化應(yīng)用建設(shè),更好地向智能油氣田，劉合給出以下建議：一是加強數(shù)據(jù)治理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和質(zhì)量管控。建立數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理架構(gòu)，將業(yè)務(wù)、技術(shù)和方法結(jié)合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)自動化檢查提高。利用區(qū)塊鏈等技術(shù)建立可信、透明、可追溯的數(shù)據(jù)交換與業(yè)務(wù)協(xié)同體系。二是將行業(yè)機理模型和AI技術(shù)融合，培養(yǎng)復(fù)合型人才。在應(yīng)用過程中不斷提升業(yè)務(wù)人員和信息人員的共同交互和學習的能力，不斷發(fā)展、不斷統(tǒng)一、不斷前進。三是建立一個能源合作生態(tài)?！凹哟笪覀兊讓蛹夹g(shù)投入，鼓勵社會、高校、企業(yè)為核心產(chǎn)業(yè)主體積極共建，構(gòu)建AI行業(yè)應(yīng)用的技術(shù)縱深。還要重塑能源生產(chǎn)、營銷和管理方式?！眲⒑险f，“更要與時俱進，迭代技術(shù)，讓人工智能真正發(fā)揮降本增效作用。”

劉合指出，人工智能道阻且長、未來可期?！跋嘈湃斯ぶ悄茉诮窈蟮陌l(fā)展中一定能夠在數(shù)據(jù)、算力、算法傳統(tǒng)的相互結(jié)合下，一定會有新的更大的進步?！保ㄓ浾?渠沛然）

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