當(dāng)前，我國(guó)加速推進(jìn)油氣全產(chǎn)業(yè)鏈改革，以實(shí)現(xiàn)安全、高效、創(chuàng)新、綠色的油氣開(kāi)采。智能化成為油氣行業(yè)重要的核心戰(zhàn)略目標(biāo)和抓手。

“人工智能貫穿油氣產(chǎn)業(yè)勘探、生產(chǎn)過(guò)程，在量化決策、降本增效和增儲(chǔ)上產(chǎn)方面成效顯著，在決策一致、科學(xué)開(kāi)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(shì)之一?！敝袊?guó)工程院院士劉合在日前舉行的中國(guó)油氣開(kāi)發(fā)技術(shù)年會(huì)暨油氣開(kāi)發(fā)新成果及新技術(shù)展示會(huì)上說(shuō)。

中國(guó)工程院院士孫金聲也表示，要推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展專(zhuān)項(xiàng)攻關(guān)、助力高質(zhì)量發(fā)展。建立大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(yuǎn)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(jí)，為增儲(chǔ)上產(chǎn)降本增效，提供了新種子。

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此前發(fā)布的《油氣人工智能白皮書(shū)》（以下簡(jiǎn)稱《白皮書(shū)》）也指出，當(dāng)前，我國(guó)加速推進(jìn)油氣全產(chǎn)業(yè)鏈改革，以實(shí)現(xiàn)安全、高效、創(chuàng)新、綠色的油氣開(kāi)采，這給傳統(tǒng)油氣行業(yè)帶來(lái)新挑戰(zhàn)?！叭斯ぶ悄苁怯蜌庑袠I(yè)實(shí)現(xiàn)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型的利器。”

諸多項(xiàng)目已經(jīng)落地

實(shí)現(xiàn)“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)的路徑多元,包括能源綠色低碳轉(zhuǎn)型行動(dòng)、節(jié)能降碳增效行動(dòng)、工業(yè)領(lǐng)域碳達(dá)峰行動(dòng)、城鄉(xiāng)建設(shè)碳達(dá)峰行動(dòng)、交通運(yùn)輸綠色低碳行動(dòng)等。這些路徑的實(shí)現(xiàn),離不開(kāi)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(shì)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(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)集成分析等很多應(yīng)用場(chǎng)景。此外，一些裝備智能化、操控智能化, 也都在向無(wú)人化、少人化方向發(fā)展。

經(jīng)過(guò)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(kāi)發(fā)、油田生產(chǎn)和管理、安全防護(hù)等方面取得諸多成功實(shí)踐，呈現(xiàn)多點(diǎn)開(kāi)花的良好局面。“目前，我們?cè)谟蜌庵悄茏R(shí)別等方面都卓有成效，在人工智能助力油田開(kāi)發(fā)降本增效過(guò)程中能看到實(shí)際效果。人工智能的項(xiàng)目和場(chǎng)景落地的項(xiàng)目已經(jīng)不少了?！眲⒑险f(shuō)。

“殼牌、挪威國(guó)家石油公司等國(guó)外企業(yè)，通過(guò)發(fā)展人工智能提升了企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。國(guó)內(nèi)油氣公司也都把人工智能作為‘雙碳’目標(biāo)下的重要戰(zhàn)略，將實(shí)現(xiàn)數(shù)字化定為建設(shè)目標(biāo)?！眲⒑险f(shuō)，“中國(guó)石油在這方面做了大量工作，我們制定了兩個(gè)階段的分目標(biāo)，到2050年實(shí)現(xiàn)智慧中國(guó)石油，通過(guò)建立夢(mèng)想云，包括A6、認(rèn)知平臺(tái)等為人工智能提供了算力和平臺(tái)。同時(shí)，開(kāi)展點(diǎn)線面整體布局，推動(dòng)油氣勘探開(kāi)發(fā)AI落地?！?/p>

例如，長(zhǎng)慶油田通過(guò)應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)，構(gòu)建大科研、大運(yùn)營(yíng)、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(tái)兩大基礎(chǔ)，為場(chǎng)站無(wú)人值守、油氣井智能生產(chǎn)、風(fēng)險(xiǎn)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(wú)人值守、集中監(jiān)控”的新型生產(chǎn)管理模式，率先在全國(guó)各油田實(shí)現(xiàn)了油氣生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動(dòng)采集、生產(chǎn)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控，形成了可復(fù)制、可推廣的標(biāo)準(zhǔn)化物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)模式，并開(kāi)展全面應(yīng)用，油氣水井常規(guī)問(wèn)題發(fā)現(xiàn)及時(shí)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(guó)內(nèi)油氣企業(yè)人工智能和國(guó)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(wèn)題突出?！拔覀兊男袠I(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自于地下，而且是多點(diǎn)性的，很多數(shù)據(jù)不可驗(yàn)證。相距僅一兩公里的井各種數(shù)據(jù)測(cè)量結(jié)果差距就可能很大，數(shù)據(jù)質(zhì)量無(wú)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(wèn)題，“特別是一些小場(chǎng)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(wú)法保證數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和質(zhì)量。”

此外，油氣行業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜，無(wú)法單純的依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的同時(shí)，研發(fā)生態(tài)也不成熟。

“目前我們的前沿技術(shù)發(fā)展動(dòng)力不足，相關(guān)平臺(tái)應(yīng)用到學(xué)校、企業(yè)需要時(shí)間和過(guò)程。這些算法和算力怎么去用？如何解決平臺(tái)建設(shè)‘水土不服’等問(wèn)題，都需去攻克?！眲⒑现赋觥?/p>

與會(huì)人士指出，油氣行業(yè)發(fā)展人工智能還面臨一個(gè)挑戰(zhàn)就是人工智能短期見(jiàn)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(wèn)題。

“數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人工智能發(fā)展與體制機(jī)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(xì)則等都不匹配，也面臨較大挑戰(zhàn)?！眲⒑现敝竼?wèn)題所在，“如果數(shù)據(jù)無(wú)法打通并流通起來(lái)，存在數(shù)據(jù)孤島，就無(wú)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(lái)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(jìn)行唯一解，這些都需要時(shí)間解決?！眲⒑线M(jìn)一步指出問(wèn)題所在，“誰(shuí)來(lái)解決，誰(shuí)來(lái)改變，誰(shuí)來(lái)變更，誰(shuí)來(lái)調(diào)整，現(xiàn)在這些問(wèn)題還沒(méi)有很好的辦法可以解決?！?/p>

進(jìn)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(shí)施？劉合指出，雖然困難不少，但機(jī)遇同存。多項(xiàng)政策鼓勵(lì)推動(dòng)人工智能發(fā)展，為油氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)保駕護(hù)航。“當(dāng)前，國(guó)際油氣企業(yè)已經(jīng)和IT公司紛紛聯(lián)手。我們國(guó)內(nèi)的油氣企業(yè)也在‘趕進(jìn)度’，早前的信息化建設(shè)，特別是在一些計(jì)算平臺(tái)、認(rèn)知平臺(tái)等方面有了充足準(zhǔn)備，為下一步繼續(xù)推進(jìn)人工智能奠定基礎(chǔ)。但在數(shù)據(jù)哪個(gè)是錯(cuò)的、哪個(gè)是對(duì)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(lái)如何通過(guò)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(qiáng)數(shù)據(jù)治理，實(shí)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)自動(dòng)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(jī)理模型和AI技術(shù)融合，培養(yǎng)復(fù)合型人才。在應(yīng)用過(guò)程中不斷提升業(yè)務(wù)人員和信息人員的共同交互和學(xué)習(xí)的能力，不斷發(fā)展、不斷統(tǒng)一、不斷前進(jìn)。三是建立一個(gè)能源合作生態(tài)?！凹哟笪覀兊讓蛹夹g(shù)投入，鼓勵(lì)社會(huì)、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(yíng)銷(xiāo)和管理方式。”劉合說(shuō)，“更要與時(shí)俱進(jìn)，迭代技術(shù)，讓人工智能真正發(fā)揮降本增效作用?！?/p>

劉合指出，人工智能道阻且長(zhǎng)、未來(lái)可期。“相信人工智能在今后的發(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(huì)有新的更大的進(jìn)步?！保ㄓ浾?渠沛然）

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