“這是一條從過去向未來的路，從數字地圖、GPS到自動駕駛，就像從數字化到人工智能的過程……”4月18日，在中國石油和化工自動化應用協會人工智能分會主辦、長慶油田承辦的2023年中國石油和化工行業人工智能技術發展大會上，斯倫貝謝科技服務（北京）有限公司中國創意工廠總監劉云龍形象地闡釋了數字化與人工智能的距離。

從數字化到智能化，是一條繁花似錦的道路?！皵祿Ｐ吞娲鷼獠啬M”“構建數字孿生油氣藏”“卷積神經網絡”……“高大上”的新技術、新名詞令人目不暇接；這也是一條荊棘叢生的道路，人工智能落地案例少、業務場景復雜，數據治理、頂層設計上的重重挑戰不容忽視。數字化之后，油氣人工智能發展“路況”如何，又將通向何方？

下一站——

駛向人工智能新賽道

作為重要的技術引擎，人工智能已成為國際競爭的新焦點和引領未來的戰略性技術，是傳統油氣企業推進油氣全產業鏈改革的必由之路。

“大數據以及新興的人工智能、物聯網、云計算等信息技術發展和應用逐步成熟，特別是基于人工智能的物探和測井智能解釋、智能油藏描述、數字孿生鉆井、智能壓裂等技術的實踐應用，將徹底顛覆傳統的工作模式?！敝袊秃突ぷ詣踊瘧脜f會會長陳明海表示。

身處新一輪能源變革浪潮之中，人工智能為油氣行業帶來了前所未有的機遇。《國家能源局關于加快推進能源數字化智能化發展的若干意見》指出，能源產業與數字技術融合發展是新時代推動我國能源產業基礎高級化、產業鏈現代化的重要引擎，是落實“四個革命、一個合作”能源安全新戰略和建設新型能源體系的有效措施，對提升能源產業核心競爭力、推動能源高質量發展具有重要意義。

據長慶油田總地質師李松泉介紹，油氣行業的人工智能布局將廣泛深入至全產業鏈，通過數據分析和模型預測，勘探、開發效率將顯著提高；通過智能化預警監測和控制維護，油氣生產效率和安全水平將不斷提升。同時，人工智能技術還會在市場決策中起到輔助作用，從多角度賦能油氣企業發展。

此外，人工智能技術在助力“雙碳”目標實現上也大有可為。斯倫貝謝數字與一體化集團客戶經理拉菲·別克申達耶夫（Rafael Bekshentayev）認為，智能化技術賦能能源服務行業后，將大大降低人工成本，實現最小化碳足跡，為實現凈零排放目標提供支撐。

近年來，中國石油將新一代信息技術融入油氣產業鏈的產品、服務和流程中，啟動實施智能油氣田等試點建設，“勘探開發夢想云”平臺實現60余年勘探開發數據的共享應用，數字化、智能化支撐并推動主營業務發展見到新成效。

從數據自動采集到實時監控，從智能生產優化到智能決策，人工智能技術為企業發展注入源源不斷的能量，正以不可阻擋之勢推動油氣行業蛻變躍升。

智能化——

要闖數據取用三道關

不可否認的是，與通用行業相比，油氣領域的人工智能應用落地案例少、起步晚，部分研究尚處于起步階段，沒有形成完備的理論技術體系?！皵祿卫砼c使用是當前智能化油氣田建設的核心挑戰，有句話叫‘垃圾進垃圾出’，準確可靠的數據是智能化系統的保障?！崩啤e克申達耶夫說。

數據有“三難”。一是獲取難。油氣行業缺少價格低廉、常態化的監測數據采集技術作為支撐，深埋地下的油氣資源數據采集成本高、業務場景復雜，對地質、油藏的認識難以轉化為可感知、有定論的數據。

二是互通難。行業層面的信息統籌不足、共享能力建設欠缺。縱向看，地質、地震、測井、鉆井等油氣藏開發多個環節的數據能夠相互支持，卻各自獨立；橫向看，多個供應商、服務商的數據標準不一，質量參差不齊，如果一個采油工要打開數個軟件平臺才能獲得全部監測數據，這已經與提質增效的目標背道而馳。昆侖數智公司副總經理楊勇認為，低水平的重復開發阻礙了行業的縱深發展，造出了無數個數據孤島，一套標準化的數據采集、存儲與管理規范亟待建立。

三是用好數據難。在一個個“智慧化”指揮中心，數據傳輸、采集功能十分完善，大幅降低了人力巡檢成本、錄入成本。然而，炫目的可視化效果背后，無法掩蓋“成果”的缺失——數據僅僅停留在表層分析上，沒有自主提供決策和優化生產的能力。

“在監測、檢測、解釋、建模、數模與生產優化等單一的生產環節加人工智能技術是不‘解渴’的，賦能油氣田開發效果并不明顯，根本原因是‘單項技術+AI’并未改變油氣田現場的生產流程和工作方式，數字化轉型必須依托生產方式、業務模式的變革，否則無法做到產業升級和提質增效?！笨碧介_發研究院專家、中國石油和化工自動化應用協會人工智能分會秘書長劉文嶺說。

在智能化建設過程中，油氣企業在嚴謹的頂層規劃和對人工智能的成熟認知上仍有所欠缺，職能明確、執行力強的體制和規范尚未建立。智能化油田建設是一項“一把手”工程，涵蓋組織變革、業務流程變革和管理變革，涉及部門多，流程復雜。楊勇指出，相關業務部門和主要領導要從過去的“參與”轉變為“主導”，深入思考怎樣基于智能化技術改變傳統業務組織模式。

新未來——

探尋人工智能新風向

“智能化油氣藏的核心任務在于回答3個問題：油藏長什么樣？會變成什么樣？該怎么做最好？這需要更精確的地質模型、更精準的智能預測、更合理的開發決策?！敝袊刭|大學（武漢）智能油氣藏首席科學家龔斌說。

以安全生產、提質增效為目標，應用機器學習、大數據分析、認知計算等前沿技術，油氣企業正在逐步構建起涵蓋“數據+算法+應用”的智能研究生態體系，為解決油氣安全管理復雜的非線性問題提供新手段。“人工智能技術將持續助力油氣企業實現自動化生產，降低人工成本和人為誤操作風險，提高設備的可靠性和可用性，監測預警設備故障，減少維護成本和生產停滯時間，同時提高生產效率和安全性，實現從勘探、開發再到生產的油氣田全生命周期的管理和優化?！鼻鄭u理工大學副校長張凱說。

數字孿生等新技術的發展應用已經起步。英國石油公司采用數字孿生技術研發出的模擬與監控系統APEX，已將生產系統的優化時間從數個小時縮短到20分鐘。據劉文嶺介紹，數字孿生技術將在數據空間構建油氣藏數字雙胞胎孿生體，反映當下油氣藏滲流場狀況的實時油氣藏參數模型，可以把傳統的人工經驗主導的油氣田開發模式推進到云端，實施云端油氣藏實時監測、實時模擬、實時優化、實時調控?；跀底謱\生油氣藏構建的油氣開發業務新模式，將帶來油氣田開發領域一場新的技術革命。

建立標準化、可共享的平臺成為與會專家共識。大港油田在數智油井、數智場站、數智井筒、數智油藏初獲成效的基礎上，將“點”上的“數智”應用在“線”上，串聯起來，連點成線、聚合放大，以油氣行業地上地下聯動、井管站一體化為目標，開展科技攻關。楊勇表示，昆侖數智將建立更加匹配的機制，實施更加有效的措施，吸引更多企業參與到整個油氣行業工業互聯網平臺的建設中，持續提高在工業領域，尤其是在油氣行業領域智能化發展過程中的高水平科技自立自強能力。

未來已來，智行未來。這是一場發展理念、工作模式、運營管理、科技研發、管理體制機制的顛覆性變革。邁向“智慧中國石油”，我們如何夯實數據之基，打破數據孤島？要用怎樣的新觀念、新機制支撐生產智能化？如何構建產業新生態？走好智能化發展之路，仍有許多必答題等待我們回答。

-----------------------------------------------本文摘自《人民網》