在日前召開(kāi)的2023中國(guó)油氣人工智能科技大會(huì)上，眾多優(yōu)秀案例展示出數(shù)字化、智能化技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于油氣產(chǎn)業(yè)鏈的各主要環(huán)節(jié)。油氣企業(yè)通過(guò)運(yùn)用科技“引擎”，不斷降低生產(chǎn)成本，提高氣田開(kāi)發(fā)水平。

“中國(guó)石化、中國(guó)石油、中國(guó)海油在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面打下了良好基礎(chǔ)。目前，通過(guò)數(shù)據(jù)共享、業(yè)務(wù)協(xié)同和智能化建設(shè)，已經(jīng)邁向智能化油氣發(fā)展階段。但需要注意的是，油氣行業(yè)數(shù)智化落地應(yīng)用是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，更是一場(chǎng)持久攻堅(jiān)戰(zhàn)，不能一蹴而就，需要以點(diǎn)帶面、逐漸鋪開(kāi)。油氣行業(yè)實(shí)現(xiàn)人工智能落地道阻且長(zhǎng)，但未來(lái)可期。”中國(guó)工程院院士劉合說(shuō)。

為油氣生產(chǎn)安裝“腦、眼、手”

近年來(lái)，數(shù)字化、智能化不斷賦能油氣產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，數(shù)智化的“腦、眼、手”為油氣勘探開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)注入新活力。比如，中國(guó)石油東方物探公司應(yīng)用的“Timer”軟件，為高效勘探突破和資源發(fā)現(xiàn)提供了重要技術(shù)支撐，堪稱“智能大腦”。

中國(guó)海油渤海油田秦皇島32-6油田是我國(guó)第一個(gè)海上智能油田，在油田CEPI平臺(tái)主配電間內(nèi)的無(wú)軌智能巡檢機(jī)器人，成為油田一個(gè)不受固定軌道限制的智能安全“衛(wèi)士”。通過(guò)數(shù)字技術(shù)賦能油田生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)管理，中國(guó)海油不僅節(jié)省了操作費(fèi)用、增加了產(chǎn)量，還讓系統(tǒng)更加安全可靠，開(kāi)創(chuàng)了“智能、安全、高效”的新型海上油氣開(kāi)采運(yùn)營(yíng)模式。

中國(guó)石油大港油田將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)有機(jī)結(jié)合，成功研發(fā)系列油井智能調(diào)控產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)了人工操作向智能管控模式轉(zhuǎn)變。

劉合表示，國(guó)內(nèi)油氣企業(yè)都在描繪自己的數(shù)智化“藍(lán)圖”。油氣行業(yè)信息化和數(shù)字化建設(shè)也經(jīng)歷了單機(jī)應(yīng)用、分散建設(shè)、集中建設(shè)、集成應(yīng)用的過(guò)程，基本實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化油氣田建設(shè)目標(biāo)。目前，正在通過(guò)數(shù)據(jù)共享、業(yè)務(wù)協(xié)同和智能化應(yīng)用建設(shè)逐步邁向智能油氣田階段。“不論是從決策一致性、科學(xué)開(kāi)發(fā)，還是從高效生產(chǎn)、實(shí)現(xiàn)理想投資回報(bào)率來(lái)看，都需要人工智能技術(shù)繼續(xù)落地。”

數(shù)智化發(fā)展還需邁坎

“不少企業(yè)認(rèn)為，數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型只是信息化系統(tǒng)的實(shí)施或是新技術(shù)的試點(diǎn)應(yīng)用。”劉合說(shuō)，“事實(shí)上，數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型是涉及企業(yè)全業(yè)務(wù)、跨職能的系統(tǒng)性改革工程，單一的生產(chǎn)環(huán)節(jié)加人工智能技術(shù)并不‘解渴’。大數(shù)據(jù)不是數(shù)據(jù)大，轉(zhuǎn)型必須依托生產(chǎn)方式、業(yè)務(wù)模式的變革，否則無(wú)法做到產(chǎn)業(yè)升級(jí)和提質(zhì)增效。也因?yàn)橛蜌馄髽I(yè)屬于資源型企業(yè)，受地域影響大，客觀條件和資源獲取能力給人工智能發(fā)展帶來(lái)一定挑戰(zhàn)，仍然存在數(shù)據(jù)共享難、業(yè)務(wù)場(chǎng)景雜、研發(fā)生態(tài)弱、短期見(jiàn)效慢等問(wèn)題。”

實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化，還要闖過(guò)多道關(guān)口。一方面，油氣行業(yè)缺少價(jià)格低廉、常態(tài)化的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)作為支撐，數(shù)據(jù)獲取成本高，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題突出，缺乏標(biāo)準(zhǔn)。且油氣業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜，要融合專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，無(wú)法單純依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

另一方面，數(shù)據(jù)互通存在難題。中國(guó)海洋石油有限公司副總裁孫福街指出：“‘?dāng)?shù)據(jù)+平臺(tái)+應(yīng)用’是國(guó)際石油公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展的主流框架。而國(guó)內(nèi)不少企業(yè)信息化建設(shè)相對(duì)分散、數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，只能邊治理、邊建設(shè)、邊整合、邊應(yīng)用，需要加速解決傳統(tǒng)組織模式下各板塊孤島叢生問(wèn)題，提升組織協(xié)同效率。”

劉合表示，行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)無(wú)法互聯(lián)互通，加上技術(shù)人才缺乏，合作運(yùn)維是個(gè)大問(wèn)題。如果讓數(shù)據(jù)僅停留在表層分析上，就無(wú)法自主提供決策和優(yōu)化生產(chǎn)的能力。“更重要的是，未來(lái)人工智能落地應(yīng)用投入周期長(zhǎng)，產(chǎn)品和復(fù)合型人才培養(yǎng)成本高，短期內(nèi)投入產(chǎn)出比不高，導(dǎo)致不少企業(yè)對(duì)人工智能應(yīng)用的認(rèn)識(shí)和投資意愿不足，缺乏有效管理體制與政策支持配合。技術(shù)和業(yè)務(wù)人員之間存在目標(biāo)差異下的協(xié)作配合問(wèn)題。”

讓數(shù)據(jù)資源變?yōu)橘Y產(chǎn)

在全球油氣行業(yè)景氣度復(fù)蘇預(yù)期下，與IT公司強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，加快布局?jǐn)?shù)字化，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能賦能油氣行業(yè)，成為多家石油公司的共識(shí)。

劉合建議，要加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和質(zhì)量管控，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。“數(shù)據(jù)也需要去偽存真，讓海量數(shù)據(jù)變成有用的數(shù)據(jù)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)資源真正成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。”

與會(huì)人士表示，油氣企業(yè)要認(rèn)識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展是系統(tǒng)工程，應(yīng)該轉(zhuǎn)變固有觀念。

“油氣行業(yè)人工智能落地是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，單獨(dú)的AI模型無(wú)法解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題，且油氣行業(yè)專業(yè)知識(shí)壁壘高，業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜程度高，還需要知識(shí)和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)，培養(yǎng)復(fù)合型人才迫在眉睫。”劉合說(shuō)，“應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)高校、企業(yè)等核心產(chǎn)業(yè)主體協(xié)同合作，構(gòu)筑AI行業(yè)應(yīng)用的技術(shù)縱深發(fā)展。”

中國(guó)工程院院士李根生也表示，未來(lái)要重點(diǎn)培養(yǎng)油氣行業(yè)數(shù)智化復(fù)合型人才，基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，讓數(shù)據(jù)資源、人力資源、模型算法共同推動(dòng)我國(guó)油氣業(yè)人工智能發(fā)展。（中國(guó)能源報(bào)）