在日前召開的2023中國油氣人工智能科技大會上，眾多優(yōu)秀案例展示出數(shù)字化、智能化技術已經(jīng)廣泛應用于油氣產(chǎn)業(yè)鏈的各主要環(huán)節(jié)。油氣企業(yè)通過運用科技“引擎”，不斷降低生產(chǎn)成本，提高氣田開發(fā)水平。

“中國石化、中國石油、中國海油在數(shù)字化轉型方面打下了良好基礎。目前，通過數(shù)據(jù)共享、業(yè)務協(xié)同和智能化建設，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)智化落地應用是一項復雜的系統(tǒng)工程，更是一場持久攻堅戰(zhàn)，不能一蹴而就，需要以點帶面、逐漸鋪開。油氣行業(yè)實現(xiàn)人工智能落地道阻且長，但未來可期?！敝袊こ淘涸菏縿⒑险f。

(資料圖片僅供參考)

為油氣生產(chǎn)安裝“腦、眼、手”

近年來，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”為油氣勘探開發(fā)、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)注入新活力。比如，中國石油東方物探公司應用的“Timer”軟件，為高效勘探突破和資源發(fā)現(xiàn)提供了重要技術支撐，堪稱“智能大腦”。

中國海油渤海油田秦皇島32-6油田是我國第一個海上智能油田，在油田CEPI平臺主配電間內(nèi)的無軌智能巡檢機器人，成為油田一個不受固定軌道限制的智能安全“衛(wèi)士”。通過數(shù)字技術賦能油田生產(chǎn)和運營管理，中國海油不僅節(jié)省了操作費用、增加了產(chǎn)量，還讓系統(tǒng)更加安全可靠，開創(chuàng)了“智能、安全、高效”的新型海上油氣開采運營模式。

中國石油大港油田將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術有機結合，成功研發(fā)系列油井智能調(diào)控產(chǎn)品，實現(xiàn)了人工操作向智能管控模式轉變。

劉合表示，國內(nèi)油氣企業(yè)都在描繪自己的數(shù)智化“藍圖”。油氣行業(yè)信息化和數(shù)字化建設也經(jīng)歷了單機應用、分散建設、集中建設、集成應用的過程，基本實現(xiàn)了數(shù)字化油氣田建設目標。目前，正在通過數(shù)據(jù)共享、業(yè)務協(xié)同和智能化應用建設逐步邁向智能油氣田階段。“不論是從決策一致性、科學開發(fā)，還是從高效生產(chǎn)、實現(xiàn)理想投資回報率來看，都需要人工智能技術繼續(xù)落地?！?/p>

數(shù)智化發(fā)展還需邁坎

“不少企業(yè)認為，數(shù)字化、智能化轉型只是信息化系統(tǒng)的實施或是新技術的試點應用?！眲⒑险f，“事實上，數(shù)字化、智能化轉型是涉及企業(yè)全業(yè)務、跨職能的系統(tǒng)性改革工程，單一的生產(chǎn)環(huán)節(jié)加人工智能技術并不‘解渴’。大數(shù)據(jù)不是數(shù)據(jù)大，轉型必須依托生產(chǎn)方式、業(yè)務模式的變革，否則無法做到產(chǎn)業(yè)升級和提質(zhì)增效。也因為油氣企業(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)展帶來一定挑戰(zhàn)，仍然存在數(shù)據(jù)共享難、業(yè)務場景雜、研發(fā)生態(tài)弱、短期見效慢等問題?！?/p>

實現(xiàn)數(shù)字化、智能化，還要闖過多道關口。一方面，油氣行業(yè)缺少價格低廉、常態(tài)化的監(jiān)測數(shù)據(jù)采集技術作為支撐，數(shù)據(jù)獲取成本高，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題突出，缺乏標準。且油氣業(yè)務場景復雜，要融合專業(yè)領域知識，無法單純依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動。

另一方面，數(shù)據(jù)互通存在難題。中國海洋石油有限公司副總裁孫福街指出：“‘數(shù)據(jù)+平臺+應用’是國際石油公司數(shù)字化轉型和智能化發(fā)展的主流框架。而國內(nèi)不少企業(yè)信息化建設相對分散、數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重，只能邊治理、邊建設、邊整合、邊應用，需要加速解決傳統(tǒng)組織模式下各板塊孤島叢生問題，提升組織協(xié)同效率?！?/p>

劉合表示，行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)無法互聯(lián)互通，加上技術人才缺乏，合作運維是個大問題。如果讓數(shù)據(jù)僅停留在表層分析上，就無法自主提供決策和優(yōu)化生產(chǎn)的能力?！案匾氖?，未來人工智能落地應用投入周期長，產(chǎn)品和復合型人才培養(yǎng)成本高，短期內(nèi)投入產(chǎn)出比不高，導致不少企業(yè)對人工智能應用的認識和投資意愿不足，缺乏有效管理體制與政策支持配合。技術和業(yè)務人員之間存在目標差異下的協(xié)作配合問題?！?/p>

讓數(shù)據(jù)資源變?yōu)橘Y產(chǎn)

在全球油氣行業(yè)景氣度復蘇預期下，與IT公司強強聯(lián)手，加快布局數(shù)字化，運用大數(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。

劉合建議，要加強數(shù)據(jù)治理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和質(zhì)量管控，利用區(qū)塊鏈等技術建立可信、透明、可追溯的數(shù)據(jù)交換與業(yè)務協(xié)同體系?！皵?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)、準確的數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)資源真正成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)?！?/p>

與會人士表示，油氣企業(yè)要認識到數(shù)字化轉型和智能化發(fā)展是系統(tǒng)工程，應該轉變固有觀念。

“油氣行業(yè)人工智能落地是一項復雜的系統(tǒng)工程，單獨的AI模型無法解決復雜的業(yè)務問題，且油氣行業(yè)專業(yè)知識壁壘高，業(yè)務場景復雜程度高，還需要知識和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動，培養(yǎng)復合型人才迫在眉睫?！眲⒑险f，“應當鼓勵高校、企業(yè)等核心產(chǎn)業(yè)主體協(xié)同合作，構筑AI行業(yè)應用的技術縱深發(fā)展?！?/p>

中國工程院院士李根生也表示，未來要重點培養(yǎng)油氣行業(yè)數(shù)智化復合型人才，基于業(yè)務場景需求，讓數(shù)據(jù)資源、人力資源、模型算法共同推動我國油氣業(yè)人工智能發(fā)展。

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