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)油氣開發(fā)技術(shù)年會(huì)暨油氣開發(fā)新成果及新技術(shù)展示會(huì)上說。
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。
(資料圖片)
此前發(fā)布的《油氣人工智能白皮書》(以下簡(jiǎn)稱《白皮書》)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(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(hù)等方面取得諸多成功實(shí)踐,呈現(xiàn)多點(diǎn)開花的良好局面?!澳壳?,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發(fā)降本增效過程中能看到實(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。
“殼牌、挪威國(guó)家石油公司等國(guó)外企業(yè),通過發(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,“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),開展點(diǎn)線面整體布局,推動(dòng)油氣勘探開發(fā)AI落地。”
例如,長(zhǎng)慶油田通過應(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,并開展全面應(yīng)用,油氣水井常規(guī)問題發(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)量問題突出?!拔覀兊男袠I(yè)數(shù)據(jù)來自于地下,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?!?/p>
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(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现敝竼栴}所在,“如果數(shù)據(jù)無(wú)法打通并流通起來,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)一步指出問題所在,“誰(shuí)來解決,誰(shuí)來改變,誰(shuí)來變更,誰(shuí)來調(diào)整,現(xiàn)在這些問題還沒有很好的辦法可以解決。”
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?!爱?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(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)。“加大我們底層技術(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)銷和管理方式?!眲⒑险f,“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(huì)有新的更大的進(jìn)步?!保ㄓ浾?渠沛然)
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