“这是一条从过去向未来的路，从数字地图、GPS到自动驾驶，就像从数字化到人工智能的过程……”4月18日，在中国石油和化工自动化应用协会人工智能分会主办、长庆油田承办的2023年中国石油和化工行业人工智能技术发展大会上，斯伦贝谢科技服务（北京）有限公司中国创意工厂总监刘云龙形象地阐释了数字化与人工智能的距离。

从数字化到智能化，是一条繁花似锦的道路。“数据模型替代气藏模拟”“构建数字孪生油气藏”“卷积神经网络”……“高大上”的新技术、新名词令人目不暇接；这也是一条荆棘丛生的道路，人工智能落地案例少、业务场景复杂，数据治理、顶层设计上的重重挑战不容忽视。数字化之后，油气人工智能发展“路况”如何，又将通向何方？

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下一站——

驶向人工智能新赛道

作为重要的技术引擎，人工智能已成为国际竞争的新焦点和引领未来的战略性技术，是传统油气企业推进油气全产业链改革的必由之路。

“大数据以及新兴的人工智能、物联网、云计算等信息技术发展和应用逐步成熟，特别是基于人工智能的物探和测井智能解释、智能油藏描述、数字孪生钻井、智能压裂等技术的实践应用，将彻底颠覆传统的工作模式。”中国石油和化工自动化应用协会会长陈明海表示。

身处新一轮能源变革浪潮之中，人工智能为油气行业带来了前所未有的机遇。《国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》指出，能源产业与数字技术融合发展是新时代推动我国能源产业基础高级化、产业链现代化的重要引擎，是落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略和建设新型能源体系的有效措施，对提升能源产业核心竞争力、推动能源高质量发展具有重要意义。

据长庆油田总地质师李松泉介绍，油气行业的人工智能布局将广泛深入至全产业链，通过数据分析和模型预测，勘探、开发效率将显著提高；通过智能化预警监测和控制维护，油气生产效率和安全水平将不断提升。同时，人工智能技术还会在市场决策中起到辅助作用，从多角度赋能油气企业发展。

此外，人工智能技术在助力“双碳”目标实现上也大有可为。斯伦贝谢数字与一体化集团客户经理拉菲·别克申达耶夫（RafaelBekshentayev）认为，智能化技术赋能能源服务行业后，将大大降低人工成本，实现最小化碳足迹，为实现净零排放目标提供支撑。

近年来，中国石油将新一代信息技术融入油气产业链的产品、服务和流程中，启动实施智能油气田等试点建设，“勘探开发梦想云”平台实现60余年勘探开发数据的共享应用，数字化、智能化支撑并推动主营业务发展见到新成效。

从数据自动采集到实时监控，从智能生产优化到智能决策，人工智能技术为企业发展注入源源不断的能量，正以不可阻挡之势推动油气行业蜕变跃升。

智能化——

要闯数据取用三道关

不可否认的是，与通用行业相比，油气领域的人工智能应用落地案例少、起步晚，部分研究尚处于起步阶段，没有形成完备的理论技术体系。“数据治理与使用是当前智能化油气田建设的核心挑战，有句话叫‘垃圾进垃圾出’，准确可靠的数据是智能化系统的保障。”拉菲·别克申达耶夫说。

数据有“三难”。一是获取难。油气行业缺少价格低廉、常态化的监测数据采集技术作为支撑，深埋地下的油气资源数据采集成本高、业务场景复杂，对地质、油藏的认识难以转化为可感知、有定论的数据。

二是互通难。行业层面的信息统筹不足、共享能力建设欠缺。纵向看，地质、地震、测井、钻井等油气藏开发多个环节的数据能够相互支持，却各自独立；横向看，多个供应商、服务商的数据标准不一，质量参差不齐，如果一个采油工要打开数个软件平台才能获得全部监测数据，这已经与提质增效的目标背道而驰。昆仑数智公司副总经理杨勇认为，低水平的重复开发阻碍了行业的纵深发展，造出了无数个数据孤岛，一套标准化的数据采集、存储与管理规范亟待建立。

三是用好数据难。在一个个“智慧化”指挥中心，数据传输、采集功能十分完善，大幅降低了人力巡检成本、录入成本。然而，炫目的可视化效果背后，无法掩盖“成果”的缺失——数据仅仅停留在表层分析上，没有自主提供决策和优化生产的能力。

“在监测、检测、解释、建模、数模与生产优化等单一的生产环节加人工智能技术是不‘解渴’的，赋能油气田开发效果并不明显，根本原因是‘单项技术+AI’并未改变油气田现场的生产流程和工作方式，数字化转型必须依托生产方式、业务模式的变革，否则无法做到产业升级和提质增效。”勘探开发研究院专家、中国石油和化工自动化应用协会人工智能分会秘书长刘文岭说。

在智能化建设过程中，油气企业在严谨的顶层规划和对人工智能的成熟认知上仍有所欠缺，职能明确、执行力强的体制和规范尚未建立。智能化油田建设是一项“一把手”工程，涵盖组织变革、业务流程变革和管理变革，涉及部门多，流程复杂。杨勇指出，相关业务部门和主要领导要从过去的“参与”转变为“主导”，深入思考怎样基于智能化技术改变传统业务组织模式。

新未来——

探寻人工智能新风向

“智能化油气藏的核心任务在于回答3个问题：油藏长什么样？会变成什么样？该怎么做最好？这需要更精确的地质模型、更精准的智能预测、更合理的开发决策。”中国地质大学（武汉）智能油气藏首席科学家龚斌说。

以安全生产、提质增效为目标，应用机器学习、大数据分析、认知计算等前沿技术，油气企业正在逐步构建起涵盖“数据+算法+应用”的智能研究生态体系，为解决油气安全管理复杂的非线性问题提供新手段。“人工智能技术将持续助力油气企业实现自动化生产，降低人工成本和人为误操作风险，提高设备的可靠性和可用性，监测预警设备故障，减少维护成本和生产停滞时间，同时提高生产效率和安全性，实现从勘探、开发再到生产的油气田全生命周期的管理和优化。”青岛理工大学副校长张凯说。

数字孪生等新技术的发展应用已经起步。英国石油公司采用数字孪生技术研发出的模拟与监控系统APEX，已将生产系统的优化时间从数个小时缩短到20分钟。据刘文岭介绍，数字孪生技术将在数据空间构建油气藏数字双胞胎孪生体，反映当下油气藏渗流场状况的实时油气藏参数模型，可以把传统的人工经验主导的油气田开发模式推进到云端，实施云端油气藏实时监测、实时模拟、实时优化、实时调控。基于数字孪生油气藏构建的油气开发业务新模式，将带来油气田开发领域一场新的技术革命。

建立标准化、可共享的平台成为与会专家共识。大港油田在数智油井、数智场站、数智井筒、数智油藏初获成效的基础上，将“点”上的“数智”应用在“线”上，串联起来，连点成线、聚合放大，以油气行业地上地下联动、井管站一体化为目标，开展科技攻关。杨勇表示，昆仑数智将建立更加匹配的机制，实施更加有效的措施，吸引更多企业参与到整个油气行业工业互联网平台的建设中，持续提高在工业领域，尤其是在油气行业领域智能化发展过程中的高水平科技自立自强能力。

未来已来，智行未来。这是一场发展理念、工作模式、运营管理、科技研发、管理体制机制的颠覆性变革。迈向“智慧中国石油”，我们如何夯实数据之基，打破数据孤岛？要用怎样的新观念、新机制支撑生产智能化？如何构建产业新生态？走好智能化发展之路，仍有许多必答题等待我们回答。（记者 许琳迪 肖丹 通讯员 成春晖）

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