AI：油氣行業轉型發展新引擎及技術發展趨勢

作者 | 李欣 竇宏恩
作者單位 | 中國石油勘探開發研究院

全球科技正朝著數字化、信息化、智能化方向迅速發展，油氣勘探開發作為傳統能源行業的核心領域，在新時期面臨新挑戰。就國內來說，老油田普遍進入特高含水后期，石油資源面臨品位劣質化挑戰。為了維護國家經濟穩定和能源安全，國內石油勘探開發的力度仍需進一步加大，油氣勘探開發智能化已成為行業前沿熱點和發展趨勢，有望大幅提高油氣勘探開發作業效率和質量，降低成本和風險，提升復雜油氣藏的勘探開發水平。

近年來，AI（人工智能）技術的快速發展已成為推動油氣行業轉型發展的新引擎。自2017年以來，國際石油巨頭紛紛與IT業界巨頭進行跨界合作，將AI成功應用到地震勘探與地震數據解釋處理、測井解釋、油氣層識別、鉆完井及采油作業等業務領域，并取得了顯著應用效果。

在國內，中國石油、中國石化、中國海油均大力開展了AI技術應用，在數字化轉型的道路上進行積極探索。2020年，中國石油發布了勘探開發夢想云平臺2.0，成為 中國油氣行業第一個智能云平臺。中國石油與華為聯合打造的中國石油認知計算平臺，作為夢想云的智能引擎，也同時發布。截至2019年底，中國石油累計建成各類數字化井14.4萬口、場站9804余座，約占中國石油井、站總數的52%和43%。其中，長慶、塔里木、西南、大港、青海、吐哈、 冀東等10個油氣田實現了初步數字化、可視化、自動化，并取得了顯著經濟和社會效益。

2019年開始，中國石化的油田智云在勝利油田全面推廣，已管理統一賬號10.2733萬個，運行215個流程、年業務辦理量47萬個，完成280套業務系統的統一 認證集成，發布了油氣勘探、油氣開發、生產運行等六大業務領域共計531個工業APP，完成22套新建系統的云上平臺。

中國海油高度重視AI技術的發展和應用，積極推動AI技術與其核心業務的深度融合。截至2020年底，中國海油已在多個業務領域開展試點應用，完成11座無人平臺的改造，20座無人平臺正在建設；全力打造IT治理和網絡安全技術兩大體系，構建管理、生產和銷售3朵“云”，以期實現公司降本增效和高質量發展。

總體來說，中國石油、中國石化和中國海油在薄片鑒定、數字巖芯技術、地震數據處理與解釋、智能鉆完井、生產措施優選等諸多人工智能技術應用方面均取得了顯著進步。

當前，世界能源行業格局正在發生深刻變革，產業鏈也在經歷深度調整。新形勢下，油氣行業也在利用數字化、信息化等手段，為提質增效尋找關鍵解決方案，“AI+油氣勘探”成為油氣企業轉型升級的重要抓手之一，相關技術也在迅速成熟，并在整個產業鏈得到采用。油氣行業的“AI藍圖”正在徐徐展開，在AI技術的“筆下”，將會勾勒怎樣的未來？

趨勢 01. 數據標準化及多模態機器學習
使AI場景向感知方向發展

油氣行業的上下游全產業鏈數據源頭多，數據結構包括結構化數據、非結構化數據和混合結構化數據，數據特征總體表現出多元異構特征。加速AI技術在油氣行業快速落地發展，提升數據質量和標注水平，實現各業務間內部數據互聯互通，提升數據的可用性和可遷移性，建立數據標準和數據共享平臺是 AI技術快速發展的必由之路。目前發展起來的多模態機器學習技術，需要一種貫通各種數據結構的多模態數據標準和平臺，由傳統機器學習算法專注于從單一的數據訓練模型轉變為將數據、圖片、文字、音頻、視頻、表格等多模態信息載體進行訓練和建模，使機器學習向計算機視覺和交互式AI建模方向發展，使未來計算機視覺、語言以及語音模型高度融合，AI場景更豐富、更自然逼真、更接近于人類感知。

?趨勢 02.?AI芯片與軟件封裝一體整合
使邊緣計算和應用快速發展

由于各行各業對AI的需求不同，適應不同工業領域的AI芯片正在被制造出來，并與人工智能算法及相關技術集成，以滿足工業界及用戶獨立設備功能的需要。其 中，GPU（圖形處理器）、DSP（數字 信號處理器）、ASIC（AI專用芯片電路）、FPGA（現場可編程芯片）和 神經元芯片等成為AI芯片的核心。對 AI硬件的要求也變得更高，不僅具有更快指令周期與低功耗，而且具有石油行業耐高溫高壓等惡劣環境的特點。同時，AI芯片與機器學習算法結合，將高性能計算與軟件處理在AI芯片中進行整合，采用先進的封裝技術，以適應油氣行業井下、地面各種工況下的就地處理、優化和決策，減少數據 回傳的安全風險及能耗，提高系統的整體工作效率。AI芯片與軟件封裝整合為一體，使邊緣計算和應用快速發展。

?趨勢 03.? 自動學習將成為創造性
AI技術發展的終極目標

從機器學習到自動機器學習（AutoML），后者致力于研究機器學習自動化，用AI來自動設計AI的各個環節。在AutoML中，機器可以自動地學習合適的參數和配置，而無須人為干預。AutoML將打造一個能夠讓機器自動學習的虛擬環境，即超級AI平臺，建立一個虛擬現實入口，最終產生與現實世界一樣的AI大腦。

目前，Google X實驗室研發的GPT—4谷歌“大腦”新模型，已包含了多達100萬億個參數，擁有模擬人腦，具備自我學習功能。未來，人們期待人工智能可以提供更多、更精致、更自然的創意輸出。

?趨勢 04.? 知識圖譜將成為
AI技術發展的關鍵

隨著人工智能技術的發展和應用，知識圖譜作為關鍵技術之一,已被廣泛應用于很多行業與領域。油氣行業的知識圖譜是對所屬業務領域的知識、數據、圖形、圖像、聲像等結構化、半結構化、非結構化和混合結構的多模態資料進行加工、處理、整合、對齊，并聚合大量行業的業務概念及其相互關系，通過實體、 關系、實體三元組的形式來表示。

它從原始數據庫及相關數據庫中提取知識和事實，采用半自動AI或全自動AI技術手段，通過信息抽取、知識表示、知識融合、知識推理、知識進化到優化決策6個過程，內部系統鑲嵌的AI模型每更新迭代一次，其結果便被存入知識庫的數據層和模式層。未來油氣行業的知識圖譜將成為上下游業務發展及技術解決方案的主要選擇。

?趨勢 05.? 從少代碼到無代碼拖拽式開發
將降低技術開發的門檻

AI作為一種通用技術，已經影響到各行各業的各個領域，也觸及了IT行業的內部技術革命。目前已出現了像CodeGuru的智能編程工具，幫助軟件開發者提高代碼質量。最近，微軟的GithubCopilot作為AI程序員首次亮相，在特定上下文中，自動提供代碼模板，協助開發人員編寫高效代碼。通過采用低代碼和無代碼AI平臺，可以顯著降低開發者和應用者使用信息技術的門檻。亞馬遜公司2020年6月發布的Honeycode平臺就是一種無代碼開發環境，與從頭編寫代碼、處理數據和調試相比，節省時間達90%?？梢哉f少代碼/無代碼AI技術平臺解決了AI研發和應用的壁壘。

?趨勢 06.? 區塊鏈技術將推動
數據向資產化方向發展

區塊鏈是用分布式數據庫識別、傳播和記載信息的智能化對等網絡，它作為保障數據庫安全而不需要行政機構授信的一種創新方案，是一種由多方共同維護，使用密碼學保證傳輸和訪問安全，實現數據一致存儲、難以篡改、防止抵賴的分布式記賬技術。區塊鏈技術將成為推動各行各業數 字化轉型和智能化發展的熱點技術，油氣工業也不例外。區塊鏈在油田產權交易和置換、油田服務、大宗商品交易和碳交易等方面都顯示出極大的應用前景。它的應用確保了信息真實有效，各類交易環節和流程簡單快捷，大型設備的核心部件運輸、安裝、維修等環節的追溯及各類放射源與危險化學品的可靠追蹤。同時，該技術也增加了人們應用AI技術的信心。2019年9月，雪佛龍、康菲石油、挪威國油（Equinor）、?？松梨诘绕叽笥蜌夤拘汲闪?油氣區塊鏈財團，并開發了區塊鏈服務交易平臺（BaaS），為整個行業發揮了示范作用。（來源：《中國石油報》）

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