近年來，我國對油氣的需求不斷攀升。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2018年我國石油凈進(jìn)口量為4.4億噸，原油對外依存度達(dá)到70.9%。為了加大油氣供應(yīng)，國內(nèi)石油企業(yè)加大了石油勘探力度，提出了更高的要求，這對勘探開發(fā)領(lǐng)域帶來了前所未有的壓力。一方面，勘探難度越來越大，我國已探明石油儲量中低滲、超低滲儲量占70%，已開發(fā)油田綜合含水率達(dá)89.35%，原油儲量和產(chǎn)量的提升面臨巨大壓力；另一方面，石油生產(chǎn)成本居高不下，企業(yè)效益難以控制。此外，生態(tài)環(huán)境保護(hù)和綠色發(fā)展對石油開發(fā)提出了新的挑戰(zhàn)。

那么，如何消除勘探痛點(diǎn)，將蘊(yùn)藏在地下的更多油氣資源開采出來，以滿足國家日益增長的能源需求？國內(nèi)外專家研究認(rèn)為，人工智能是解決石油勘探開發(fā)業(yè)務(wù)面臨的一系列難題的最佳技術(shù)和途徑。人工智能技術(shù)正在給勘探開發(fā)領(lǐng)域帶來顛覆性變革。

石油勘探領(lǐng)域的顛覆性變革

近幾年來，國內(nèi)外越來越多的石油企業(yè)選擇擁抱人工智能，或自主研發(fā)，或與IT巨頭聯(lián)手，加大人工智能等新一代信息技術(shù)在勘探開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用，試圖通過新技術(shù)的應(yīng)用，促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。而在此過程中，不同石油公司的智能化水平差距正在不斷拉大。

國內(nèi)方面，中國石油將包括認(rèn)知計(jì)算平臺在內(nèi)的華為云工業(yè)智能體新技術(shù)引入生產(chǎn)實(shí)踐，用知識圖譜、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)進(jìn)行知識體系的構(gòu)建、計(jì)算和應(yīng)用，為油氣勘探開發(fā)科研、生產(chǎn)管理提供智能化分析手段，支撐油氣勘探開發(fā)增儲上產(chǎn)和降本增效，幫助決策者從海量的數(shù)據(jù)中洞悉規(guī)律，來提升效率和管理水平。

2019年1月4日，中國海油旗下海油發(fā)展工程技術(shù)分公司成功開發(fā)了中國海油在勘探開發(fā)領(lǐng)域的首個人工智能應(yīng)用。該款具有自主知識產(chǎn)權(quán)的人工智能軟件，可以基于儲層、裂縫、流體、壓裂改造等屬性描述的大數(shù)據(jù)，建立全空間模型，自主向測試的產(chǎn)能數(shù)值進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并預(yù)測三維空間產(chǎn)能指數(shù)。

國際方面，2016年，埃克森美孚宣布與麻省理工學(xué)院合作設(shè)計(jì)用于海洋勘探的人工智能機(jī)器人。該機(jī)器人具有自學(xué)能力，能夠在艱苦條件下自主操作，并能按自身意愿改變?nèi)蝿?wù)參數(shù)，探測異常的情況。

2018年4月24日，法國油氣巨頭道達(dá)爾宣布同谷歌云簽署協(xié)議，聯(lián)合發(fā)展人工智能技術(shù)，為油氣勘探開發(fā)提供全新智能解決方案。根據(jù)道達(dá)爾，人工智能將率先應(yīng)用于油氣勘探開發(fā)地質(zhì)數(shù)據(jù)的處理分析。

石油巨頭殼牌已經(jīng)逐步結(jié)束了石油智能化的嘗試期，轉(zhuǎn)而邁進(jìn)了推廣期，將大規(guī)模普及石油人工智能。2018年9月20日，石油巨頭殼牌宣布將和微軟公司擴(kuò)大合作，在石油行業(yè)大規(guī)模推行人工智能的應(yīng)用，AI覆蓋領(lǐng)域包括油氣鉆井、油氣生產(chǎn)、加油站零售、財(cái)務(wù)管理、員工管理等。

英國石油公司BP通過投資人工智能，加強(qiáng)其在上游業(yè)務(wù)中的人工智能化和數(shù)字化。2019年1月，BP投資了總部位于休斯頓的技術(shù)初創(chuàng)公司Belmont Technology，開發(fā)一個名為“Sandy”的人工智能助理。Sandy可以自動將BP專家提供的地質(zhì)學(xué)、地球物理學(xué)、油藏和歷史項(xiàng)目信息結(jié)合在一起，創(chuàng)建出BP整個地下資產(chǎn)知識圖，供BP的工程師查詢數(shù)據(jù)、提問并快速得到答案。

意大利石油巨頭埃尼于2019年5月公布了和IBM聯(lián)合開展的AI研究成果“認(rèn)知發(fā)現(xiàn)”，為埃尼在勘探階段初期的決策提供支持，以減少勘探與地質(zhì)復(fù)雜性可能導(dǎo)致的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

國內(nèi)勘探開發(fā)新模式需要智能引擎

人工智能和各行業(yè)結(jié)合是一個長期的過程，原因是存在一系列的門檻和限制，在人工智能技術(shù)和國內(nèi)石油勘探領(lǐng)域結(jié)合過程中，面臨五大門檻：

第一：“限”數(shù)據(jù)不能出局，數(shù)據(jù)共享不方便；

第二：“專”油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域是多學(xué)科，知識密集型行業(yè)，大量行業(yè)知識在老專家的腦中，行業(yè)和AI結(jié)合是人工智能在領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵；

第三：“慢”，AI開發(fā)效率低，標(biāo)注、訓(xùn)練、部署整個過程非常耗時(shí)；

第四：“貴”，AI基礎(chǔ)資源，尤其是算力稀缺且昂貴；

第五：“缺”，AI人才的短缺，中國的AI人才缺口就超過500萬人。

針對以上五大門檻，構(gòu)建油氣勘探領(lǐng)域人工智能專有平臺是AI推廣的一個必然選擇。這個平臺應(yīng)該具備以下特點(diǎn)：

1) 自建人工平臺提供算力和算法預(yù)裝解決數(shù)據(jù)不出局的問題；

2) 具備快速構(gòu)建行業(yè)知識圖譜的流水線打造專家助手，提升專家效率；

3) 構(gòu)建平民化的油氣行業(yè)人工智能開發(fā)平臺提升普及率，提升開發(fā)效率；

4) 采用開放的硬件架構(gòu)，采用AI專用訓(xùn)練芯片，解決傳統(tǒng)AI訓(xùn)練GPU貴的問題。

5) 具備行業(yè)油氣人工智能算法模型的市場，構(gòu)建行業(yè)生態(tài)，解決人才短缺問題。

以中國石油為例，中國石油正攜手華為聯(lián)合打造了勘探開發(fā)的認(rèn)知計(jì)算平臺，該平臺是基于華為云AI技術(shù)的通用開放可擴(kuò)展的人工智能計(jì)算平臺，按照平臺和場景兩個關(guān)鍵因素進(jìn)行設(shè)計(jì)，從數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)，到模型發(fā)布、推理應(yīng)用，是可提供一站式AI開發(fā)環(huán)境和知識圖譜流水線工具的平臺。

據(jù)了解，人工智能計(jì)算平臺是中國石油“共享中國石油”信息化戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃的落地舉措。該平臺的建成應(yīng)用，為勘探開發(fā)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新提供了智能化的驅(qū)動引擎和開發(fā)生態(tài)，實(shí)現(xiàn)了勘探開發(fā)知識的固化、傳承和普惠。

中國石油勘探開發(fā)研究院計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)研究所所長龔仁彬在2019華為全聯(lián)接大會（HUAWEI CONNECT 2019）上表示，認(rèn)知計(jì)算平臺已經(jīng)在測井油氣層識別和抽油機(jī)井工況診斷兩個場景進(jìn)行應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了測井油氣層智能識別和抽油機(jī)井工況自動診斷。

例如，在石油勘探的“測井”環(huán)節(jié)，有祖國東部“石油小搖籃”之稱的中國石油大港油田，借助認(rèn)知計(jì)算平臺對900口油井進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了油氣水層位的智能識別，識別評價(jià)時(shí)間縮短了70%，識別的準(zhǔn)確率達(dá)到測井解釋專家水平。更重要的是，通過知識圖譜的建設(shè)與應(yīng)用，從業(yè)門檻明顯降低，專家知識得到有效傳承，普通專家可承擔(dān)資深專家的職責(zé)，工作效率明顯提高。

而在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域，中國石油借助人工智能計(jì)算平臺，通過采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)了油井工況的定量診斷和遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)在線管理，預(yù)測異常工況的準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，油田管理實(shí)現(xiàn)了從事后診斷升級為事前預(yù)警，減少了作業(yè)維護(hù)費(fèi)用20%。

中國石油青海油田８個采油廠通過生產(chǎn)現(xiàn)場的遠(yuǎn)程管理實(shí)現(xiàn)了無人值守，將管理重心從荒涼的油田現(xiàn)場后移至油田管理基地，一年之內(nèi)搬遷現(xiàn)場管理人員700余人，一線員工轉(zhuǎn)崗800余人，極大降低了油田的生產(chǎn)成本，有效提高了油田的管理水平。

龔仁彬表示，認(rèn)知計(jì)算平臺有助于中國石油與華為共同跨越油氣行業(yè)AI商用裂谷。借助認(rèn)知計(jì)算平臺，中國石油正在與華為共同建設(shè)一個覆蓋勘探開發(fā)全專業(yè)的知識圖譜。“這是一個可不斷完善并自動生長的工程，必將給石油勘探開發(fā)業(yè)務(wù)帶來顛覆性的技術(shù)變革。”

目前，中國石油已經(jīng)完成了智能油田建設(shè)的規(guī)劃設(shè)計(jì)，在勘探開發(fā)領(lǐng)域優(yōu)選了22個場景開展人工智能探索，“智能應(yīng)用的種子已經(jīng)開始發(fā)芽，期待中的參天大樹指日可待。”龔仁彬表示，中國石油未來將繼續(xù)攜手華為，不斷完善認(rèn)知計(jì)算平臺的建設(shè)，進(jìn)一步推動石油勘探開發(fā)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型升級。

認(rèn)知計(jì)算平臺助力“夢想云”

放飛上游業(yè)務(wù)智能化夢想

對于中國石油來說，勘探開發(fā)認(rèn)知計(jì)算平臺還是——“勘探開發(fā)夢想云平臺”（簡稱“夢想云”）的智慧引擎。

2019年11月27日，中國石油勘探開發(fā)夢想云2.0發(fā)布，這是中國油氣行業(yè)第一個智能云平臺——中國石油勘探開發(fā)夢想云平臺。在各行各業(yè)“云技術(shù)”方興未艾之時(shí)，被認(rèn)為在人工智能數(shù)字化進(jìn)程上慢半拍的油氣行業(yè)，這次通過認(rèn)知計(jì)算平臺對夢想云的加持，跟上了節(jié)奏，進(jìn)行了徹底的自我革新。

改變剛剛開始

打造行業(yè)人工智能平臺賦予行業(yè)云平臺智能化的能力，可解決石油勘探開發(fā)領(lǐng)域的六大痛點(diǎn)，未來必將廣泛應(yīng)用于石油勘探領(lǐng)域。而從全球范圍來看，石油行業(yè)廣泛看好人工智能（AI）的前景，視AI為“推動石油行業(yè)走向新臺階的關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)之一”、“油氣勘探的下一場革命”。

隨著全球石油行業(yè)進(jìn)入新常態(tài)，人工智能在勘探領(lǐng)域的應(yīng)用將更深更廣。下一個十年，AI將助推石油工業(yè)加快進(jìn)入智能新時(shí)代，徹底顛覆石油工業(yè)的思維和運(yùn)營模式，重塑整個行業(yè)。對于我國石油企業(yè)來講，AI是提高企業(yè)競爭力、打造國際一流綜合性國際能源公司的必要手段；而對于IT/ICT企業(yè)來說，有責(zé)任通過AI從技術(shù)層面上促進(jìn)石油勘探開發(fā)行業(yè)整體的轉(zhuǎn)型升級，從而助力我國石油勘探開發(fā)實(shí)現(xiàn)從跟跑到并跑、最終領(lǐng)跑全球的轉(zhuǎn)變。