人工智能技術為油氣行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展注入新動能
數字經濟蓬勃發(fā)展，行業(yè)數字化轉型不斷加速，進入“十四五”時期，在高質量發(fā)展要求下，人工智能與傳統(tǒng)產業(yè)的深度融合愈發(fā)凸顯重要性。作為國家戰(zhàn)略性資源和工業(yè)基礎，在數字化浪潮沖擊下，油氣行業(yè)數字化轉型智能化發(fā)展已是大勢所趨。
作為典型的傳統(tǒng)行業(yè)，油氣行業(yè)擁有龐大的資源數量、數以千億計的資產規(guī)模、數以百萬計的員工;同時，也有專業(yè)度高、工藝流程復雜、產業(yè)鏈長、設備資產總量巨大，應用場景復雜等特點。
前者為行業(yè)的數字化轉型提出需求，后者則給數字化轉型增加了難度。
“在數字經濟轉型的浪潮之下，油氣行業(yè)面臨著‘船大難掉頭’的困難。”北京國雙科技有限公司(以下簡稱國雙)大數據事業(yè)部總經理薛小渠表示，油氣工業(yè)是流程性工業(yè)的典型代表，給人工智能技術場景化落地提出很大挑戰(zhàn)。
如何讓大數據人工智能技術與油氣企業(yè)深度融合，培育行業(yè)發(fā)展新生機?國雙油氣給出的答案是：通過算力、算法和場景化落地三大核心能力，把人從經濟社會常規(guī)運行的煩瑣工作中解放出來，通過打造一個“混合式產業(yè)智能”解決方案，有效利用人與機器的充分融合互補，助力垂直行業(yè)企業(yè)的數字化轉型。在年前揭曉的第十屆吳文俊人工智能科學技術獎名單中，國雙“油氣大數據和人工智能平臺”還獲得吳文俊人工智能科技進步獎(企業(yè)技術創(chuàng)新工程項目)。
智能化分析預測成為重要抓手
在薛小渠看來，油氣行業(yè)對于數字技術的需要緊迫而持久：一方面，油氣開發(fā)難度日益增加，持續(xù)穩(wěn)產形勢嚴峻，新老油田都面臨著生產成本升高與效益降低的巨大壓力;另一方面，各層級對企業(yè)的安全生產、環(huán)境保護責任要求越來越嚴格。
“諸如此類的問題會在未來幾年持續(xù)存在，對油氣行業(yè)的生產、經營、管理和決策提出新的挑戰(zhàn)。”薛小渠說，“地下有多少油氣儲量、分布狀況、如何開采?如何讓油氣田安全高效地運行十年、二十年?以前用傳統(tǒng)工藝模型去做，現在可以通過算力算法的升級，解決行業(yè)的普遍問題。”
“人工智能技術可以為油氣田的創(chuàng)新發(fā)展注入新動能，智能化分析預測技術成為解決油氣研究與生產問題的重要手段。”薛小渠表示，傳統(tǒng)油氣勘探與開發(fā)研究技術如儲層預測、油層識別、注采分析優(yōu)化等，需要人工花費大量時間整理分析數據，效率低、問題多，而未來通過“油氣智能大腦”，可以對輸入的相關數據進行自動分析推理，直接給出開采方案的參考建議。
據介紹，國雙研究團隊對多年來積累形成的大量研究成果、業(yè)務模型等進行科學管理，通過知識圖譜技術將結構化、非結構化數據中的勘探開發(fā)知識進行分析處理：首先通過行業(yè)專家的標注，逐步訓練和優(yōu)化機器學習算法，進而實現自動識別與標注，成功構建國內首個基于自動知識抽取和知識圖譜架構的油氣行業(yè)知識庫，奠定了勘探開發(fā)認知計算應用基礎，形成油氣勘探開發(fā)的“超級智能大腦”。
與此同時，國雙還進一步打造了包括智能油氣藏、智能井場、智能管道、油氣智能生產管控、油氣知識共享等業(yè)務應用場景的智能油氣田整體解決方案，并與國內多個油氣田企業(yè)、研究機構等客戶進行了深度合作，技術創(chuàng)新點得到了充分驗證。
“混合式產業(yè)智能”是可行之道
油氣行業(yè)是人工智能技術賦能傳統(tǒng)企業(yè)數字化轉型的場景之一，據國雙首席技術官劉激揚介紹，要想真正把AI能力落地到具體場景為產業(yè)所用，需要“混合式產業(yè)智能”的加持。
他表示，“混合”首先指的是感知智能和認知智能的混合。前者指計算機視覺、語音識別等感知層面的智能，后者則指讓機器像人一樣，通過對知識的學習、積累和應用來實現認知能力，“要實現這一點，必須賦予計算機理解語言、學習知識、積累經驗、運用相關知識經驗進行推理、解決現實世界問題的能力”。
第二是指數據和知識的混合。劉激揚表示，要想把垂直行業(yè)積累的大量數據有效利用起來，必須對業(yè)務場景有深入理解，只有把數據和知識匯聚起來，才能真正理解垂直行業(yè)的具體業(yè)務，進而滿足行業(yè)客戶的需求。
第三是行業(yè)專家和數據科學家的混合。行業(yè)專家負責提供行業(yè)領域的知識和經驗，數據科學家則用這些知識做深度的數據挖掘、構建有效的模型，人工智能落地產業(yè)需要二者的高度協(xié)作。
“無論是智慧法院、智慧能源，還是智慧園區(qū)、智慧城市，要想在行業(yè)領域實現人工智能的場景化落地，都需要‘混合’的能力和打法。”劉激揚強調。
薛小渠同樣表示，要想把人工智能技術應用于行業(yè)場景，尤其是油氣這樣傳統(tǒng)而復雜的行業(yè)，技術儲備、行業(yè)經驗的積淀、人工智能的思維邏輯、扎根真實的應用場景等缺一不可。這既是人工智能技術落地油氣行業(yè)的經驗，也是可以推而廣之的范式。
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