我國石油勘探開發應運用大數據
、人工智能技術
，從跟跑變並跑，再進一步發展為領跑。這是一個宏大的係統工程
，需要產、學、研
、管全行業的長期共同努力，才能夠最終完成。

2016年
，由穀歌公司開發的阿爾法狗（AlphaGo）在一場圍棋人機大戰中獲勝，這隻特別的“狗”迅速讓人工智能（AI）這一概念火遍全球
，如今，AI的觸角已經延伸到財大氣粗的石油石化行業。

此前，全球頂級石油公司道達爾正式聯姻穀歌，二者將聯合發展AI技術，為石油
、天然氣的勘探開發提供全新的智能解決方案；石油巨頭荷蘭皇家殼牌也與微軟公司擴大合作，在石油行業大規模推進AI的應用。

在石油行業紛紛擁抱AI的大背景下，在6月16日於京舉行的第二屆石油石化人工智能高端論壇上

，中國石油大學分別與五季數據、金山雲簽署戰略合作協議，在石油勘探、開發、化工
、儲運等數字化轉型方麵進行深度合作，並共建“石油石化人工智能研究中心”，為人工智能學院教學實訓和科學研究提供平台。

五季數據董事長雷濤告訴《中國科學報》
，雙方將基於天雲MaximAI人工智能平台提供的算法與算力
，共同構建從智能地震速度分析
、大數據油藏數值模擬到智能井位優選等智能生產、智能勘探、智能開發一係列石油行業落地場景，打造石油行業AI生態。

石化行業的AI探索

“原來計算機做不到，現在它做到了，這是對我們很有吸引力和創新的事情。”這是中國石化信息化管理部副主任李劍鋒對AI的直觀感受。

實際上
，早在2012年，中國石化就提出了智慧石化的願景，希望打造全產業鏈的智能化。當AI鋪天蓋地地湧來時，中國石化也根據自己的項目做了各方麵的AI試點，加強信息化建設和整體的頂層設計。

李劍峰表示，AI核心的技術主要有機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人、傳感器等方麵。其中

，計算機視覺在石油行業的應用比較多，比如當工作人員進入煉化的危險區域時，可以用於安全帽識別；煉廠裏的攝像頭，可以提前發現很小的火苗；原油泄漏之後溫度發生變化

，利用紅外熱敏發現圖像並進行識別；在長輸管線上一旦發現有人或車闖入會及時報警等等。

在機器學習方麵，中國石化將其用於煉廠，產生的效益也很明顯。“一(yi)個(ge)爐(lu)子(zi)，進(jin)料(liao)搭(da)配(pei)合(he)理(li)的(de)話(hua)
，產(chan)出(chu)就(jiu)高(gao)。想(xiang)產(chan)生(sheng)汽(qi)油(you)還(hai)是(shi)柴(chai)油(you)，也(ye)都(dou)可(ke)以(yi)控(kong)製(zhi)，這(zhe)個(ge)比(bi)例(li)怎(zen)樣(yang)調(tiao)整(zheng)
，可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)，基(ji)於(yu)建(jian)模(mo)然(ran)後(hou)分(fen)析(xi)。”李劍峰說。

另外，中化集團能源科技IT負fu責ze人ren劉liu輝hui指zhi出chu
，石shi化hua的de煉lian化hua裝zhuang置zhi工gong藝yi非fei常chang複fu雜za

，或huo需xu經jing受shou高gao溫wen高gao壓ya，且qie易yi燃ran易yi爆bao
，經jing常chang因yin為wei設she備bei長chang時shi間jian運yun轉zhuan
，導dao致zhi安an全quan故gu障zhang。比bi如ru造zao成cheng泄xie漏lou、爆炸，特別是停車、停產導致經濟損失和安全問題，通過AI技術則可以進行定位設備的工況和趨勢預警。

“設備智能診斷係統用技防代替人防


，以前需要人24小時監控
，而AI技術則可以自動對設備進行預警，或發現故障進行報警。”劉輝告訴記者，利用AI技術可以提高設備故障檢測的可靠性並提升效率，從而降低管理人員的知識儲備要求。

中海油也試水AI並取得了很好的成效。中海油信息化部總經理王同良表示，中海油通過建設開發實時決策係統
，構建起以井為中心、井(jing)場(chang)與(yu)基(ji)地(di)多(duo)學(xue)科(ke)協(xie)同(tong)作(zuo)戰(zhan)的(de)信(xin)息(xi)係(xi)統(tong)平(ping)台(tai)，有(you)效(xiao)節(jie)省(sheng)了(le)鑽(zuan)井(jing)時(shi)間(jian)。另(ling)外(wai)，中(zhong)海(hai)油(you)通(tong)過(guo)建(jian)設(she)海(hai)上(shang)無(wu)人(ren)平(ping)台(tai)
，推(tui)動(dong)台(tai)風(feng)模(mo)式(shi)常(chang)態(tai)化(hua)，能(neng)夠(gou)在(zai)台(tai)風(feng)到(dao)來(lai)時(shi)機(ji)器(qi)繼(ji)續(xu)生(sheng)產(chan)
，從(cong)而(er)保(bao)證(zheng)產(chan)量(liang)。目(mu)前(qian)
，中(zhong)海(hai)油(you)已(yi)經(jing)試(shi)點(dian)兩(liang)座(zuo)海(hai)上(shang)平(ping)台(tai)無(wu)人(ren)化(hua)改(gai)造(zao)，改(gai)造(zao)後(hou)每(mei)年(nian)僅(jin)操(cao)作(zuo)費(fei)就(jiu)可(ke)節(jie)省(sheng)800萬元。

直擊油氣勘探痛點

對油氣田地質情況進行描繪與分析，是油氣勘探開發過程中最為重要，也是最有難度的環節之一。盡管目前石油行業已能借助電纜測井
、三維地震、油藏模擬等技術描繪並分析油氣田地質情況
，但這一係列技術仍然存在很大缺陷。

在zai采cai集ji地di質zhi數shu據ju的de過guo程cheng中zhong，很hen難nan保bao證zheng數shu據ju不bu出chu現xian任ren何he差cha錯cuo。用yong並bing不bu完wan美mei的de數shu據ju建jian立li的de地di質zhi模mo型xing，始shi終zhong存cun在zai誤wu差cha。而er若ruo油you氣qi田tian的de地di質zhi情qing況kuang過guo於yu複fu雜za
，這zhe種zhong誤wu差cha將jiang使shi得de工gong程cheng師shi根gen本ben無wu法fa建jian立li可ke用yong的de油you氣qi田tian地di質zhi模mo型xing。

“地球物理是地質家的眼睛，跟醫學的CT是一樣的
，是對地學結構進行成像。”中國石化勘探專家董寧表示，“目mu前qian的de目mu標biao越yue來lai越yue往wang深shen層ceng
，構gou造zao也ye越yue來lai越yue複fu雜za，整zheng個ge介jie質zhi非fei均jun質zhi性xing也ye越yue來lai越yue強qiang，而er這zhe些xie地di質zhi又you是shi勘kan探tan開kai發fa的de主zhu要yao目mu標biao，如ru果guo地di下xia的de信xin號hao看kan不bu清qing，則ze將jiang嚴yan重zhong製zhi約yue勘kan探tan開kai發fa的de整zheng體ti進jin程cheng。”

zhongguoshihuawutanjishuyanjiuyuanshouxizhuanjiaweijiayebiaoshi，duiyuzhenggeyouqikantankaifaguochengeryan，xuyaozaiyigehenfuzadedibiaohuanjingxiajinxingdizhenkantan
，kantandedizhimubiaoyoujuyoufuzadegouzao。congchucengjiaodulaijiangyeshifuzade，youtansuanyandechuceng、焦炭的儲層
，還有頁岩氣
、煤層氣等儲層，同時在開發過程中又會產生複雜流體的變化。

“目(mu)前(qian)無(wu)論(lun)開(kai)發(fa)到(dao)什(shen)麼(me)程(cheng)度(du)，對(dui)地(di)下(xia)開(kai)采(cai)而(er)言(yan)總(zong)還(hai)有(you)很(hen)多(duo)不(bu)到(dao)位(wei)的(de)地(di)方(fang)。以(yi)地(di)震(zhen)技(ji)術(shu)為(wei)代(dai)表(biao)的(de)油(you)氣(qi)勘(kan)探(tan)技(ji)術(shu)
，已(yi)經(jing)成(cheng)為(wei)整(zheng)個(ge)油(you)氣(qi)勘(kan)探(tan)開(kai)發(fa)的(de)關(guan)鍵(jian)技(ji)術(shu)。”魏嘉說，地震處理的業務流程中還有很多的痛點和難點
，這些痛點在於需要投入大量人力去做重複性、機械性的勞動，而且需要人去判斷，還有可能出現判斷不清楚的情況。

在這種情景下，AI為解決痛點提供了可能。AI技術能夠基於“不完備”和“不完美”的數據進行處理，利用模糊邏輯處理地質勘探數據，做出靠人工難以實現的預測，從而更精細地描述油田地質模型。

wujishujugongsizonggongchengshishenleibiaoshi，tigaofenbianlvhechucengfenxi
，yizhishishiyouxingyeguanzhudehexinzhichu。wujishujushiyongkuanpinzhonggouyanjiusilu，tongguoshenduxuexi，jianlidicengfanshexishuyudizhenshujuyingsheguanximoxing，wajueshujuzhongyinzangdexinxi，zaibaozhenbaofudeqiantixia

，youxiaotigaodizhenziliaofenbianlv，suizhebuduandiedai，moxingzhunquelvyuelaiyuegao，zaixinzaobijibenbubiandeqiantixiatigaodizhenfenbianlv。

“目前AI在地震時間域處理
、深度域速度建模、地震成像、地震解釋等方麵都有不同程度的應用。”在董寧看來，AI能夠助力地球物理實現跨越式的發展。“現在，數據在地球物理領域是爆炸式的增長，包括疊前
、疊後的，有屬性
、時間域
、多方位的等等
，亟需人工智能從這些大數據中挖掘出有用的信息。”

抓住“彎道超車”的戰略機遇

不過，油田開發工程專家
、中國工程院院士韓大匡指出，AI技術的發展在石油勘探應用方麵仍處於起步階段
，不僅在中國，美國亦是如此。

“大型石油公司總體上來看還處於窺測技術方向、進行技術準備的階段
，還沒有出現力度非常大
、覆蓋麵非常廣的重大技術進展。”handakuangzhichu，zaidashujujishuyingyongfazhanfangmian，yehaimeiyoutuichuchengshudeshangyeyingyongruanjianbingjinxingjiaodaguimodeshijiyingyong。ermeiguodedashujuyingyongyezhuyaojizhongyurichangshengchanjishudegaijin，haimeiyouzheyanyuzhutijishudegengxinhuandaiyanjiu。

“從美國來看，雖然他們的石油勘探技術研發應用的工作比我們早
，研究範圍也比我們寬
，研究單位、高校、服fu務wu的de公gong司si比bi我wo們men多duo。但dan是shi
，我wo們men也ye有you很hen多duo深shen度du的de研yan究jiu，比bi如ru地di震zhen研yan究jiu，我wo們men已yi把ba大da數shu據ju的de應ying用yong深shen入ru到dao基ji本ben理li論lun的de更geng新xin，有you的de地di方fang還hai要yao更geng深shen。”韓大匡認為，通過中美兩國的對比可見，我國正麵對一個千載難逢的“彎道超車”的戰略機遇，這是機不可失、失不再來的
，“我們必須要抓住這個機遇，發展大數據、人工智能在石油產業的應用”。

“jiarufazhandehao，womenjiangcongguoquchangqidegenpaobianchengbingpaojieduan。danbuguanzenyang，meiguodejishuhaishihenshenhoude，jiaruwomenbuzhuajindehua
，kenenghaiyaojixucongbingpaoluohouweigenpao。”韓大匡說。

為了實現彎道超車、走向領跑
，中國工程院目前設立了重點谘詢項目——“大數據驅動的油氣勘探開發發展戰略研究”
，由中國工程院能源與礦業工程學部、信息學部和管理工程學部14位院士共同參與。

韓(han)大(da)匡(kuang)指(zhi)出(chu)，當(dang)前(qian)我(wo)國(guo)對(dui)陸(lu)相(xiang)沉(chen)積(ji)地(di)質(zhi)的(de)認(ren)識(shi)還(hai)很(hen)不(bu)充(chong)分(fen)，要(yao)實(shi)現(xian)石(shi)油(you)勘(kan)探(tan)開(kai)發(fa)技(ji)術(shu)的(de)升(sheng)級(ji)換(huan)代(dai)，必(bi)須(xu)把(ba)課(ke)題(ti)設(she)置(zhi)集(ji)中(zhong)在(zai)地(di)質(zhi)條(tiao)件(jian)認(ren)識(shi)方(fang)麵(mian)。根(gen)據(ju)該(gai)原(yuan)則(ze)，中(zhong)國(guo)工(gong)程(cheng)院(yuan)選(xuan)定(ding)的(de)5個課題分別為地震
、鑽井、測井
、油藏描述與油藏工程一體化以及智慧油田和裝備的健康管理，基本包括勘探開發的全過程。

韓大匡強調
，我國石油勘探開發應運用大數據
、AI技術，從跟跑變並跑，再進一步發展為領跑。這是一個宏大的係統工程，需要產、學、研、管全行業的長期共同努力，才能夠最終完成。