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。“yigeluzi，jinliaodapeihelidehua，chanchujiugao。xiangchanshengqiyouhaishichaiyou，yedoukeyikongzhi
，zhegebilizenyangtiaozheng，keyitongguojiqixuexi
，jiyujianmoranhoufenxi。”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sheng800萬元。

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。

zaicaijidizhishujudeguochengzhong，hennanbaozhengshujubuchuxianrenhechacuo。yongbingbuwanmeideshujujianlidedizhimoxing
，shizhongcunzaiwucha。erruoyouqitiandedizhiqingkuangguoyufuza，zhezhongwuchajiangshidegongchengshigenbenwufajianlikeyongdeyouqitiandizhimoxing。

“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)。”

中(zhong)國(guo)石(shi)化(hua)物(wu)探(tan)技(ji)術(shu)研(yan)究(jiu)院(yuan)首(shou)席(xi)專(zhuan)家(jia)魏(wei)嘉(jia)也(ye)表(biao)示(shi)，對(dui)於(yu)整(zheng)個(ge)油(you)氣(qi)勘(kan)探(tan)開(kai)發(fa)過(guo)程(cheng)而(er)言(yan)，需(xu)要(yao)在(zai)一(yi)個(ge)很(hen)複(fu)雜(za)的(de)地(di)表(biao)環(huan)境(jing)下(xia)進(jin)行(xing)地(di)震(zhen)勘(kan)探(tan)，勘(kan)探(tan)的(de)地(di)質(zhi)目(mu)標(biao)又(you)具(ju)有(you)複(fu)雜(za)的(de)構(gou)造(zao)。從(cong)儲(chu)層(ceng)角(jiao)度(du)來(lai)講(jiang)也(ye)是(shi)複(fu)雜(za)的(de)，有(you)碳(tan)酸(suan)鹽(yan)的(de)儲(chu)層(ceng)、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。

五wu季ji數shu據ju公gong司si總zong工gong程cheng師shi沈shen磊lei表biao示shi，提ti高gao分fen辨bian率lv和he儲chu層ceng分fen析xi，一yi直zhi是shi石shi油you行xing業ye關guan注zhu的de核he心xin之zhi處chu。五wu季ji數shu據ju使shi用yong寬kuan頻pin重zhong構gou研yan究jiu思si路lu，通tong過guo深shen度du學xue習xi，建jian立li地di層ceng反fan射she係xi數shu與yu地di震zhen數shu據ju映ying射she關guan係xi模mo型xing，挖wa掘jue數shu據ju中zhong隱yin藏zang的de信xin息xi，在zai保bao真zhen保bao幅fu的de前qian提ti下xia，有you效xiao提ti高gao地di震zhen資zi料liao分fen辨bian率lv
，隨sui著zhe不bu斷duan迭die代dai，模mo型xing準zhun確que率lv越yue來lai越yue高gao，在zai信xin噪zao比bi基ji本ben不bu變bian的de前qian提ti下xia提ti高gao地di震zhen分fen辨bian率lv。

“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。”韓han大da匡kuang指zhi出chu，在zai大da數shu據ju技ji術shu應ying用yong發fa展zhan方fang麵mian，也ye還hai沒mei有you推tui出chu成cheng熟shu的de商shang業ye應ying用yong軟ruan件jian並bing進jin行xing較jiao大da規gui模mo的de實shi際ji應ying用yong。而er美mei國guo的de大da數shu據ju應ying用yong也ye主zhu要yao集ji中zhong於yu日ri常chang生sheng產chan技ji術shu的de改gai進jin，還hai沒mei有you著zhe眼yan於yu主zhu體ti技ji術shu的de更geng新xin換huan代dai研yan究jiu。

“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”。

“假(jia)如(ru)發(fa)展(zhan)得(de)好(hao)，我(wo)們(men)將(jiang)從(cong)過(guo)去(qu)長(chang)期(qi)的(de)跟(gen)跑(pao)變(bian)成(cheng)並(bing)跑(pao)階(jie)段(duan)。但(dan)不(bu)管(guan)怎(zen)樣(yang)，美(mei)國(guo)的(de)技(ji)術(shu)還(hai)是(shi)很(hen)深(shen)厚(hou)的(de)，假(jia)如(ru)我(wo)們(men)不(bu)抓(zhua)緊(jin)的(de)話(hua)，可(ke)能(neng)還(hai)要(yao)繼(ji)續(xu)從(cong)並(bing)跑(pao)落(luo)後(hou)為(wei)跟(gen)跑(pao)。”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。