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。

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。”

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。

“muqianwulunkaifadaoshenmechengdu
，duidixiakaicaieryanzonghaiyouhenduobudaoweidedifang。yidizhenjishuweidaibiaodeyouqikantanjishu，yijingchengweizhenggeyouqikantankaifadeguanjianjishu。”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。