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ITfuzerenliuhuizhichu，shihuadelianhuazhuangzhigongyifeichangfuza，huoxujingshougaowengaoya
，qieyiranyibao，jingchangyinweishebeichangshijianyunzhuan，daozhianquanguzhang。biruzaochengxielou、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
、jingchangyujididuoxuekexietongzuozhandexinxixitongpingtai，youxiaojieshenglezuanjingshijian。lingwai，zhonghaiyoutongguojianshehaishangwurenpingtai
，tuidongtaifengmoshichangtaihua，nenggouzaitaifengdaolaishijiqijixushengchan
，congerbaozhengchanliang。muqian，zhonghaiyouyijingshidianliangzuohaishangpingtaiwurenhuagaizao，gaizaohoumeinianjincaozuofeijiukejiesheng800萬元。

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

、fuwudegongsibiwomenduo。danshi
，womenyeyouhenduoshendudeyanjiu，birudizhenyanjiu，womenyibadashujudeyingyongshenrudaojibenlilundegengxin，youdedifanghaiyaogengshen。”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。

handakuangzhichu
，dangqianwoguoduiluxiangchenjidizhiderenshihaihenbuchongfen，yaoshixianshiyoukantankaifajishudeshengjihuandai，bixubaketishezhijizhongzaidizhitiaojianrenshifangmian。genjugaiyuanze，zhongguogongchengyuanxuandingde5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。