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油氣行業智能化發展還需不斷闖關

   2023-08-30

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核心提示:在日前召開的2023中國油氣人工智能科技大會上,眾多優秀案例展示出數字化、智能化技術已經廣泛應用于油氣產

在日前召開的2023中國油氣人工智能科技大會上,眾多優秀案例展示出數字化、智能化技術已經廣泛應用于油氣產業鏈的各主要環節。油氣企業通過運用科技“引擎”,不斷降低生產成本,提高氣田開發水平。

“中國石化、中國石油、中國海油在數字化轉型方面打下了良好基礎。目前,通過數據共享、業務協同和智能化建設,已經邁向智能化油氣發展階段。但需要注意的是,油氣行業數智化落地應用是一項復雜的系統工程,更是一場持久攻堅戰,不能一蹴而就,需要以點帶面、逐漸鋪開。油氣行業實現人工智能落地道阻且長,但未來可期。”中國工程院院士劉合說。

為油氣生產安裝“腦、眼、手”

近年來,數字化、智能化不斷賦能油氣產業鏈各環節,數智化的“腦、眼、手”為油氣勘探開發、生產等環節注入新活力。比如,中國石油東方物探公司應用的“Timer”軟件,為高效勘探突破和資源發現提供了重要技術支撐,堪稱“智能大腦”。

中國海油渤海油田秦皇島32-6油田是我國第一個海上智能油田,在油田CEPI平臺主配電間內的無軌智能巡檢機器人,成為油田一個不受固定軌道限制的智能安全“衛士”。通過數字技術賦能油田生產和運營管理,中國海油不僅節省了操作費用、增加了產量,還讓系統更加安全可靠,開創了“智能、安全、高效”的新型海上油氣開采運營模式。

中國石油大港油田將人工智能與物聯網、大數據等技術有機結合,成功研發系列油井智能調控產品,實現了人工操作向智能管控模式轉變。

劉合表示,國內油氣企業都在描繪自己的數智化“藍圖”。油氣行業信息化和數字化建設也經歷了單機應用、分散建設、集中建設、集成應用的過程,基本實現了數字化油氣田建設目標。目前,正在通過數據共享、業務協同和智能化應用建設逐步邁向智能油氣田階段。“不論是從決策一致性、科學開發,還是從高效生產、實現理想投資回報率來看,都需要人工智能技術繼續落地。”

數智化發展還需邁坎

“不少企業認為,數字化、智能化轉型只是信息化系統的實施或是新技術的試點應用。”劉合說,“事實上,數字化、智能化轉型是涉及企業全業務、跨職能的系統性改革工程,單一的生產環節加人工智能技術并不‘解渴’。大數據不是數據大,轉型必須依托生產方式、業務模式的變革,否則無法做到產業升級和提質增效。也因為油氣企業屬于資源型企業,受地域影響大,客觀條件和資源獲取能力給人工智能發展帶來一定挑戰,仍然存在數據共享難、業務場景雜、研發生態弱、短期見效慢等問題。”

實現數字化、智能化,還要闖過多道關口。一方面,油氣行業缺少價格低廉、常態化的監測數據采集技術作為支撐,數據獲取成本高,數據質量問題突出,缺乏標準。且油氣業務場景復雜,要融合專業領域知識,無法單純依靠數據驅動。

另一方面,數據互通存在難題。中國海洋石油有限公司副總裁孫福街指出:“‘數據+平臺+應用’是國際石油公司數字化轉型和智能化發展的主流框架。而國內不少企業信息化建設相對分散、數據孤島現象嚴重,只能邊治理、邊建設、邊整合、邊應用,需要加速解決傳統組織模式下各板塊孤島叢生問題,提升組織協同效率。”

劉合表示,行業內數據無法互聯互通,加上技術人才缺乏,合作運維是個大問題。如果讓數據僅停留在表層分析上,就無法自主提供決策和優化生產的能力。“更重要的是,未來人工智能落地應用投入周期長,產品和復合型人才培養成本高,短期內投入產出比不高,導致不少企業對人工智能應用的認識和投資意愿不足,缺乏有效管理體制與政策支持配合。技術和業務人員之間存在目標差異下的協作配合問題。”

讓數據資源變為資產

在全球油氣行業景氣度復蘇預期下,與IT公司強強聯手,加快布局數字化,運用大數據、人工智能賦能油氣行業,成為多家石油公司的共識。

劉合建議,要加強數據治理,實現數據共享和質量管控,利用區塊鏈等技術建立可信、透明、可追溯的數據交換與業務協同體系。“數據也需要去偽存真,讓海量數據變成有用的數據、準確的數據,讓數據資源真正成為數據資產。”

與會人士表示,油氣企業要認識到數字化轉型和智能化發展是系統工程,應該轉變固有觀念。

“油氣行業人工智能落地是一項復雜的系統工程,單獨的AI模型無法解決復雜的業務問題,且油氣行業專業知識壁壘高,業務場景復雜程度高,還需要知識和數據雙驅動,培養復合型人才迫在眉睫。”劉合說,“應當鼓勵高校、企業等核心產業主體協同合作,構筑AI行業應用的技術縱深發展。”

中國工程院院士李根生也表示,未來要重點培養油氣行業數智化復合型人才,基于業務場景需求,讓數據資源、人力資源、模型算法共同推動我國油氣業人工智能發展。(中國能源報)



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