在日前召开的2023中国油气人工智能科技大会上,众多优秀案例展示出数字化、智能化技术已经广泛应用于油气产业链的各主要环节。油气企业通过运用科技“引擎”,不断降低生产成本,提高气田开发水平。
“中国石化、中国石油、中国海油在数字化转型方面打下了良好基础。目前,通过数据共享、业务协同和智能化建设,已经迈向智能化油气发展阶段。但需要注意的是,油气行业数智化落地应用是一项复杂的系统工程,更是一场持久攻坚战,不能一蹴而就,需要以点带面、逐渐铺开。油气行业实现人工智能落地道阻且长,但未来可期。”中国工程院院士刘合说。
为油气生产安装“脑、眼、手”
(相关资料图)
近年来,数字化、智能化不断赋能油气产业链各环节,数智化的“脑、眼、手”为油气勘探开发、生产等环节注入新活力。比如,中国石油东方物探公司应用的“Timer”软件,为高效勘探突破和资源发现提供了重要技术支撑,堪称“智能大脑”。
中国海油渤海油田秦皇岛32-6油田是我国第一个海上智能油田,在油田CEPI平台主配电间内的无轨智能巡检机器人,成为油田一个不受固定轨道限制的智能安全“卫士”。通过数字技术赋能油田生产和运营管理,中国海油不仅节省了操作费用、增加了产量,还让系统更加安全可靠,开创了“智能、安全、高效”的新型海上油气开采运营模式。
中国石油大港油田将人工智能与物联网、大数据等技术有机结合,成功研发系列油井智能调控产品,实现了人工操作向智能管控模式转变。
刘合表示,国内油气企业都在描绘自己的数智化“蓝图”。油气行业信息化和数字化建设也经历了单机应用、分散建设、集中建设、集成应用的过程,基本实现了数字化油气田建设目标。目前,正在通过数据共享、业务协同和智能化应用建设逐步迈向智能油气田阶段。“不论是从决策一致性、科学开发,还是从高效生产、实现理想投资回报率来看,都需要人工智能技术继续落地。”
数智化发展还需迈坎
“不少企业认为,数字化、智能化转型只是信息化系统的实施或是新技术的试点应用。”刘合说,“事实上,数字化、智能化转型是涉及企业全业务、跨职能的系统性改革工程,单一的生产环节加人工智能技术并不‘解渴’。大数据不是数据大,转型必须依托生产方式、业务模式的变革,否则无法做到产业升级和提质增效。也因为油气企业属于资源型企业,受地域影响大,客观条件和资源获取能力给人工智能发展带来一定挑战,仍然存在数据共享难、业务场景杂、研发生态弱、短期见效慢等问题。”
实现数字化、智能化,还要闯过多道关口。一方面,油气行业缺少价格低廉、常态化的监测数据采集技术作为支撑,数据获取成本高,数据质量问题突出,缺乏标准。且油气业务场景复杂,要融合专业领域知识,无法单纯依靠数据驱动。
另一方面,数据互通存在难题。中国海洋石油有限公司副总裁孙福街指出:“‘数据+平台+应用’是国际石油公司数字化转型和智能化发展的主流框架。而国内不少企业信息化建设相对分散、数据孤岛现象严重,只能边治理、边建设、边整合、边应用,需要加速解决传统组织模式下各板块孤岛丛生问题,提升组织协同效率。”
刘合表示,行业内数据无法互联互通,加上技术人才缺乏,合作运维是个大问题。如果让数据仅停留在表层分析上,就无法自主提供决策和优化生产的能力。“更重要的是,未来人工智能落地应用投入周期长,产品和复合型人才培养成本高,短期内投入产出比不高,导致不少企业对人工智能应用的认识和投资意愿不足,缺乏有效管理体制与政策支持配合。技术和业务人员之间存在目标差异下的协作配合问题。”
让数据资源变为资产
在全球油气行业景气度复苏预期下,与IT公司强强联手,加快布局数字化,运用大数据、人工智能赋能油气行业,成为多家石油公司的共识。
刘合建议,要加强数据治理,实现数据共享和质量管控,利用区块链等技术建立可信、透明、可追溯的数据交换与业务协同体系。“数据也需要去伪存真,让海量数据变成有用的数据、准确的数据,让数据资源真正成为数据资产。”
与会人士表示,油气企业要认识到数字化转型和智能化发展是系统工程,应该转变固有观念。
“油气行业人工智能落地是一项复杂的系统工程,单独的AI模型无法解决复杂的业务问题,且油气行业专业知识壁垒高,业务场景复杂程度高,还需要知识和数据双驱动,培养复合型人才迫在眉睫。”刘合说,“应当鼓励高校、企业等核心产业主体协同合作,构筑AI行业应用的技术纵深发展。”
中国工程院院士李根生也表示,未来要重点培养油气行业数智化复合型人才,基于业务场景需求,让数据资源、人力资源、模型算法共同推动我国油气业人工智能发展。