油气供应

那么，如何消除勘探痛点，开采更多地下油气资源，满足国家日益增长的能源需求呢？国内外专家认为，人工智能是解决石油勘探开发业务面临的一系列问题的技术和途径。人工智能技术正在给勘探开发领域带来颠覆性的变化。

石油勘探领域的颠覆性变化

近年来，越来越多的国内外石油企业选择拥抱人工智能，或独立研发，或与IT巨头们共同加强了新一代信息技术在勘探开发领域的应用，并试图通过新技术的应用促进企业的数字化转型。在此过程中，不同石油公司之间的智能水平差距正在扩大。

在国内，中国石油将包括认知计算平台华为云工业智能新技术引入生产实践，利用知识地图、自然语言处理和机器学习人工智能技术构建、计算和应用知识系统，为油气勘探开发研究、生产管理提供智能分析手段，支持油气勘探开发增加存储生产、降低成本和效率，帮助决策者从大量数据中了解规则，提高效率和管理水平。

20192001年1月4日，中国海油开发工程技术分公司成功开发了中国海油在勘探开发领域的人工智能应用。该具有独立知识产权的人工智能软件可以建立一个完整的空间模型，根据存储层、裂缝、流体、等属性描述的大数据，独立学习测试的容量值，预测三维空间容量指数。

在国际上，2016年，埃克森美孚宣布与麻省理工学院合作设计人工智能机器人进行海洋勘探。该机器人具有自学能力，能够在困难条件下独立操作，能够根据自己的意愿改变任务参数，探测异常情况。

20182004年4月24日，法国油气巨头道达尔宣布与谷歌云签署协议，共同开发人工智能技术，为油气勘探开发提供新的智能解决方案。根据道达尔，人工智能将率先应用于油气勘探开发地质数据的处理和分析。

石油巨头壳牌已渐结束了石油智能的试验期，进入了推广期，将大规模推广石油人工智能。2018年9月20日，石油巨头壳牌宣布将扩大与微软的合作，在石油行业大规模推广人工智能的应用，AI包括油气钻井、油气生产、加油站零售、财务管理、员工管理等。

英国石油公司BP通过投资人工智能，加强其在上游业务中的人工智能化和数字化。2019年1月，BP总部位于休斯顿的技术初创公司投资BelmontTechnology，开发一个叫开发Sandy人工智能助理。Sandy可以自动将BP结合专家提供的地质学、地球物理学、油藏和历史项目信息，创建了BP整个地下资产知识图BP工程师查询数据，提问，快速得到答案。

2019年5月，意大利石油巨头埃尼宣布和谐IBM联合开展的AI为了降低勘探和地质复杂性可能造成的潜在风险，研究成果认知发现为埃尼在勘探初期的决策提供了支持。

国内新的勘探开发模式需要智能引擎

由于一系列的门槛和限制，人工智能与各行业的结合是一个长期的过程。在人工智能技术与国内石油勘探相结合的过程中，面临五个门槛：

一是数据不能出局，数据共享不方便；

二是专业油气勘探开发领域是一个多学科、知识密集型产业，老专家脑海中有大量的行业知识AI结合是人工智能在领域应用的关键；

第三：慢，AI开发效率低，标记、训练、部署整个过程耗时；

第四：贵，AI特别是计算能力稀缺且昂贵的基础资源；

第五：“缺”，AI中国人才短缺AI人才缺口超过500万。

鉴于上述五个门槛，油气勘探领域人工智能专有平台的建设是AI推广的必然选择。该平台应具备以下特点：

1) 自建人工平台提供计算能力和算法预装，解决数据不出局的问题；

2)快速构建行业知识图谱的流水线，打造专家助手，提高专家效率；

3)构建平民化油气行业人工智能开发平台，提高普及率和开发效率；

4)采用开放的硬件架构，使用AI专用训练芯片，解决传统问题AI训练GPU贵的问题。

5)市场具有行业油气人工智能算法模型，构建行业生态，解决人才短缺问题。

以中国石油为例，中国石油正在与华为共同打造基于华为云的勘探开发认知计算平台AI从数据处理、机器学习到模型发布和推理应用，可以根据平台和场景两个关键因素设计可扩展的人工智能计算平台。AI平台开发环境和知识图谱流水线工具。

据了解，人工智能计算平台是中国石油共享中国石油信息战略发展规划的实施措施。该平台的完成和应用为勘探开发业务的创新提供了智能驱动引擎和开发生态，实现了勘探开发知识的固化、继承和包容性。

龚仁斌，中国石油勘探研究所计算机应用技术研究所所长，2019年华为全联接大会（HUAWEICONNECT2019）上述认知计算平台已应用于测井油气层识别和抽油机井工况诊断，实现了测井油气层智能识别和抽油机井工况自动诊断。

例如，在石油勘探的测井环节，中国石油大港油田被称为中国东部的石油摇篮。借助认知计算平台，机器学习了900口油井，实现了油气水位的智能识别。识别和评价时间缩短了70%，识别的准确性达到了测井解释专家的水平。更重要的是，通过知识地图的建设和应用，实践门槛显著降低，专家知识得到有效传承。普通专家可以承担高级专家的责任，工作效率显著提高。

在油气生产领域，借助人工智能计算平台，中国石油利用物联网技术和机器学习方法实现了油井工况的定量诊断和远程实时在线管理，预测异常工况的准确率达到90%以上。油田管理将事后诊断升级为事前预警，降低了20%的运维成本。

中国石油青海油田８通过生产现场的远程管理，采油厂实现了无人值守，将管理重点从荒凉的油田现场转移到油田管理基地。一年内搬迁现场管理人员700余人，一线员工800余人，大大降低了油田的生产成本，有效提高了油田的管理水平。

龚仁斌表示，认知计算平台有助于中石油和华为跨越油气行业AI商业裂谷。在认知计算平台的帮助下，中国石油正在与华为共同建立一个覆盖勘探开发全专业的知识地图。这是一个可以不断改进和自动增长的项目，将给石油勘探开发业务带来颠覆性的技术变革。

目前，中国石油已经完成了智能油田建设的规划设计，在勘探开发领域首选了22个场景进行人工智能探索。智能应用的种子已经开始发芽，期待着参天大树。龚仁斌表示，未来中国石油将继续与华为合作，不断完善认知计算平台建设，进一步促进石油勘探开发业务的转型升级。

认知计算平台助力“梦想云”放飞上游业务智能化梦想

对中石油而言，勘探开发认知计算平台仍然是勘探开发梦想云平台(以下简称梦想云)的智能引擎。

201911月27日，中国石油勘探发展梦想云2.0发布，这是中国油气行业第一个智能云平台——中国石油勘探开发梦想云平台。在各行各业“云技术”方兴未艾之时，被认为在人工智能数字化进程上慢半拍的油气行业，这次通过认知计算平台对梦想云的加持，跟上了节奏，进行了彻底的自我革新。

变化才刚刚开始

构建行业人工智能平台赋予行业云平台智能化能力，可以解决石油勘探开发领域的六大痛点，未来将广泛应用于石油勘探领域。在全球范围内，石油行业对人工智能广泛乐观（AI）的前景，视AI为了推动石油行业走向新台阶的关键数字技术之一和下一场油气勘探革命。

随着全球石油工业进入新常态，人工智能在勘探领域的应用将越来越广泛。未来十年，AI加快石油行业进入智能新时代，彻底颠覆石油行业的思维和运营模式，重塑整个行业。对中国石油企业而言，AI是提高企业竞争力、打造国际一流综合性国际能源公司的必要手段；IT/ICT对于企业来说，有责任通过AI从技术层面上促进石油勘探开发行业整体的转型升级，从而助力我国石油勘探开发实现从跟跑到并跑、最终领跑全球的转变。