作者 | 李欣 竇宏恩
作者單位 | 中國(guó)石油勘探開發(fā)研究院

人工智能（AI）自誕生至今，已經(jīng)歷了60余載的沉浮。日常生活中，AI 應(yīng)用已進(jìn)入人類衣食住行的方方面面，促使AI成為推動(dòng)新一輪產(chǎn)業(yè)革命的核心技術(shù)。在油氣行業(yè)，AI也迎來(lái)了由點(diǎn)到線、由線到面、由面到體的多 層次快速發(fā)展，極大推動(dòng)了全球石油企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展，成為油氣科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大趨勢(shì)，促使油氣工業(yè)向智慧化快速邁進(jìn)。

石油圈公眾號(hào)：oilsns
?趨勢(shì) 01. AI應(yīng)用于油氣勘探領(lǐng)域
成為精準(zhǔn)找油降低成本的重要途徑

油氣勘探領(lǐng)域AI的發(fā)展在諸多方面取得較大進(jìn)展。國(guó)內(nèi)外開展的主要研究包括：地震屬性分析、巖相識(shí)別、地震反演、斷層識(shí)別、測(cè)井解釋、勘探目標(biāo)智能評(píng)價(jià)及勘探方案智能優(yōu)化等，并開發(fā)出相關(guān)軟件產(chǎn)品。這不僅減少了手工處理大量地質(zhì)和地震數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性，成功進(jìn)行構(gòu)造、斷層、層序解釋，還可用于地震疊前和疊后數(shù)據(jù)分析，測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)等多維度數(shù)據(jù)處理分析，得到能夠直接預(yù)測(cè)油氣的三維數(shù)據(jù)體，極大減少人工工作量，提高解釋精度。

世界較早采用AI進(jìn)行地震解釋技術(shù)的公司是美國(guó)Geophysical Insights公司。2008年，該公司運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)AI物探數(shù)據(jù)解釋軟件，發(fā)布了著名的地震數(shù)據(jù)處理軟件Paradise，成功將其用于地震數(shù)據(jù)解釋、地層屬性分析，特別是直接用于薄層油氣藏解釋、直接烴類指示（DHI）等方面。2018年，該公司在Paradise機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)上再次發(fā)布新的Geobody Analysis軟件。與以往軟件相比，該軟件減少了地震解釋的不確定性，推動(dòng)了AI技術(shù)用于定量地震解釋技術(shù)的發(fā)展。

?趨勢(shì) 02. 數(shù)字孿生技術(shù)推動(dòng)油氣田開發(fā)
向地質(zhì)工程與生產(chǎn)一體化邁進(jìn)

數(shù)字孿生是真實(shí)世界在虛擬世界的鏡像或映射，這種映射可聚合物理資產(chǎn)（設(shè)備或?qū)嶓w）的三維圖形、資產(chǎn)信息和實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息，以工程為主導(dǎo)，創(chuàng)建一種直觀、可視、可操作及可控的新型業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。構(gòu)建成功的系統(tǒng)可將虛擬世界應(yīng)用于物理世界之前，優(yōu)化系統(tǒng)流程并改進(jìn)虛擬世界中的資本投資，將物理世界中的動(dòng)態(tài)變化實(shí)時(shí)反饋到虛擬世界，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化并使其運(yùn)行在最佳狀態(tài)。

在油氣行業(yè)，數(shù)字孿生使業(yè)主和運(yùn)營(yíng)商能夠從運(yùn)營(yíng)設(shè)備的多傳感器中收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，無(wú)論其位于何處，都可了解確切的運(yùn)行狀態(tài)和所處的條件，可對(duì)這些油氣作業(yè)場(chǎng)景進(jìn)行大數(shù)據(jù)智能建模，確定虛擬設(shè)備與現(xiàn)實(shí)環(huán)境設(shè)備同態(tài)運(yùn)行的相互感知，并實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)互補(bǔ)性優(yōu)化調(diào)參和運(yùn)行。

隨著AI、物聯(lián)網(wǎng)、VR、AR、XR和5G等技術(shù)的成熟，采用數(shù)字孿生使油氣行業(yè)從地面到地下（油藏）在線實(shí)時(shí)資產(chǎn)一體化優(yōu)化成為現(xiàn)實(shí)。石油公司紛紛將數(shù)字孿生技術(shù)用于鉆井、油氣藏甜點(diǎn)識(shí)別、油氣藏描述與模擬、生產(chǎn)優(yōu)化、采油井下及地面故障診斷、地面資源調(diào)配及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等各環(huán)節(jié)，在降低不確定性的同時(shí)，極大地推動(dòng)了油氣開發(fā)向地質(zhì)工程一體化方向邁進(jìn)。

?趨勢(shì) 03. 智能生產(chǎn)運(yùn)維與控制
促使油氣產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)入自動(dòng)優(yōu)化時(shí)代

在油氣行業(yè)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、可穿戴式裝置、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、端到端的邊緣計(jì)算等與AI相關(guān)的技術(shù)在物探、測(cè)井、鉆完井、采油及油氣田地面工程等被廣泛應(yīng)用。油氣行業(yè)各領(lǐng)域的裝備與儀器正在全方位實(shí)現(xiàn)智能化信息采集、處理、解釋、優(yōu)化與決策。

目前，國(guó)內(nèi)外均已建成油氣田地面系統(tǒng)智能化三維設(shè)計(jì)和數(shù)字化交付的大數(shù)據(jù)智能管控平臺(tái)，井場(chǎng)引入機(jī)器人代替人類進(jìn)行巡檢操作與作業(yè)等。基于VR、AR、XR技術(shù)實(shí)現(xiàn)油氣領(lǐng)域各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)字孿生，已植入動(dòng)態(tài)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和智能應(yīng)用，可在虛擬生產(chǎn)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境的感知，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)狀況顯示、歷史趨勢(shì)跟蹤、故障診斷、智能預(yù)警及警報(bào)、實(shí)時(shí)工況模擬、設(shè)備自停自啟自動(dòng)運(yùn)行，減少故障停機(jī)時(shí)間，逐步實(shí)現(xiàn)油氣田全產(chǎn)業(yè)鏈設(shè)備的動(dòng)態(tài)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的自主性生產(chǎn)優(yōu)化，提升智能優(yōu)化油氣生產(chǎn)的能力。

2019年，威德福子公司ForeSite宣布了全球首個(gè)將人工舉升、生產(chǎn)優(yōu)化與物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施相結(jié)合的技術(shù)系統(tǒng)ForeSite Edge?？蛻艨稍诂F(xiàn)有設(shè)備上獨(dú)立安裝該系統(tǒng)，此項(xiàng)技術(shù)可通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和建模，調(diào)整舉升參數(shù)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的智能生產(chǎn)優(yōu)化。用戶還可通過(guò)該系統(tǒng)快速評(píng)估每口油氣井的生產(chǎn)狀況，大幅提高生產(chǎn)效率、降低開采成本，這項(xiàng)技術(shù)已在全球應(yīng)用約4.6萬(wàn)口井。

?趨勢(shì) 04. AI油氣工業(yè)平臺(tái)建設(shè)
是智能油氣發(fā)展的主要趨勢(shì)

AI油氣工業(yè)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了多學(xué)科交互融合和勘探開發(fā)一體化，節(jié)省了各環(huán)節(jié)銜接所造成的時(shí)間與成本損耗，促進(jìn)了協(xié)同創(chuàng)新。基于海量數(shù)據(jù)和云計(jì)算，構(gòu)建多專業(yè)、可操作、數(shù)據(jù)共享的平臺(tái)環(huán)境，可為油氣行業(yè)各領(lǐng)域數(shù)據(jù)、模型和解釋建立公共工作空間，將團(tuán)隊(duì)、系統(tǒng)、軟件、新舊數(shù)據(jù)輸入到平臺(tái)環(huán)境中，通過(guò)融合實(shí)現(xiàn)協(xié)作效果的最大化，規(guī)范、統(tǒng)一并整合勘探、開發(fā)、鉆井等各個(gè)領(lǐng)域技術(shù)人員的業(yè)務(wù)?；诙鄬W(xué)科專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備，利用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)，使得建模、模擬、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)等復(fù)雜的計(jì)算過(guò)程變得更加智能和快捷。

AI平臺(tái)的體系架構(gòu)遵循標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式，將數(shù)據(jù)與應(yīng)用解耦，消除了數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)屯倉(cāng)，使地震、儲(chǔ)層、油井等數(shù)據(jù)流清楚、可用，從構(gòu)建勘探開發(fā)集成工作流開始，縮短整個(gè)工作周期，利用創(chuàng)新的數(shù)字化解決方案加速?zèng)Q策過(guò)程。

平臺(tái)基于開源數(shù)據(jù)、邊緣端、云原生及數(shù)字孿生等技術(shù)架構(gòu)，可提供多云應(yīng)用和管理、數(shù)據(jù)獲取、API接入數(shù)據(jù)平臺(tái)、微服務(wù)應(yīng)用、信息安全等多項(xiàng)服務(wù)功能，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)流處理，有效降低時(shí)延。同時(shí)，由于開源特性，其敏捷度也大幅提升，引入新能力的速度明顯加快。

?趨勢(shì) 05. AI是油氣高危行業(yè)
安全監(jiān)控的重要手段

油氣行業(yè)上下游生產(chǎn)及作業(yè)中存在易燃易爆的原油、天然氣和化工原料，許多工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)還存在機(jī)械裝備高速運(yùn)轉(zhuǎn)等危險(xiǎn)，不僅要防燃燒爆炸，還要防不利于安全生產(chǎn)的人和物的異常進(jìn)入。

AI技術(shù)應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和視頻監(jiān)控與分析，使人工智能在油氣上下游生產(chǎn)作業(yè)中被廣泛用于安全監(jiān)控中。在安全監(jiān)控AI模塊中內(nèi)置反欺騙模型，可檢測(cè)合成和錄制的語(yǔ)音。

鑒于生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）能夠創(chuàng)建與人工生成的圖像無(wú)法區(qū)分的圖像，因此會(huì)出現(xiàn)不同的惡意應(yīng)用程序試圖通過(guò)提供仿真照片而不是真實(shí)圖像來(lái)欺騙安全系統(tǒng)。為了防止類似的欺騙行為，已有更多的反欺騙技術(shù)被大規(guī)模使用，使AI成為高危行業(yè)用于安全監(jiān)控的重要手段。

前景展望

展望未來(lái)，工業(yè)元宇宙是標(biāo)志智慧油田形成的關(guān)鍵工業(yè)特征，也是智慧油田發(fā)展的高級(jí)階段?；赩R、AR、MR、XR的數(shù)字孿生技術(shù)高度發(fā)展，油氣工業(yè)領(lǐng)域?qū)⑷鎸?shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界與虛擬世界的映射并存，形成萬(wàn)網(wǎng)互聯(lián)、萬(wàn)物互聯(lián)的不同功能AI平臺(tái)。未來(lái)的科研創(chuàng)新、生產(chǎn)實(shí)踐、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等將由自然人、機(jī)器人與虛擬人多體融合共存來(lái)完成。它們面對(duì)成千上萬(wàn)的傳感器及其產(chǎn)生的數(shù)百萬(wàn)億數(shù)據(jù)點(diǎn)，為智能中心源源不斷地提供信息。

油氣行業(yè)各個(gè)領(lǐng)域?qū)?shí)現(xiàn)數(shù)字孿生，智慧地質(zhì)、智慧鉆井、智慧完井、智慧油田、智慧管道和智慧煉廠等全面建成，油氣工業(yè)發(fā)展全面進(jìn)入智慧化時(shí)代。人機(jī)友好交互，油氣工業(yè)各領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)鏈具備自感知、可感知、自修復(fù)功能，油氣上下游全產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)各層面將實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)可視化。人們不僅可以直觀看到油藏中、地面管道中的油氣水流動(dòng)，同時(shí)還可以聽(tīng)到其流動(dòng)的聲音，讓經(jīng)營(yíng)者實(shí)時(shí)、直接地觀察地下生產(chǎn)動(dòng)態(tài)，并準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)變化。除此之外，還可實(shí)時(shí)在全產(chǎn)業(yè)鏈范圍內(nèi)完成資源的合理調(diào)配、生產(chǎn)運(yùn)行優(yōu)化、故障判斷、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)效益評(píng)估，在真正意義上實(shí)現(xiàn)上下游一體化優(yōu)化。預(yù)計(jì)2035—2040年，油氣田將邁進(jìn)遠(yuǎn)程無(wú)人化控制的智慧油氣田初級(jí)至中級(jí)時(shí)代。
來(lái)源：《中國(guó)石油報(bào)》

未經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載本站任何文章：