近年来，我国人工智能产业蓬勃发展，一大批新突破、新技术、新应用持续涌现。当人工智能与石油组成“CP”，会擦出怎样的火花？5月23日至25日，2024年度中国石油和化工行业人工智能技术发展大会在成都举办。来自全国石油行业的300余名代表齐聚成都，共商共谋石油行业人工智能技术应用发展。
人工智能带来了什么？
发挥“头雁效应” 赋能油气高质量开发
在本次大会的各分论坛上，以智慧油气田建设、“人工智能+数智油田”、油气大模型、数字孪生油气藏等为主题的报告多达51场，占总体的54%。不难感受到，数智化已成为近年来油气上游业务转型发展的重大主题之一。
当前，在我国探明石油储量的构成中，特低渗-致密-页岩油藏储量的占比逐年攀升，油气资源勘探开发的对象日益复杂，研发适用的新理论、新技术、新方法迫在眉睫。此外，经过长期开采，我国已开发油气田总体上进入高含水、高采出程度的“双高”开采阶段，过去行之有效的常规加密调整等措施效果越来越差，三次采油技术也需要不断完善，进一步提高已开发油气田采收率面临着严峻的技术挑战。要全面提升国内油气资源勘探开发水平，油气勘探开发关键技术的更新换代十分关键。
与会专家一致认为，作为第四次工业革命的核心推动力，人工智能具有溢出带动性很强的“头雁效应”，是推动我国科技发展突破、产业优化升级、生产力整体跃升的重要技术引擎，将成为我国油气高质量开发的新动能。
放眼全球，国际大石油公司均在推动人工智能与油气业务深度融合，但国内外实现这一目标的探索路线有所不同。
国外油服公司注重联手IT行业巨头，以大手笔、大投入抢占科技制高点。例如，斯伦贝谢与谷歌、哈里伯顿与微软、贝克休斯与GE。这些大企业的合作格外注重在基础理论和算法上开展深层次的研究。
而国内聚焦应用领域，以解决油气田生产中遇到的实际问题为重点，在人工智能算法研究方面的投入较少，主要依托国外开放的共享源代码软件平台进行应用开发。
中国石油和化工自动化应用协会会长陈明海表示，虽然国内外研究的重点、探索的技术路线有所不同，但毋庸置疑的是，人工智能的快速发展已对石油和化工行业产生了深远影响。推动数字经济与实体经济深度融合，赋能传统产业数字化智能化转型升级，是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择，也是石油和化工行业高质量发展的必由之路。
“油气+AI”面临的问题是什么？
关键核心技术突破难 多学科融合是挑战
“尽管新一轮人工智能技术在油气行业的研究与应用已得到广泛重视，并在油气勘探开发和炼油化工领域现场作业智能操控、生产运行智能管控、协同研究智能分析、经营管理智能决策等方面呈现出快速发展的态势，应用成效显著，但由于石油和化工行业，特别是上游油气勘探开发领域产业链长、专业面广、应用场景复杂，目前依然存在许多技术瓶颈和应用难题。” 中国石油和化工自动化应用协会人工智能分会会长李松泉表示。
据中国石油和化工自动化应用协会人工智能分会秘书长刘文岭介绍：“‘油气+AI’面临的最大挑战是数据问题，主要体现在样本量小。尽管油气勘探开发数据资源量大，但具有标签意义的大数据很少。如何构建油气大数据，使人工智能机器学习足够多的、可用于训练的样本，是解决数据问题的核心和关键。另外，油气勘探开发领域特征属性信息的不确定性与多解性，制约了人工智能深度学习和数据预测结果精度的提高。”
面对油气领域数据样本的问题，IT行业专家认为，除了采集更高品质的数据和挖掘更有价值的信息，当前快速发展的AI大模型也许能够提供更好的答案。只要相关数据量足够大，便会产生知识“井喷”，这会带来令人意想不到的惊喜。
除了数据问题，人工智能在油气勘探开发领域的“定制”研究，还面临多学科融合的挑战。李松泉表示，当前油气领域人工智能技术的研究与应用，国内外油公司、油服公司普遍采用IT企业人工智能软件中搭载的机器学习方法，或者委托IT企业进行研发。但IT领域的人工智能专家不了解油气勘探开发领域的专业知识，即便是油气勘探开发领域的IT专家，对油气行业技术更新换代产生的需求也认识得不够充分，而油气领域技术专家又很少掌握人工智能技术。因此，亟待创新“产学研用”联合攻关方式，培养更多既懂油气勘探开发又掌握人工智能技术的多学科复合型人才。
未来重点发展什么？
立足数字孪生 打造数智油气田
尽管存在数据孤岛和小样本等问题，但人工智能与油气勘探开发不断加深融合已是大势所趋。“未来，油气上游发展人工智能技术，要重点发展数字孪生技术。”刘文岭表示，“云端智能储层地质建模技术、油气藏开采系统云端数字孪生技术、油气藏智能开采云端实时调控技术等，将在很大程度上解决油气资源劣质化带来的勘探开发效率下降、成本上升等问题。”
刘文岭表示，随着数字油气田、智能油气田、智慧油气田建设的深度和广度不断拓展，数字孪生油气藏云端智能开采理论必将促进企业在云端开发与管理油气田。石油企业需要进一步在云端建立油气藏数字化副本——油气藏数字孪生体，实现油气藏系统的云端仿真。这样，便可在最大程度逼近真实油气藏的基础上，以油气藏开发效益与采收率最优化为目标，在云端开展油气田日常生产管理、调整和调控，及时准确诊断开发问题，提高生产措施的及时性和准确性，进而大幅度提升油气田开发的品质、效率和科学管理水平。这也是油气田企业数智化发展的题中之义。