人工智能何以被称为油气数字化转型的尚方宝剑？

　　油气人工智能依托三大关键技术
　　油气行业具有庞大的数据体量，但数据大并不等于大数据。油气田勘探开发涉及油气地质、地球物理、油气藏工程、油气储运等多项业务领域，数据具有海量、多源、异构等特点。深度挖掘数据价值，发挥数据在油气数字化转型中的基础性和支撑性作用，是实现油气人工智能的内在需求，是保障油气行业创新发展的必要条件。
　　数据治理、智能算法、数字孪生将成为油气人工智能的三大关键技术。
　　大量的油田数据被数据化，形成机器学习的数据集。同时，智能算法可以完全取代人工数据采集，加快数据采集效率，降低人力和物力成本。作为石油和天然气人工智能技术的核心，智能算法的三个主要组成部分是机器学习、计算机视觉和知识图谱。目前，机器学习正被应用于许多领域，如油气地质、地球物理、储层工程和石油工程，实现数据融合和深度信息挖掘，以提高工作效率，减少时间和劳动力成本，降低成本，提高效率。计算机视觉技术有望成为建设智能油田的有效手段，因为它可以通过识别、跟踪和测量来获取被拍摄对象的数据和信息，并实现计算机对环境的感知。目前，知识地图技术被应用于油气领域的语义搜索、智能问答、知识推送和油气藏知识的类比构思等场景，帮助用户解决勘探开发中的实际问题。
　　另外，建立面向原料、产品需求、公用工程的石化行业数字孪生系统，可以提升关键生产装置的质量指标预测和关键控制指标预测的精度，实现先进控制和优化系统的长期有效应用，帮助石化企业提质增效、安全平稳运行。目前，数字孪生技术可用于油气勘探开发综合系统数字化、石油工程装备全生命周期数字化、钻井过程数字孪生、石油管道数字孪生建设以及石化行业数字工厂应用平台等。
　　油气数字化转型需经历三阶段
　　当前，我国加速推进油气全产业链改革，以实现安全、高效、创新、绿色的油气开采。这给传统油气行业带来了新挑战。人工智能则是油气行业实现全面数字化转型的利器。
　　业内专家认为，当前人工智能技术的瓶颈在于人工智能理论和技术与传统产业的深度融合。油田数字化转型的技术需求和人工智能的业务需求表明，油田需要进行三个阶段的数字化转型：信息化、数字化和智能化。
　　信息化阶段的目标在于自上而下为数字化转型扫清障碍。这个阶段需要建立专业数据资产管理，定义数据质量体系，完善数据安全制度，推动数据协同共享，为全面实现智能油田可视化、智能化应用提供技术支撑。
　　在数字化阶段，必须提高作业现场的数据采集能力和数据采集质量。在这一阶段，应建立智能技术，以扩大数据收集空间，提高数据收集目标。通过企业间和单位间的合作，建立石油和天然气生产的工业互联网，实现数据和模型的共享和反馈，消除信息孤岛。建立产学研创新交流平台，推广工业软件或部件形式的智能技术，使应用场景落地。在数字化阶段，油田数据生产和存储技术得到了极大的提高，数据传输和获取能力得到了改善，数据安全得到了极大的保障，油田企业基本实现了信息互通。
　　数字化发展的最终形式是智能化。智能化阶段的目标是建立全面的智能技术整合与业务全智能流程，主要涉及辅助决策与动态预测、知识图谱提炼和分析报告的自动解读与生成、智能机器人3个层面。其中，智能技术辅助建立的预测模型在石化行业内已有较多应用，诸如生产动态分析、设备故障预判等，在许多场景取得良好成效。
　　相关技术应用呈多点开花局面
　　经过多年的技术发展和创新应用，人工智能技术在油田钻井和开发、油田生产和管理、安全防护等方面取得诸多成功实践，呈现多点开花的良好局面。
　　据了解，长庆油田通过应用物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术，构建大科研、大运营、大监督三大支撑体系，筑牢统一数据湖、统一云平台两大基础，为场站无人值守、油气井智能生产、风险作业可视化监控、智能装备应用等业务领域提供支撑。
　　新疆油田公司把油气生产中的物联网建设作为形成无人值守、集中监控的新型生产管理模式的抓手，在全国油田率先实现了油气生产数据的自动采集、生产状态的实时监控、物联网建设模式的复制、复制的标准化，并全面应用的运行，是为了实现。新疆油田公司数据公司负责人介绍，通过实施物联网工程，实现了井场、小站库的无人值守、定期巡查，井区实现了大量区域视频覆盖，替代了现场人工重复劳动一线员工的数据抄写和样品采集频率降低，油气水井常规问题发现时间率提高到95以上，故障率降低38以上。
　　同时，还有许多油气公司和服务公司正在积极探索机器人、无人机、可穿戴设备、虚拟现实等技术和设备在油田生产、作业运行、装备维护、技术培训等工作中的应用。例如，英国石油公司在墨西哥湾的雷马平台上使用机器人进行水下管道探伤，美国佛蒙特大学的研究人员用机器学习算法预测加拿大油气井的甲烷漏失。
　　人工智能技术如何在石油和石化行业的数字化转型中实施？无论是公司层面还是行业层面，油气人工智能系统的建立基本上必须遵循三个阶段：规划与指导、协调与建设、持续运营。在规划和指导阶段，行业和企业应促进石油和天然气行业与工业互联网之间的技术整合，加快应用程序的开发和使用。在协同建设阶段，应更加关注算法可解释性研究、认知计算、芯片和编译器，以及智能计量和检测设备的开发和应用。油气人工智能产、学、研、用合作的共赢利益共同体。