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人工智能驅動油氣行業(yè)向數(shù)字化智能化發(fā)展

   2023-07-14 中國石化報·環(huán)球石油石化

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核心提示:編者按:我們正處于技術快速發(fā)展的時代,人工智能已成為改變各行各業(yè)游戲規(guī)則的重要因素。當前,石油和天然

編者按:我們正處于技術快速發(fā)展的時代,人工智能已成為改變各行各業(yè)游戲規(guī)則的重要因素。當前,石油和天然氣行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)日趨復雜,需要采用創(chuàng)新的解決方案,以跟上時代發(fā)展的步伐,并滿足不斷增長的能源需求。應用人工智能技術有助于探索油氣行業(yè)新的可能性,推動油氣行業(yè)的智能化、數(shù)字化轉型。在應用各種新興人工智能技術的同時,油氣企業(yè)也應進一步增強網(wǎng)絡安全意識。

未來,生成式人工智能技術將在油氣行業(yè)得到廣泛應用,在提高運營效率、降低健康和安全風險、改善客戶體驗、減少碳排放、加速能源轉型等方面發(fā)揮關鍵作用 

 

生成式人工智能將提高油氣行業(yè)生產(chǎn)力

據(jù)鉆機地帶網(wǎng)站報道,亞馬遜網(wǎng)絡服務公司(AWS)能源企業(yè)技術專家侯賽因·謝爾日前表示,生成式人工智能(Generative AI)將對各行各業(yè)產(chǎn)生深遠影響。20多年來,該公司在人工智能和機器學習的開發(fā)和部署方面投入了大量資金,用于開發(fā)面向客戶服務和公司內(nèi)部使用的人工智能產(chǎn)品。

“機器學習的下一波浪潮即將到來,生成式人工智能重塑企業(yè)為客戶提供服務的方式,這樣的改變會發(fā)生在各行各業(yè),包括能源行業(yè)。亞馬遜網(wǎng)絡服務公司將幫助推動下一波浪潮,讓客戶輕松、經(jīng)濟地使用生成式人工智能。”侯賽因·謝爾說。

生成式人工智能是指基于算法、模型、規(guī)則生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內(nèi)容的技術。去年以來,以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術引發(fā)全球關注和熱議。

未來,生成式人工智能技術將在油氣行業(yè)得到廣泛應用,在提高運營效率、降低健康和安全風險、改善客戶體驗、最大限度減少與油氣生產(chǎn)相關的碳排放,以及加速能源轉型等方面發(fā)揮關鍵作用。

多種生成式人工智能技術應用受關注

生成式人工智能可以幫助解決運營現(xiàn)場安全問題。油氣項目通常建設在較為偏遠的地點,有時甚至會處于有害且危險的環(huán)境中。如果能減少工人前往現(xiàn)場的次數(shù),避免暴露在危險環(huán)境中,工人的健康和安全將得到最大保障。在這方面,生成式人工智能可以發(fā)揮重要作用。將現(xiàn)場實時監(jiān)控圖像發(fā)送到生成式人工智能應用程序后,人工智能可以掃描并識別潛在的安全風險,為個人防護和設備檢維修提供建議,最大限度地減少停機操作時間。

此外,生成式人工智能還可用于油藏地質(zhì)建模。生成式人工智能通過模擬油藏的生成過程合成油藏地質(zhì)模型。GAN(生成式對抗網(wǎng)絡)是一種流行的生成式人工智能技術,典型的GAN由兩個競爭塊或子網(wǎng)組成,即發(fā)生器網(wǎng)絡和鑒別器網(wǎng)絡。GAN發(fā)生器網(wǎng)絡經(jīng)過訓練可以生成與真實油藏相似的合成油藏地質(zhì)模型,而鑒別器網(wǎng)絡經(jīng)過訓練可以將真實油藏地質(zhì)模型與合成油藏地質(zhì)模型進行區(qū)分。經(jīng)過訓練后,GAN可以生成大量的合成油藏地質(zhì)模型,用于儲層模擬和優(yōu)化,減少不確定性,改善油氣產(chǎn)量預測。這些模型還可以用于地熱、CCS(碳捕集與封存)等其他重要的能源領域。

油氣行業(yè)還可以應用基于生成式人工智能的數(shù)字助理。由于油氣行業(yè)的大部分數(shù)據(jù)都是幾十年前的,并且存在各種系統(tǒng)和格式,數(shù)據(jù)訪問成了長期困擾油氣行業(yè)的問題。例如,油氣公司數(shù)十年來以不同格式創(chuàng)建了大量文件,包括pdf、演示文稿、報告、備忘錄、測井日志、文檔等,尋找有用的信息需要花費相當多的時間。通過生成式人工智能數(shù)字助理來索引這些文檔,可以極大地改善數(shù)據(jù)訪問流程,從而更好更快地做出決策。

侯賽因·謝爾認為,現(xiàn)在判斷生成式人工智能對油氣行業(yè)的潛在影響還為時尚早,首先要做的是推廣普及生成式人工智能技術。亞馬遜網(wǎng)絡服務公司為客戶和合作伙伴提供了靈活選擇,提供多種生成式人工智能技術服務。基于機器學習的人工智能技術將是最具變革性的技術之一,可以最大限度地提高生產(chǎn)力,負責任地使用人工智能技術是持續(xù)推動創(chuàng)新的關鍵。

此前,數(shù)據(jù)分析和咨詢公司GlobalData也表示,應用機器學習技術將大幅提高油氣行業(yè)的生產(chǎn)效率、提高油氣產(chǎn)量并降低成本。bp、??松梨?、馬來西亞國家石油公司、沙特阿美、殼牌、俄羅斯石油公司、俄羅斯天然氣工業(yè)股份公司和道達爾能源都正在嘗試在油氣生產(chǎn)中應用機器學習技術。

數(shù)據(jù)科學是油氣行業(yè)的未來

數(shù)據(jù)解決方案公司Prescient的創(chuàng)始人兼CEO安迪·王表示,數(shù)據(jù)科學是油氣行業(yè)的未來,將極大地提高油氣作業(yè)效率,降低成本,并增強安全性。數(shù)據(jù)科學技術涉及機器學習等許多數(shù)據(jù)工具,這將是未來油氣行業(yè)的重要組成部分。越來越多的油氣企業(yè)會采用數(shù)據(jù)科學技術。

在油氣行業(yè)應用數(shù)據(jù)科學技術,首先要了解如何應用技術正確地解決問題,因此目前油氣行業(yè)對數(shù)據(jù)科學專業(yè)人才的需求正在增加??偛课挥诿绹菟苟氐腜iper-Morgan Search公司的創(chuàng)始人兼總裁格拉德尼·達羅說:“油氣行業(yè)對數(shù)據(jù)科學領域的興趣正在增加,預計這種興趣將轉化為對數(shù)據(jù)科學專業(yè)人才不斷增加的需求,我們已經(jīng)收到了越來越多的公司咨詢,這將是未來的發(fā)展方向。”

位于美國路易斯安那州的oneSource Professional Search公司總裁戴夫·芒特表示,從該公司的油氣公司客戶群來看,對專業(yè)數(shù)據(jù)科學家的需求峰值是在新冠疫情前,在過去兩三年里需求有所放緩。對專業(yè)數(shù)據(jù)人才的需求主要來自陸上非常規(guī)頁巖油氣公司,這些公司處于高增長模式,擁有數(shù)百口井,有很多數(shù)據(jù)點可以進行抽樣和統(tǒng)計,而地質(zhì)分析公司、生產(chǎn)作業(yè)公司和礦產(chǎn)開采公司對數(shù)據(jù)科學人才的需求較小。

“我們不確定是油氣行業(yè)對專業(yè)數(shù)據(jù)科學人才的需求整體出現(xiàn)了下降,還是僅僅在我們服務的領域。”芒特說,“我們看到,對能夠在傳統(tǒng)崗位上整合高端統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析的員工,比如生產(chǎn)分析師、生產(chǎn)工程師和油藏工程師,存在越來越大的需求。”(郝芬 李嵩)

 


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