驶向数字智能的瀚海,“懂行人”助力石油人乘风破浪
如何寻找蕴藏在地下的油气资源?
20 世纪初宾西法尼亚州刚刚打出第一口产油井的当地人可能会告诉你,向天上扔手杖,掉下来手杖指向哪里,就把油井位移向哪里。显然这是不科学的,结果也可想而知。
随后,油气勘探技术和方法持续演进,重力勘探、地震反射波法等不断涌现,开启了石油工业大发展时期;而在上世纪末,借助计算机做数据处理,更使得油气勘探技术达到新的水平。
进入 21 世纪,油气勘探与前沿科技的捆绑更加紧密。特别是最近几年,拥抱人工智能,通过数字化进行勘探开发,更成为了国内外许多石油企业的共同选择。那么具体到国内油气行业,云、AI 等新一代数字技术的融合,又是如何加速地下油气更快现身的呢?
AI 与油气勘探的强耦合
“油田儿女多奇志,走遍瀚海建功业”,曾几何时,支撑我国工业化发展的石油人是当代英雄的代名词。然而时移世易,行业所面对的压力也在与日俱增。
如何增加我国的油气产量,降低对外进口,同时解决新油气勘探难、勘探开发生产的成本高、生态环境保护等等问题。人工智能就成为时代变局中石油人的新矿机,帮助能源行业进行数字化转型和智能创新。
行业内部有意愿有基础,行业外部有技术有“懂行”伙伴,两者强耦合,正在加速推动中国油气勘探与 AI 的拥抱和创新突破。
五大系统模块,推动石油勘探开发转型升级
作为油气行业“懂行人”,华为深入行业关键业务场景,将 AI 等新技术融入其中,携手中国石油打造了创新的人工智能计算平台,该平台由数据处理、知识图谱、机器学习、服务超市、系统管理五大模块组成,从数据集成、数据标注,到机器学习,再到模型发布、推理应用等等,为石油勘探开发提供了一站式 AI 开发环境。
数据处理模块:实现结构化数据、非结构化数据、半结构化数据的自动集成,从海量勘探开发数据中提取数据特征,辅助数据标注,为智能计算提供样本;
知识图谱模块:知识图谱是新一代人工智能技术的重要组成部分。通过自然语言处理和图数据库存储技术,充分挖掘勘探开发研究成果,从海量信息中自动提炼有价值的知识,为找油找气提供快速有效的知识服务,实现研究成果的固化与传承;
机器学习模块:提供可视化机器学习和先进的智能模型创建工具,系统配备了 120 多个开箱即用的人工智能算法,该模块是人工智能平台的超级计算中心;
服务超市模块:是一个开放式智能服务共享与智能模型发布中心,提供了便捷的服务发布、模型管理与智能共享工具,内置自然语言处理、智能问答、知识搜索、知识推荐、文本生成等 35 个常用智能服务,是智能化应用的高速入口;
系统管理模块:具备权限管理、告警管理、运行监控、用户管理、日志管理等能力,保障系统的可用、可靠以及安全性。
可以看到,这一创新的人工智能通用计算平台的出现,不仅为石油勘探开发提供了一站式 AI 开发环境,更大幅度降低了 AI 在传统行业的落地门槛,让我们看到了石油勘探产业升级的真实可能性和提质增效的蓝图。
更“懂行”的 AI 改变了什么?
目前,基于这一人工智能通用计算平台的转型实践已经在勘探院及大庆、长庆、新疆、大港等油田展开试运行。
比如中国石油大港油田借助该平台对 900 口油井进行机器学习,实现了油气水层的智能识别,评价时间缩短了 70%,识别的准确率达到测井解释专家水平。
大庆油田勘探开发研究院开发规划室,基于该平台对 3 个典型区块进行产量和含水指标预测,建立了针对中高渗透稀油砂岩油藏的指标预测模型,预测精度达到 90%以上,比常规预测方法提高 10%左右,大大提高了油井生产动态管理水平和单井措施决策的准确性。
此外,再结合物联网技术和机器学习方法,中国石油青海油田8个采油厂通过生产现场的远程管理实现了无人值守,减少了作业维护费用 20%……
这一系列提质增效的数字化转型实践背后,也折射出“新基建”热潮中的产业困境和机遇点:复杂的数字技术体系与迫切的深层业务转型需求,必须化繁为简、融会贯通来实现全新的价值突破。
作为中国油气行业数字化转型的“懂行”伙伴,华为在这一过程中,为油气行业带来了双重价值:
一方面,全栈全场景全流程的技术解决方案,可以满足油气行业庞大体系的多元技术融入与应用创新诉求。
通过 5G+云+AI 等一系列全面、多元的技术协同,充分满足油气行业各个场景的变革需求,而不是追求“头痛医头脚痛医脚”的短期效果。同时全栈 AI 能力就如同一个技术领域的“四维空间”,为垂直行业转型提供了多元化、一站式的自由选择。
另一方面,与“懂行”的客户、伙伴协同创新,让新技术与垂直行业完成精准对接和价值支撑,更将实现人工智能通用计算平台的持续升级。因为“懂行”,所以可以更细致地贴合和适配行业的现实业务需求,在满足当下降本增效需要的同时,也具备应对长期变化的学习和演进能力,实现价值的循环释放。
相信随着越来越多行业“懂行人”的深入,中国油气行业这艘“大船”将又稳又快地乘风破浪,驶向数字智能的“瀚海”。
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