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在日前召开的2023中国油气人工智能科技大会上，众多优秀案例展示出数字化、智能化技术已经广泛应用于油气产业链的各主要环节。油气企业通过运用科技“引擎”，不断降低生产成本，提高气田开发水平。

“中国石化、中国石油、中国海油在数字化转型方面打下了良好基础。目前，通过数据共享、业务协同和智能化建设，已经迈向智能化油气发展阶段。但需要注意的是，油气行业数智化落地应用是一项复杂的系统工程，更是一场持久攻坚战，不能一蹴而就，需要以点带面、逐渐铺开。油气行业实现人工智能落地道阻且长，但未来可期。”中国工程院院士刘合说。

(资料图片)

为油气生产安装“脑、眼、手”

近年来，数字化、智能化不断赋能油气产业链各环节，数智化的“脑、眼、手”为油气勘探开发、生产等环节注入新活力。比如，中国石油东方物探公司应用的“Timer”软件，为高效勘探突破和资源发现提供了重要技术支撑，堪称“智能大脑”。

中国海油渤海油田秦皇岛32-6油田是我国第一个海上智能油田，在油田CEPI平台主配电间内的无轨智能巡检机器人，成为油田一个不受固定轨道限制的智能安全“卫士”。通过数字技术赋能油田生产和运营管理，中国海油不仅节省了操作费用、增加了产量，还让系统更加安全可靠，开创了“智能、安全、高效”的新型海上油气开采运营模式。

中国石油大港油田将人工智能与物联网、大数据等技术有机结合，成功研发系列油井智能调控产品，实现了人工操作向智能管控模式转变。

刘合表示，国内油气企业都在描绘自己的数智化“蓝图”。油气行业信息化和数字化建设也经历了单机应用、分散建设、集中建设、集成应用的过程，基本实现了数字化油气田建设目标。目前，正在通过数据共享、业务协同和智能化应用建设逐步迈向智能油气田阶段。“不论是从决策一致性、科学开发，还是从高效生产、实现理想投资回报率来看，都需要人工智能技术继续落地。”

数智化发展还需迈坎

“不少企业认为，数字化、智能化转型只是信息化系统的实施或是新技术的试点应用。”刘合说，“事实上，数字化、智能化转型是涉及企业全业务、跨职能的系统性改革工程，单一的生产环节加人工智能技术并不‘解渴’。大数据不是数据大，转型必须依托生产方式、业务模式的变革，否则无法做到产业升级和提质增效。也因为油气企业属于资源型企业，受地域影响大，客观条件和资源获取能力给人工智能发展带来一定挑战，仍然存在数据共享难、业务场景杂、研发生态弱、短期见效慢等问题。”

实现数字化、智能化，还要闯过多道关口。一方面，油气行业缺少价格低廉、常态化的监测数据采集技术作为支撑，数据获取成本高，数据质量问题突出，缺乏标准。且油气业务场景复杂，要融合专业领域知识，无法单纯依靠数据驱动。

另一方面，数据互通存在难题。中国海洋石油有限公司副总裁孙福街指出：“‘数据+平台+应用’是国际石油公司数字化转型和智能化发展的主流框架。而国内不少企业信息化建设相对分散、数据孤岛现象严重，只能边治理、边建设、边整合、边应用，需要加速解决传统组织模式下各板块孤岛丛生问题，提升组织协同效率。”

刘合表示，行业内数据无法互联互通，加上技术人才缺乏，合作运维是个大问题。如果让数据仅停留在表层分析上，就无法自主提供决策和优化生产的能力。“更重要的是，未来人工智能落地应用投入周期长，产品和复合型人才培养成本高，短期内投入产出比不高，导致不少企业对人工智能应用的认识和投资意愿不足，缺乏有效管理体制与政策支持配合。技术和业务人员之间存在目标差异下的协作配合问题。”

让数据资源变为资产

在全球油气行业景气度复苏预期下，与IT公司强强联手，加快布局数字化，运用大数据、人工智能赋能油气行业，成为多家石油公司的共识。

刘合建议，要加强数据治理，实现数据共享和质量管控，利用区块链等技术建立可信、透明、可追溯的数据交换与业务协同体系。“数据也需要去伪存真，让海量数据变成有用的数据、准确的数据，让数据资源真正成为数据资产。”

与会人士表示，油气企业要认识到数字化转型和智能化发展是系统工程，应该转变固有观念。

“油气行业人工智能落地是一项复杂的系统工程，单独的AI模型无法解决复杂的业务问题，且油气行业专业知识壁垒高，业务场景复杂程度高，还需要知识和数据双驱动，培养复合型人才迫在眉睫。”刘合说，“应当鼓励高校、企业等核心产业主体协同合作，构筑AI行业应用的技术纵深发展。”

中国工程院院士李根生也表示，未来要重点培养油气行业数智化复合型人才，基于业务场景需求，让数据资源、人力资源、模型算法共同推动我国油气业人工智能发展。

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