高新技術(shù)的蓬勃發(fā)展和石油行業(yè)內(nèi)新技術(shù)爆發(fā)性地更新?lián)Q代，讓我們不得不思考，未來十年，誰(shuí)將主石油工業(yè)的沉浮？

編輯 | 石墨 近年來，高新技術(shù)的蓬勃發(fā)展和更新?lián)Q代，已經(jīng)刷新了人們對(duì)傳統(tǒng)石油勘探開發(fā)行業(yè)技術(shù)的認(rèn)知。石油工業(yè)眾多領(lǐng)域的改變和創(chuàng)新，比如提高采收率、定向鉆井和地質(zhì)導(dǎo)向、深水鉆完井及非常規(guī)油氣的蓬勃發(fā)展，意味著我們正在實(shí)現(xiàn)以更低廉的價(jià)格獲取復(fù)雜油藏的更高采收率。如果真如李開復(fù)所說“未來，90%的工作會(huì)被人工智能取代”，單單石油行業(yè)內(nèi)新技術(shù)爆發(fā)性地更新?lián)Q代，就讓我們不得不思考，未來十年，誰(shuí)將主石油工業(yè)的沉��？

人工智能，劃時(shí)代的技術(shù)

總體而言，人工智能雖然在石油工業(yè)的應(yīng)用還稍顯落后，也基本處于探索起步階段。但是，集成傳感器、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、人工智能（AI）、無(wú)人駕駛等技術(shù)正在創(chuàng)造和改變一個(gè)時(shí)代，而這已經(jīng)給“非常傳統(tǒng)”的石油工業(yè)，帶來了巨大挑戰(zhàn)和重塑的可能性。

例如，無(wú)人駕駛飛行器（UAV）已經(jīng)開始被應(yīng)用于監(jiān)測(cè)和管理石油設(shè)備運(yùn)行安全和效率；智能傳感器和衛(wèi)星圖像技術(shù)已經(jīng)開始幫助石油作業(yè)者，實(shí)現(xiàn)對(duì)偏遠(yuǎn)石油井場(chǎng)的實(shí)時(shí)遙控管理及操作，減小了長(zhǎng)期親身井場(chǎng)的孤單麻煩；COMOS、Walkinside等技術(shù)也正在幫助，搭建三維可視化虛擬石油平臺(tái)，通過數(shù)字化技術(shù)獲取每個(gè)組件的實(shí)時(shí)信息，讓作業(yè)者不用再親身涉足實(shí)際平臺(tái)，就可高效準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)管理監(jiān)測(cè)等等。

而且，隨著常規(guī)石油近百年開發(fā)，已經(jīng)日漸枯竭，剩余的可采油氣資源大多位于深海、極地等人力所不及的地區(qū)，而人工智能的應(yīng)用可能極大幫助人類實(shí)現(xiàn)對(duì)這些非常規(guī)油氣的經(jīng)濟(jì)安全開發(fā)，減少人員傷亡和供應(yīng)成本，同時(shí)還能更好減少石油開發(fā)帶來的環(huán)境污染。

基于人工智能、模擬集成化和自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析等一系列工具，正在并且也越來越多地被開發(fā)和廣泛使用。人工智能無(wú)疑是軟件開發(fā)領(lǐng)域的一個(gè)劃時(shí)代飛躍，它能夠不斷地儲(chǔ)備、學(xué)習(xí)和分析數(shù)據(jù)，從而幫助提高我們對(duì)未來預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，同時(shí)幫助更多企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析數(shù)據(jù)以獲得更多戰(zhàn)略認(rèn)識(shí)。 谷歌首席執(zhí)行官Sundar Pichai，“當(dāng)我觀察和分析計(jì)算機(jī)的未來發(fā)展方向時(shí)，我發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能正在幫助解鎖一些幾年前都不可想象的能力和技術(shù)。在未來10年里，我們將進(jìn)入一個(gè) ‘人工智能優(yōu)先’的新時(shí)代�！�

石油工業(yè)的人工智能，已在路上

日前，斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)成功利用人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，來解釋通過井下儀表(PDG)獲取的數(shù)據(jù)，用于指導(dǎo)和管理多井生產(chǎn)和流場(chǎng)重建。中國(guó)許多科研院所也已開始將人工智能與油氣技術(shù)相結(jié)合。

比如，中國(guó)航天科工三院35所研制了一款用于海底油氣管道檢測(cè)的機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)短時(shí)間內(nèi)獲取數(shù)據(jù)，為管道出具 “體檢報(bào)告”。通過人工智能技術(shù)，深入挖掘和分析隱藏著詳細(xì)的儲(chǔ)層特征和信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)油藏動(dòng)態(tài)的實(shí)時(shí)建模和分析。而這些工作由于數(shù)據(jù)庫(kù)本身數(shù)量大、和復(fù)雜多樣等特點(diǎn)，對(duì)人類自己來操而言，將是非常復(fù)雜和耗時(shí)的，近乎不可能。

另外，在石油工業(yè)其他領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄苋找嬖黾拥男枨�，諸如優(yōu)化井位及井身結(jié)構(gòu)、實(shí)時(shí)鉆井優(yōu)化、分層注水及安全、以及預(yù)測(cè)原油產(chǎn)量等等，不僅在刷新著對(duì)新一代石油工程師在數(shù)據(jù)分析方面的特別要求，也在改變著對(duì)未來石油開發(fā)所需人才的綜合技能考核標(biāo)準(zhǔn)。

IBM Watson無(wú)疑是應(yīng)用人工智能的典型成功例子之一。一個(gè)傳統(tǒng)工程師可能需要花費(fèi)他們80%的工作時(shí)間，用來搜索、閱讀、編譯和分析一個(gè)項(xiàng)目，IBM Waston卻可在幾秒鐘內(nèi)完成。因此可見，人工智能對(duì)節(jié)約時(shí)間和成本的影響是顯著的，而且這也必然將改變?nèi)藗儌鹘y(tǒng)作業(yè)方式。

美國(guó)通用電氣自進(jìn)入石油工業(yè)以來，一直以“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)改變石油行業(yè)”為公司發(fā)展定位，尤其在GE強(qiáng)勢(shì)收購(gòu)貝克休斯后，其影響正在引領(lǐng)和改變傳統(tǒng)的石油工業(yè)。另外，中國(guó)不少石油公司也已經(jīng)開始在與國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)IT巨頭 “聯(lián)手” 合作，比如，中國(guó)石油-華為共建數(shù)據(jù)中心、中國(guó)石化-阿里巴巴合作阿里云等等，正在開啟石油工業(yè)智能新時(shí)代。

迎接石油工業(yè)人工智能時(shí)代，下一個(gè)十年？

雖然石油工程及開發(fā)早早已經(jīng)與軟件開發(fā)和應(yīng)用高度融合，但是人工智能的到來，還是可能會(huì)徹底破壞目前石油工業(yè)的思維和運(yùn)營(yíng)模式。這也將必然對(duì)石油工業(yè)未來招聘員工的技能要求帶來革命性變化，在這個(gè)急速改變的時(shí)代，身在石油行業(yè)的我們也會(huì)不斷地懷疑傳統(tǒng)的石油工程技能在不遠(yuǎn)的將來是否還有一席之地，單單具備石油工程傳統(tǒng)的技術(shù)知識(shí)已不再是將來石油工業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)所在。

隨著創(chuàng)新時(shí)代以及IT技術(shù)呈指數(shù)性的換代更新，唯有在傳統(tǒng)石油工程技術(shù)知識(shí)及人工智能相結(jié)合的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造力及創(chuàng)意思維的戰(zhàn)略整合，才可以主動(dòng)適應(yīng)和贏得未來的石油工業(yè)發(fā)展。

毫無(wú)疑問，10年后的石油工業(yè)將和現(xiàn)在大不相同。抓住機(jī)會(huì)、開拓創(chuàng)新，主動(dòng)適應(yīng)人工智能技術(shù)帶來的沖擊，并有效地應(yīng)用該技術(shù)實(shí)現(xiàn)石油開發(fā)更加低廉、高效和安全，是必然之舉。相信，在對(duì)石油工程沖擊和改造后，人工智能一定可以造福于石油工業(yè)，以及身在石油工業(yè)的每一個(gè)體。 未雨綢繆，主動(dòng)擁抱石油工業(yè)下一個(gè)新時(shí)代—“人工智能”！創(chuàng)新者，贏天下！

轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)：薈萃能源