9月25~26日,2019中國(guó)智慧油氣田技術(shù)交流會(huì)在中國(guó)石油大學(xué)(北京)召開(kāi)。本次交流會(huì)由中國(guó)石油和石化工程研究會(huì)、北京石油學(xué)會(huì)、中國(guó)石油大學(xué)(北京)主辦,中國(guó)石油、中國(guó)石化、中國(guó)海油的信息化管理部門(mén)聯(lián)合主辦。 　　近年來(lái),我國(guó)石油石化行業(yè)積極推進(jìn)工業(yè)化和信息化深度融合,充分結(jié)合勘探開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)科研、經(jīng)營(yíng)管理的實(shí)際需求,通過(guò)信息化建設(shè)促進(jìn)油田主營(yíng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)。本次交流會(huì)匯聚院士、專(zhuān)家與業(yè)界人士500余人,圍繞人工智能、大數(shù)據(jù)等在油氣勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用展開(kāi)廣泛討論,努力推動(dòng)油氣工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。 　　與會(huì)專(zhuān)家認(rèn)為,我國(guó)油氣工業(yè)正面臨五個(gè)方面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),必須通過(guò)加快智能化建設(shè)來(lái)解決,而中美兩國(guó)大數(shù)據(jù)人工智能在石油工業(yè)的應(yīng)用均處于起步階段,具有從并跑發(fā)展成領(lǐng)跑的重要戰(zhàn)略機(jī)遇,必須加強(qiáng)主要技術(shù)創(chuàng)新,由石油工程師唱主角,制定讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)生應(yīng)用價(jià)值的專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景,通過(guò)人工智能讓數(shù)據(jù)變“聰明”。本版今日專(zhuān)題報(bào)道此次交流會(huì)專(zhuān)家主要觀點(diǎn),敬請(qǐng)關(guān)注。 　　油氣工業(yè)智能化面臨歷史機(jī)遇 　　與會(huì)院士、專(zhuān)家認(rèn)為,當(dāng)前,第四次工業(yè)革命已經(jīng)到來(lái),其發(fā)展之快速、威力之強(qiáng)大、范圍之廣泛、影響之深遠(yuǎn),超過(guò)前三次工業(yè)革命。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)通信、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈、機(jī)器人等技術(shù)有機(jī)融合協(xié)同發(fā)展,將引發(fā)社會(huì)和產(chǎn)業(yè)顛覆性的變化。 　　事實(shí)上,社會(huì)生活已經(jīng)發(fā)生很多顛覆性變化,如智能醫(yī)療、智能交通、人臉識(shí)別、無(wú)人值守、掃碼支付、智慧城市甚至最新的腦機(jī)聯(lián)動(dòng)等,下一步必將延伸至產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。 　　而我國(guó)油氣工業(yè)在經(jīng)歷多年高速發(fā)展后,近年來(lái)正面臨五個(gè)方面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 　　第一,石油資源品位劣質(zhì)化。隨著勘探持續(xù)推進(jìn),新發(fā)現(xiàn)的優(yōu)質(zhì)資源越來(lái)越少,特低、超低滲透和致密等低品位資源占70%以上。 　　第二,主力老油田普遍進(jìn)入特高含水后期開(kāi)發(fā)階段。剩余油高度分散,產(chǎn)量呈嚴(yán)重遞減趨勢(shì),開(kāi)采難度日益增大,成本大幅提高。 　　第三,面臨低油價(jià)困境。國(guó)際油價(jià)于2014年下半年斷崖式突降,此后持續(xù)低迷,近期雖有回升,但中低油價(jià)仍可能持續(xù)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。 　　第四,安全環(huán)保壓力大。安全環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)提高,成本增加;環(huán)保區(qū)域內(nèi)的生產(chǎn)井要全部關(guān)閉,全國(guó)每年大體影響1000萬(wàn)噸產(chǎn)量。 　　第五,國(guó)家能源安全問(wèn)題。我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展導(dǎo)致原油需求量大大超過(guò)國(guó)內(nèi)原油生產(chǎn)能力,原油對(duì)外依存度逐年攀升,引發(fā)石油安全供給問(wèn)題。 　　解決這些難題,需要大幅提高效率、降低成本,加快智能化建設(shè)是重要手段。 　　中國(guó)工程院院士韓大匡認(rèn)為,從大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)發(fā)展來(lái)看,美國(guó)仍處于領(lǐng)先地位,我國(guó)緊隨其后,且有趕超趨勢(shì)。我國(guó)的AI(人工智能)相關(guān)論文發(fā)表總數(shù)、高引論文數(shù)和專(zhuān)利數(shù)實(shí)現(xiàn)超越美國(guó),但在人工智能理論發(fā)展和技術(shù)方向的引領(lǐng)方面,美國(guó)還占據(jù)支配地位。但是,無(wú)論美國(guó)還是中國(guó),大數(shù)據(jù)和人工智能在石油產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用均有所滯后。 　　韓大匡院士的團(tuán)隊(duì)調(diào)研發(fā)現(xiàn),美國(guó)大油公司總體上還處在窺測(cè)方向、進(jìn)行技術(shù)準(zhǔn)備的階段,尚未出現(xiàn)力度大、覆蓋面廣的大動(dòng)作;服務(wù)公司在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用方面,雖然個(gè)別新技術(shù)有所突破,但還未普遍推出成熟的商業(yè)應(yīng)用;研究主要集中于日常生產(chǎn)技術(shù)的改進(jìn),還未見(jiàn)著眼于主體技術(shù)更新?lián)Q代的研究。 　　調(diào)研的結(jié)論是:美國(guó)大數(shù)據(jù)在石油工業(yè)的應(yīng)用雖取得個(gè)別較好的研究成果,實(shí)現(xiàn)技術(shù)上的突破,且近年來(lái)有加快發(fā)展的趨勢(shì),但總體上還處于起步階段。 　　這就為我國(guó)油氣工業(yè)提供了從并跑發(fā)展成領(lǐng)跑的重要戰(zhàn)略機(jī)遇,而落腳點(diǎn)就是主要技術(shù)的更新?lián)Q代。 　　如利用大數(shù)據(jù)人工智能方法可以有效增加勘探的科學(xué)性,減少不確定性,從而增加高品位儲(chǔ)量的發(fā)現(xiàn),緩解石油資源劣質(zhì)化的趨勢(shì)。 　　再如,通過(guò)大數(shù)據(jù)方法,對(duì)高含水油田各井的注水全過(guò)程和各階段吸水剖面進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),再加上準(zhǔn)確的滲透率三維分布,就有可能算準(zhǔn)各層的剩余油分布,從而可以在特高含水區(qū)達(dá)到少打井多出油、提高水驅(qū)采收率的目的。 　　中國(guó)工程院院士李陽(yáng)同樣認(rèn)為,目前,國(guó)內(nèi)油田企業(yè)雖已初步建成一批數(shù)字油田,但智能化仍處于起步階段,國(guó)外油公司也尚未建成覆蓋完整業(yè)務(wù)鏈條的智能化應(yīng)用。 　　智能油氣田的 中外實(shí)踐 　　智能油氣田,就是以油氣物流關(guān)系為主線(xiàn),在自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集和控制的基礎(chǔ)上,應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),建立全面感知、自動(dòng)控制、智能預(yù)測(cè)、優(yōu)化決策的生產(chǎn)體系,實(shí)現(xiàn)勘探開(kāi)發(fā)、油藏管理、采油工藝、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的持續(xù)優(yōu)化,達(dá)到效益與采收率最大化的目的。 　　李陽(yáng)院士認(rèn)為,智能油氣田的發(fā)展方向包括智能油氣藏、智能化地面工程和生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)一體化。 　　近年來(lái),國(guó)內(nèi)外能源公司積極尋求智能化發(fā)展,在不同環(huán)節(jié)均實(shí)施了重要戰(zhàn)略舉措,收到良好效果。 　　殼牌在馬來(lái)西亞Borneo海面的SF30油田建成首批智能油氣田,專(zhuān)注于生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、生產(chǎn)優(yōu)化、油藏監(jiān)測(cè)和油田開(kāi)發(fā),可對(duì)井下流量進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控,通過(guò)遠(yuǎn)程調(diào)節(jié)井下層段控制閥實(shí)現(xiàn)單井的多層段組合采油,提高了采收率。 　　雪佛龍開(kāi)發(fā)了一系列油藏和生產(chǎn)相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)(總稱(chēng)i-connect),通過(guò)開(kāi)放的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和共有信息平臺(tái)整合多種數(shù)據(jù)并應(yīng)用,增強(qiáng)了對(duì)油氣田的感知能力和分析能力。 　　道達(dá)爾公司通過(guò)搭建油氣生產(chǎn)一體化協(xié)同研究平臺(tái),實(shí)現(xiàn)油氣藏、注采井、集輸?shù)壬a(chǎn)全系統(tǒng)的模擬與優(yōu)化,高效解決諸多開(kāi)發(fā)生產(chǎn)問(wèn)題,為油氣田開(kāi)發(fā)的智能管理提供了基礎(chǔ)模型。 　　昆士蘭天然氣公司是世界上第一家完全靠煤層氣提供LNG(液化天然氣)的油氣公司,通過(guò)建設(shè)一體化生產(chǎn)分析優(yōu)化系統(tǒng)集成油氣生產(chǎn)各節(jié)點(diǎn)信息,獲取并分析各節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài),從全局角度優(yōu)化油氣生產(chǎn)運(yùn)行系統(tǒng)。 　　國(guó)內(nèi)各大石油公司也不斷探索智能油氣田的建設(shè)模式。 　　中國(guó)石化信息化建設(shè)目前以“智能制造”和“商業(yè)新業(yè)態(tài)”為主攻方向,通過(guò)打造“石化智云平臺(tái)”,構(gòu)建支撐智慧石化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。 　　智能油氣田方面,于2013年啟動(dòng),打造了中原普光、西北三廠(chǎng)兩個(gè)智能油氣田建設(shè)示范區(qū),并逐步在油氣勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域推廣。 　　智能工廠(chǎng)方面,在國(guó)內(nèi)石化行業(yè)率先開(kāi)展研究建設(shè),生產(chǎn)運(yùn)行管理水平有效提升:生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動(dòng)采集率提高10個(gè)百分點(diǎn),達(dá)到95%以上;重點(diǎn)環(huán)境排放點(diǎn)實(shí)現(xiàn)100%實(shí)時(shí)監(jiān)控與分析預(yù)警;能源管理實(shí)現(xiàn)能源可視化、在線(xiàn)可優(yōu)化;生產(chǎn)優(yōu)化從局部?jī)?yōu)化、月優(yōu)化向一體化優(yōu)化、在線(xiàn)優(yōu)化轉(zhuǎn)變,勞動(dòng)生產(chǎn)率提高20%以上。 　　智能管線(xiàn)方面,建成智能化管線(xiàn)管理系統(tǒng),初步實(shí)現(xiàn)對(duì)3萬(wàn)多公里的長(zhǎng)輸、廠(chǎng)際管線(xiàn)的數(shù)字化、可視化管理,提高了管道隱患治理和油氣管網(wǎng)安全運(yùn)行水平。 　　中國(guó)石油于去年底建成發(fā)布勘探開(kāi)發(fā)夢(mèng)想云1.0,構(gòu)建了統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖、統(tǒng)一技術(shù)平臺(tái),并云原生開(kāi)發(fā)了勘探業(yè)務(wù)研究環(huán)境,標(biāo)志著其上游業(yè)務(wù)全面進(jìn)入“厚平臺(tái)、薄應(yīng)用、模塊化、迭代式”的敏捷時(shí)代。 　　其統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)1.7PB,涵蓋上游業(yè)務(wù)所涉及的油氣藏、生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)等6個(gè)領(lǐng)域,物探、鉆井、經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)等15個(gè)專(zhuān)業(yè)。統(tǒng)一技術(shù)平臺(tái)(PaaS)具備安全、開(kāi)放、兼容與持續(xù)演進(jìn)特性。 　　基于統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖,在統(tǒng)一技術(shù)平臺(tái)上,構(gòu)建涵蓋上游業(yè)務(wù)勘探生產(chǎn)、開(kāi)發(fā)生產(chǎn)、協(xié)同研究、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、安全環(huán)保等5個(gè)領(lǐng)域的通用應(yīng)用。 　　目前,夢(mèng)想云共研發(fā)136款業(yè)務(wù)工具,集成12款第三方專(zhuān)業(yè)軟件,應(yīng)用于1175個(gè)勘探開(kāi)發(fā)研究項(xiàng)目,應(yīng)用后數(shù)據(jù)準(zhǔn)備效率提高60~100倍,研究工作效率提高20%以上,節(jié)約硬件成本50%以上,軟件采購(gòu)成本降低60%以上。 　　中國(guó)海油將2019年定位為公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型元年,目前正在開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計(jì)工作。智能油田建設(shè)是其上游業(yè)務(wù)落實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。 　　中國(guó)海油智能油田建設(shè)聚焦業(yè)務(wù)需求,主要在研究、勘探、鉆井、開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)、工程等六個(gè)方面開(kāi)展了應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)和基礎(chǔ)系統(tǒng)整合,各類(lèi)應(yīng)用取得良好成效。中國(guó)海油將按照智能油田頂層設(shè)計(jì),堅(jiān)持“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)、IT引領(lǐng)”的原則,分三個(gè)階段,在2025年基本建成智能油田。 　　人工智能讓數(shù)據(jù) 變“聰明” 　　目前,國(guó)內(nèi)很多油田已建成自動(dòng)化采集和監(jiān)控系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)對(duì)油水井、生產(chǎn)設(shè)備等的實(shí)時(shí)監(jiān)控,因此產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。若不能將這些數(shù)據(jù)有效利用,充其量只是“數(shù)據(jù)大”而已,遠(yuǎn)稱(chēng)不上“大數(shù)據(jù)”。 　　李陽(yáng)院士表示,智能油氣田建設(shè)就是從全面數(shù)據(jù)化到為數(shù)據(jù)賦能,再做到讓數(shù)據(jù)聰明。 　　首先是數(shù)據(jù)感知。包括高精度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集,研發(fā)更精密的隨鉆分析、室內(nèi)測(cè)試、井下監(jiān)測(cè)和井口計(jì)量等儀器設(shè)備,實(shí)現(xiàn)油氣藏開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的全方位、高精度、自動(dòng)化、實(shí)時(shí)采集;大數(shù)據(jù)高速傳輸和存儲(chǔ),基于5G、光纖等通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)油田數(shù)據(jù)高速傳輸,基于云存儲(chǔ)技術(shù)實(shí)現(xiàn)TB或PB級(jí)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),構(gòu)建工業(yè)設(shè)備—云端存儲(chǔ)設(shè)備—人類(lèi)設(shè)備的油氣藏開(kāi)發(fā)物聯(lián)網(wǎng)。 　　然后是數(shù)據(jù)認(rèn)知。包括數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+物理指導(dǎo),即以現(xiàn)有的物理模型、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)約束數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)程;物理規(guī)律自我發(fā)現(xiàn),即從數(shù)據(jù)中尋找物理規(guī)律,發(fā)現(xiàn)物理規(guī)律,并建立能夠描述物理規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。 　　最后是數(shù)據(jù)預(yù)知。包括物理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)、以數(shù)據(jù)為中心優(yōu)化油氣田開(kāi)發(fā)等。 　　讓數(shù)據(jù)變“聰明”,要靠人工智能。對(duì)地下看得清、算法算得快、結(jié)果靠得住,有兩條途徑,傳統(tǒng)建模—數(shù)模一體化方法強(qiáng)調(diào)物理,而動(dòng)態(tài)分析—擬合—預(yù)測(cè)方法強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù),兩者均有優(yōu)點(diǎn)也有弱點(diǎn)。在此次交流會(huì)上,物理與數(shù)據(jù)的結(jié)合越來(lái)越受到關(guān)注。 　　數(shù)據(jù)和物理結(jié)合,可以集成油藏靜態(tài)、動(dòng)態(tài)、監(jiān)測(cè)、模擬全部數(shù)據(jù),通過(guò)人工智能算法持續(xù)提高油藏預(yù)測(cè)的精度,最終實(shí)現(xiàn)油藏參數(shù)及狀態(tài)的精細(xì)刻畫(huà)。 　　有學(xué)者還提出一種基于井間連通性的物理數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,利用油水井生產(chǎn)動(dòng)態(tài)和物質(zhì)平衡進(jìn)行計(jì)算,相比傳統(tǒng)數(shù)模可提高效率上百倍。 　　智能油氣田建設(shè),是石油工程師唱主角,還是人工智能唱主角?業(yè)界共識(shí)是:石油工程師仍是大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)生價(jià)值應(yīng)用的主角,制定讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)生應(yīng)用價(jià)值的專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景才是關(guān)鍵。 　　塔里木油田技術(shù)人員利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),只需對(duì)9條骨干剖面、5.8萬(wàn)個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行半個(gè)小時(shí)的學(xué)習(xí),就能在兩分鐘內(nèi)完成一個(gè)116平方公里目的層的解釋任務(wù)。他們還利用110口井訓(xùn)練,用40口井預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)測(cè)井巖性自動(dòng)快速識(shí)別,準(zhǔn)確率從83%提高到93%。 　　數(shù)據(jù)正變得越來(lái)越“聰明”。有研究機(jī)構(gòu)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)人工智能在油氣田的應(yīng)用可分為三大階段。第一是學(xué)習(xí)階段,數(shù)據(jù)開(kāi)始積累,處于人工智能嬰幼兒階段。第二是專(zhuān)家階段,數(shù)據(jù)積累到中期,處于人工智能青少年階段,可與專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)比肩,對(duì)油田降本開(kāi)始起到明顯作用。第三是超越專(zhuān)家的人工智能成熟階段,在專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)及大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,人工智能對(duì)油藏的認(rèn)識(shí)遠(yuǎn)超人類(lèi)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn),將從效率、效果、宏觀調(diào)整方面為老油田提供巨大效益。 　　雖然目前正處于第一階段,但相信在技術(shù)浪潮的強(qiáng)力推動(dòng)下,第二、第三階段很快就會(huì)到來(lái)。
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