編者按：我們正處于技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)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(dāng)前，石油和天然氣行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)日趨復(fù)雜，需要采用創(chuàng)新的解決方案，以跟上時(shí)代發(fā)展的步伐，并滿足不斷增長(zhǎng)的能源需求。應(yīng)用人工智能技術(shù)有助于探索油氣行業(yè)新的可能性，推動(dòng)油氣行業(yè)的智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在應(yīng)用各種新興人工智能技術(shù)的同時(shí)，油氣企業(yè)也應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí)。

未來(lái)，生成式人工智能技術(shù)將在油氣行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，在提高運(yùn)營(yíng)效率、降低健康和安全風(fēng)險(xiǎn)、改善客戶體驗(yàn)、減少碳排放、加速能源轉(zhuǎn)型等方面發(fā)揮關(guān)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(jī)地帶網(wǎng)站報(bào)道，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司（AWS）能源企業(yè)技術(shù)專家侯賽因·謝爾日前表示，生成式人工智能（Generative AI）將對(duì)各行各業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。20多年來(lái)，該公司在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)和部署方面投入了大量資金，用于開(kāi)發(fā)面向客戶服務(wù)和公司內(nèi)部使用的人工智能產(chǎn)品。

“機(jī)器學(xué)習(xí)的下一波浪潮即將到來(lái)，生成式人工智能重塑企業(yè)為客戶提供服務(wù)的方式，這樣的改變會(huì)發(fā)生在各行各業(yè)，包括能源行業(yè)。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司將幫助推動(dòng)下一波浪潮，讓客戶輕松、經(jīng)濟(jì)地使用生成式人工智能。”侯賽因·謝爾說(shuō)。

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(shù)。去年以來(lái)，以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術(shù)引發(fā)全球關(guān)注和熱議。

未來(lái)，生成式人工智能技術(shù)將在油氣行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，在提高運(yùn)營(yíng)效率、降低健康和安全風(fēng)險(xiǎn)、改善客戶體驗(yàn)、最大限度減少與油氣生產(chǎn)相關(guān)的碳排放，以及加速能源轉(zhuǎn)型等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

多種生成式人工智能技術(shù)應(yīng)用受關(guān)注

生成式人工智能可以幫助解決運(yùn)營(yíng)現(xiàn)場(chǎng)安全問(wèn)題。油氣項(xiàng)目通常建設(shè)在較為偏遠(yuǎn)的地點(diǎn)，有時(shí)甚至?xí)幱谟泻η椅ｋU(xiǎn)的環(huán)境中。如果能減少工人前往現(xiàn)場(chǎng)的次數(shù)，避免暴露在危險(xiǎn)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(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像發(fā)送到生成式人工智能應(yīng)用程序后，人工智能可以掃描并識(shí)別潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，為個(gè)人防護(hù)和設(shè)備檢維修提供建議，最大限度地減少停機(jī)操作時(shí)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(guò)模擬油藏的生成過(guò)程合成油藏地質(zhì)模型。GAN（生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）是一種流行的生成式人工智能技術(shù)，典型的GAN由兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)塊或子網(wǎng)組成，即發(fā)生器網(wǎng)絡(luò)和鑒別器網(wǎng)絡(luò)。GAN發(fā)生器網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以生成與真實(shí)油藏相似的合成油藏地質(zhì)模型，而鑒別器網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以將真實(shí)油藏地質(zhì)模型與合成油藏地質(zhì)模型進(jìn)行區(qū)分。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，GAN可以生成大量的合成油藏地質(zhì)模型，用于儲(chǔ)層模擬和優(yōu)化，減少不確定性，改善油氣產(chǎn)量預(yù)測(cè)。這些模型還可以用于地?zé)帷CS（碳捕集與封存）等其他重要的能源領(lǐng)域。

油氣行業(yè)還可以應(yīng)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?jǐn)?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(wèn)成了長(zhǎng)期困擾油氣行業(yè)的問(wèn)題。例如，油氣公司數(shù)十年來(lái)以不同格式創(chuàng)建了大量文件，包括pdf、演示文稿、報(bào)告、備忘錄、測(cè)井日志、文檔等，尋找有用的信息需要花費(fèi)相當(dāng)多的時(shí)間。通過(guò)生成式人工智能數(shù)字助理來(lái)索引這些文檔，可以極大地改善數(shù)據(jù)訪問(wèn)流程，從而更好更快地做出決策。

侯賽因·謝爾認(rèn)為，現(xiàn)在判斷生成式人工智能對(duì)油氣行業(yè)的潛在影響還為時(shí)尚早，首先要做的是推廣普及生成式人工智能技術(shù)。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)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(shù)服務(wù)。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)將是最具變革性的技術(shù)之一，可以最大限度地提高生產(chǎn)力，負(fù)責(zé)任地使用人工智能技術(shù)是持續(xù)推動(dòng)創(chuàng)新的關(guān)鍵。

此前，數(shù)據(jù)分析和咨詢公司GlobalData也表示，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)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、埃克森美孚、馬來(lái)西亞國(guó)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(dá)爾能源都正在嘗試在油氣生產(chǎn)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

數(shù)據(jù)科學(xué)是油氣行業(yè)的未來(lái)

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(xué)是油氣行業(yè)的未來(lái)，將極大地提高油氣作業(yè)效率，降低成本，并增強(qiáng)安全性。數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)涉及機(jī)器學(xué)習(xí)等許多數(shù)據(jù)工具，這將是未來(lái)油氣行業(yè)的重要組成部分。越來(lái)越多的油氣企業(yè)會(huì)采用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)。

在油氣行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，首先要了解如何應(yīng)用技術(shù)正確地解決問(wèn)題，因此目前油氣行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人才的需求正在增加。總部位于美國(guó)休斯敦的Piper-Morgan Search公司的創(chuàng)始人兼總裁格拉德尼·達(dá)羅說(shuō)：“油氣行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的興趣正在增加，預(yù)計(jì)這種興趣將轉(zhuǎn)化為對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人才不斷增加的需求，我們已經(jīng)收到了越來(lái)越多的公司咨詢，這將是未來(lái)的發(fā)展方向。”

位于美國(guó)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(lái)看，對(duì)專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求峰值是在新冠疫情前，在過(guò)去兩三年里需求有所放緩。對(duì)專業(yè)數(shù)據(jù)人才的需求主要來(lái)自陸上非常規(guī)頁(yè)巖油氣公司，這些公司處于高增長(zhǎng)模式，擁有數(shù)百口井，有很多數(shù)據(jù)點(diǎn)可以進(jìn)行抽樣和統(tǒng)計(jì)，而地質(zhì)分析公司、生產(chǎn)作業(yè)公司和礦產(chǎn)開(kāi)采公司對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)人才的需求較小。

“我們不確定是油氣行業(yè)對(duì)專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)人才的需求整體出現(xiàn)了下降，還是僅僅在我們服務(wù)的領(lǐng)域。”芒特說(shuō)，“我們看到，對(duì)能夠在傳統(tǒng)崗位上整合高端統(tǒng)計(jì)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(lái)越大的需求。”（郝芬 李嵩）