以人工智能技術為智慧引擎驅動能源行業新跨越
時間：2024-06-18 17:21
來源：網絡
作者:小編
中國工程院院士 劉合
推動數據全生命周期管理，強化數據標準化與治理，構建安全的數據共享機制
推動融合算力建設，實現算力資源的按需分配和動態擴展
自主開發適合行業特色的算法，實現關鍵技術國產化替代
油氣行業的數智化轉型是時代的選擇與必然。隨著數字化、智能化技術的日新月異，油氣行業逐漸認識到，唯有擁抱科技，才能在激烈的市場競爭中保持領先。數智化不僅能夠顯著提高勘探開發的效率與精準度，而且在生產管理、安全環保乃至整個產業鏈的優化升級中展現出巨大潛力。通過大數據分析、云計算、物聯網以及人工智能等先進技術的深度融合，油氣行業正在逐步構建一個高度集成、智能響應的產業生態，為行業的可持續發展鋪就堅實基石。
油氣行業的數智化已進入快速發展軌道，諸多創新應用如雨后春筍般涌現。以薄片智能鑒定為例，利用人工智能技術將資深地質學家和油藏工程師多年積累的寶貴經驗轉化為算法模型，實現了對巖石薄片的快速、準確分析。此舉不僅極大地提高了鑒定效率，減少了對專家人力的依賴，而且讓偏遠的油田也能請到頂級專家進行遠程診斷，從而降低了成本，提高了資源開采的效益和安全性。這僅僅是數智化助力油氣行業提質增效的冰山一角，更多的創新正不斷推動著行業深刻變革。但油氣行業人工智能應用的深化之路并非坦途，一系列問題與挑戰亟待解決。
一是推動數據全生命周期管理。油氣勘探開發的數據具有高度專業性和復雜性，如地球物理數據、井筒數據等。獲取這些數據難度大、成本高，數據質量參差不齊。在構建和訓練人工智能模型時，低質量的數據直接影響模型的準確性與可靠性。同時，油氣企業的數據分散在不同部門和地區，形成了數據孤島。一方面，要強化數據標準化與治理。建立統一的數據標準和規范，促進數據的標準化、格式化，提升數據的可用性和互操作性。加強數據質量控制，確保輸入模型的數據準確可靠。另一方面，要構建安全的數據共享機制。在保障數據安全和隱私的前提下，建立企業內部及跨企業的數據共享平臺，利用“聯邦學習”等技術，在不直接交換原始數據的情況下協同訓練模型，打破數據孤島。
二是推動融合算力建設。相較于互聯網和科技行業，油氣行業的算力基礎設施建設相對滯后，缺乏足夠的高性能計算資源支持大規模人工智能模型的即時訓練與推理應用，且在分布式算力調度和資源優化方面也面臨挑戰。如何合理配置、動態調度以達到最優的資源利用效率，是油氣行業在實際應用中需要解決的問題。未來，采取公有云、私有云與邊緣計算相結合的混合算力策略，既可保障數據安全，又能靈活應對算力需求波動，降低成本。同時，建立靈活高效的算力資源調度機制，利用容器化、微服務架構提升資源利用率，實現算力資源的按需分配和動態擴展。
三是自主開發適合行業特色的算法。當前，先進的算法特別是大模型技術大多掌握在國外科技巨頭手中，油氣行業采用這些技術時，面臨著算法依賴、版權糾紛以及核心技術不可控的風險。自主開發適合行業特色的算法，實現關鍵技術國產化替代，是當前亟須突破的難關。同時，油氣行業應用的特殊性，要求算法不僅要具備較強的復雜問題處理能力，而且要能夠適應行業特有場景，如地層解釋、設備故障預測等。現有的通用型算法往往難以直接適用于特定油氣行業的復雜問題，需進一步定制與優化。一方面，要鼓勵算法創新與定制化開發。加大研發投入力度，鼓勵產學研合作，針對油氣行業特點，定制開發適用于特定場景的算法模型，提升算法的適應性和準確性。另一方面，要促進算法開源與生態構建。在保護知識產權的同時，積極參與和推動開源算法社區的建設，利用開源框架加速模型迭代，減少重復開發；注重培養本土算法人才，增強算法的自主可控能力。
人工智能作為新一輪科技革命的重要驅動力，正以前所未有的深度與廣度賦能油氣行業。它不是對傳統作業模式的簡單升級，而是對行業理念、技術體系與管理模式全方位的革新。在這個過程中，油氣行業不僅能夠實現自身的高質量發展，而且能為全球能源安全與可持續發展目標貢獻力量。面對未來，我們有理由相信，通過持續探索與實踐，人工智能將引領油氣行業進入一個智慧、綠色、高效的全新時代，開啟能源發展新篇章。
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