以人工智能技術為智慧引擎驅動能源行業(yè)新跨越
時間：2024-06-18 17:21
來源：網(wǎng)絡
作者:小編
中國工程院院士 劉合
推動數(shù)據(jù)全生命周期管理，強化數(shù)據(jù)標準化與治理，構建安全的數(shù)據(jù)共享機制
推動融合算力建設，實現(xiàn)算力資源的按需分配和動態(tài)擴展
自主開發(fā)適合行業(yè)特色的算法，實現(xiàn)關鍵技術國產化替代
油氣行業(yè)的數(shù)智化轉型是時代的選擇與必然。隨著數(shù)字化、智能化技術的日新月異，油氣行業(yè)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(shù)智化不僅能夠顯著提高勘探開發(fā)的效率與精準度，而且在生產管理、安全環(huán)保乃至整個產業(yè)鏈的優(yōu)化升級中展現(xiàn)出巨大潛力。通過大數(shù)據(jù)分析、云計算、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等先進技術的深度融合，油氣行業(yè)正在逐步構建一個高度集成、智能響應的產業(yè)生態(tài)，為行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展鋪就堅實基石。
油氣行業(yè)的數(shù)智化已進入快速發(fā)展軌道，諸多創(chuàng)新應用如雨后春筍般涌現(xiàn)。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(jīng)驗轉化為算法模型，實現(xiàn)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(shù)智化助力油氣行業(yè)提質增效的冰山一角，更多的創(chuàng)新正不斷推動著行業(yè)深刻變革。但油氣行業(yè)人工智能應用的深化之路并非坦途，一系列問題與挑戰(zhàn)亟待解決。
一是推動數(shù)據(jù)全生命周期管理。油氣勘探開發(fā)的數(shù)據(jù)具有高度專業(yè)性和復雜性，如地球物理數(shù)據(jù)、井筒數(shù)據(jù)等。獲取這些數(shù)據(jù)難度大、成本高，數(shù)據(jù)質量參差不齊。在構建和訓練人工智能模型時，低質量的數(shù)據(jù)直接影響模型的準確性與可靠性。同時，油氣企業(yè)的數(shù)據(jù)分散在不同部門和地區(qū)，形成了數(shù)據(jù)孤島。一方面，要強化數(shù)據(jù)標準化與治理。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，促進數(shù)據(jù)的標準化、格式化，提升數(shù)據(jù)的可用性和互操作性。加強數(shù)據(jù)質量控制，確保輸入模型的數(shù)據(jù)準確可靠。另一方面，要構建安全的數(shù)據(jù)共享機制。在保障數(shù)據(jù)安全和隱私的前提下，建立企業(yè)內部及跨企業(yè)的數(shù)據(jù)共享平臺，利用“聯(lián)邦學習”等技術，在不直接交換原始數(shù)據(jù)的情況下協(xié)同訓練模型，打破數(shù)據(jù)孤島。
二是推動融合算力建設。相較于互聯(lián)網(wǎng)和科技行業(yè)，油氣行業(yè)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(guī)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(yōu)化方面也面臨挑戰(zhàn)。如何合理配置、動態(tài)調度以達到最優(yōu)的資源利用效率，是油氣行業(yè)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(shù)據(jù)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(xiàn)算力資源的按需分配和動態(tài)擴展。
三是自主開發(fā)適合行業(yè)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(yè)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(fā)適合行業(yè)特色的算法，實現(xiàn)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(yè)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(yè)特有場景，如地層解釋、設備故障預測等。現(xiàn)有的通用型算法往往難以直接適用于特定油氣行業(yè)的復雜問題，需進一步定制與優(yōu)化。一方面，要鼓勵算法創(chuàng)新與定制化開發(fā)。加大研發(fā)投入力度，鼓勵產學研合作，針對油氣行業(yè)特點，定制開發(fā)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(tài)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(qū)的建設，利用開源框架加速模型迭代，減少重復開發(fā)；注重培養(yǎng)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(yè)。它不是對傳統(tǒng)作業(yè)模式的簡單升級，而是對行業(yè)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(yè)不僅能夠實現(xiàn)自身的高質量發(fā)展，而且能為全球能源安全與可持續(xù)發(fā)展目標貢獻力量。面對未來，我們有理由相信，通過持續(xù)探索與實踐，人工智能將引領油氣行業(yè)進入一個智慧、綠色、高效的全新時代，開啟能源發(fā)展新篇章。
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