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【資料圖】

中化新網(wǎng)訊 “在智能化、‘雙碳’的新時代背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展成為能源行業(yè)極為核心與避不開的重要戰(zhàn)略研究目標(biāo)。這是一項系統(tǒng)工程、一把手工程、持續(xù)的工程、花錢的工程，人工智能落地道阻且長、未來可期?！痹谌涨芭e行的2023中國油氣人工智能科技大會上，中國工程院院士劉合作如此表述。

“當(dāng)前人工智能已貫穿石油勘探、開發(fā)、生產(chǎn)、管道、儲運、煉化全產(chǎn)業(yè)鏈。國內(nèi)油氣行業(yè)基本實現(xiàn)數(shù)字化油氣田建設(shè)目標(biāo)，目前正通過數(shù)據(jù)共享、業(yè)務(wù)協(xié)同和智能化應(yīng)用建設(shè)，逐步邁向智能油氣田階段。”劉合介紹說，多年來我國石油石化行業(yè)信息化建設(shè)取得一定成就，但現(xiàn)在還未形成一個完整體系，尤其是標(biāo)準(zhǔn)體系建立方面欠缺很多。

“相較于通用行業(yè)，石油石化行業(yè)人工智能發(fā)展步調(diào)相對滯后，落地案例較少。這是因為油氣行業(yè)人工智能發(fā)展面臨著數(shù)據(jù)共享難、業(yè)務(wù)場景復(fù)雜、研發(fā)生態(tài)弱、短期見效慢等諸多挑戰(zhàn)?！眲⒑媳硎?，人工智能落地應(yīng)用投入周期長、人工智能產(chǎn)品成本高、復(fù)合型人才培養(yǎng)成本高，使企業(yè)短期內(nèi)投入產(chǎn)出比不高，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)對人工智能應(yīng)用的主觀能動性不足、投資意愿不足。

“不少企業(yè)認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型只是信息化系統(tǒng)的實施或是新技術(shù)的試點，卻沒有意識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型是涉及企業(yè)全業(yè)務(wù)、跨職能的系統(tǒng)性改革工程?！眲⒑蠌?qiáng)調(diào)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是每個石油石化企業(yè)必須要做的事情，行業(yè)應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理，培養(yǎng)復(fù)合型人才，共建智慧能源合作生態(tài)，同時思想認(rèn)識要與時俱進(jìn)。

“在任何一個領(lǐng)域，AI的影響都在呈指數(shù)級增長。AlphaFold是生物科學(xué)的ImageNet時刻。我希望在未來三到五年，能夠把油氣行業(yè)的ImageNet做出來?！敝袊こ淘涸菏?、之江實驗室主任、阿里云創(chuàng)始人王堅表示?！敖裉爝@個時代是計算數(shù)據(jù)驅(qū)動和AI的融合。二者的結(jié)合，是計算驅(qū)動的研究范式的變化。數(shù)據(jù)驅(qū)動真正背后的含義是數(shù)據(jù)幫助我們形成了新的以前沒有的假設(shè)，使得我們對研究有重新的改變?！蓖鯃哉f。

中國工程院院士李根生指出，油氣行業(yè)是資金、技術(shù)密集型行業(yè)，鉆井是行業(yè)中投資最大的專業(yè)。據(jù)統(tǒng)計，勘探開發(fā)投資的50%以上用于鉆井，特別是在勘探早期，這一數(shù)據(jù)甚至高達(dá)80%。因此，人工智能在鉆完井領(lǐng)域有廣闊的發(fā)展前景。

那么，人工智能如何與油氣鉆完井過程深度結(jié)合?李根生認(rèn)為，實現(xiàn)智能化落地是關(guān)鍵。“智能鉆完井技術(shù)在國內(nèi)外處于起步階段，我們要抓住戰(zhàn)略機(jī)遇期，在超前探測、精準(zhǔn)制導(dǎo)、閉環(huán)調(diào)控、智能決策等方面加快戰(zhàn)略布局和攻關(guān)力度，實現(xiàn)跨越式發(fā)展?！崩罡鷱?qiáng)調(diào)。

另外，中國海油（600938）、中國石化、國家管網(wǎng)等企業(yè)代表分享了各自的數(shù)字化及智能化發(fā)展情況與規(guī)劃，交流人工智能及大模型在油氣領(lǐng)域的新場景、新突破、新進(jìn)展。

大會以“云上創(chuàng)新，驅(qū)動油氣數(shù)字化加速升級”為主題，由中國石油大學(xué)(北京)、阿里云計算有限公司、北京能源協(xié)會等聯(lián)合主辦。