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188bet.com网  2019-06-24  阅读:


  我国石油勘探开发应运用大数据、人工智能技能,从跟跑变并跑,再进一步开展为领跑。这是一个庞大的体系工程,需求产、学、研、管全职业的长时间一起努力,才可以终究完结。


  2016年,由谷歌公司开发的阿尔法狗(AlphaGo)在一场围棋人机大战中取胜,这只特别的“狗”敏捷让人工智能(AI)这一概念火遍全球,现在,AI的触角现已延伸到财大气粗的石油石化职业。


  此前,全球尖端石油公司道达尔正式联婚谷歌,二者将联合开展AI技能,为石油、天然气的勘探开发供给全新的智能处理方案;石油巨子荷兰皇家壳牌也与微软公司扩展协作,在石油职业大规划推进AI的运用。


  在石油职业纷繁拥抱AI的大布景下,在6月16日于京举办的第二届石油石化人工智能高端论坛上,我国石油大学别离与五季数据、金山云签署战略协作协议,在石油勘探、开发、化工、储运等数字化转型方面进行深度协作,并共建“石油石化人工智能研讨中心”,为人工智能学院教育实训和科学研讨供给途径。


  五季数据董事长雷涛告知《我国科学报》,两边将根据天云MaximAI人工智能途径供给的算法与算力,一起构建从智能地震速度剖析、大数据油藏数值模仿到智能井位优选等智能出产、智能勘探、智能开发一系列石油职业落地场景,打造石油职业AI生态。


  石化职业的AI探究


  “本来计算机做不到,现在它做到了,这是对咱们很有吸引力和立异的作业。”这是我国石化信息化办理部副主任李剑锋对AI的直观感触。


  实践上,早在2012年,我国石化就提出了才智石化的愿景,期望打造全工业链的智能化。当AI漫山遍野地涌来时,我国石化也根据自己的项目做了各方面的AI试点,加强信息化建造和全体的顶层规划。


  李剑峰表明,AI中心的技能首要有机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人、传感器等方面。其间,计算机视觉在石油职业的运用比较多,比方当作业人员进入炼化的风险区域时,可以用于安全帽辨认;炼厂里的摄像头,可以提早发现很小的火苗;原油走漏之后温度发生改变,运用红外热敏发现图画并进行辨认;在长输管线上一旦发现有人或车闯入会及时报警等等。


  在机器学习方面,我国石化将其用于炼厂,发生的效益也很明显。“一个炉子,进料调配合理的话,产出就高。想发生汽油仍是柴油,也都可以操控,这个份额怎样调整,可以经过机器学习,根据建模然后剖析。”李剑峰说。


  别的,中化集团动力科技IT负责人刘辉指出,石化的炼化设备工艺十分杂乱,或需饱尝高温高压,且易燃易爆,常常由于设备长时间作业,导致安全毛病。比方形成走漏、爆破,特别是泊车、停产导致经济损失和安全问题,经过AI技能则可以进行定位设备的工况和趋势预警。


  “设备智能诊断体系用技防替代人防,曾经需求人24小时监控,而AI技能则可以主动对设备进行预警,或发现毛病进行报警。”刘辉告知笔者,运用AI技能可以进步设备毛病检测的牢靠性并进步功率,然后下降办理人员的常识储藏要求。


  中海油也试水AI并取得了很好的成效。中海油信息化部总经理王同良表明,中海油经过建造开发实时决议计划体系,构建起以井为中心、井场与基地多学科协同作战的信息体系途径,有用节约了钻井时刻。别的,中海油经过建造海上无人途径,推进飓风形式常态化,可以在飓风到来时机器持续出产,然后确保产值。现在,中海油现已试点两座海上途径无人化改造,改造后每年仅操作费就可节约800万元。


  直击油气勘探痛点


  对油气田地质情况进行描绘与剖析,是油气勘探开发进程中最为重要,也是最有难度的环节之一。尽管现在石油职业已能凭借电缆测井、三维地震、油藏模仿等技能描绘并剖析油气田地质情况,但这一系列技能依然存在很大缺点。


  在收集地质数据的进程中,很难确保数据不呈现任何过失。用并不完美的数据树立的地质模型,一直存在差错。而若油气田的地质情况过于杂乱,这种差错将使得工程师底子无法树立可用的油气田地质模型。


  “地球物理是地质家的眼睛,跟医学的CT是相同的,是对地学结构进行成像。”我国石化勘探专家董宁表明,“现在的方针越来越往深层,结构也越来越杂乱,整个介质非均质性也越来越强,而这些地质又是勘探开发的首要方针,假设地下的信号看不清,则将严峻限制勘探开发的全体进程。”


  我国石化物探技能研讨院首席专家魏嘉也表明,关于整个油气勘探开发进程而言,需求在一个很杂乱的地表环境下进行地震勘探,勘探的地质方针又具有杂乱的结构。从储层视点来讲也是杂乱的,有碳酸盐的储层、焦炭的储层,还有页岩气、煤层气等储层,一起在开发进程中又会发生杂乱流体的改变。


  “现在不管开发到什么程度,对地下开采而言总还有许多不到位的当地。以地震技能为代表的油气勘探技能,现已成为整个油气勘探开发的关键技能。”魏嘉说,地震处理的业务流程中还有许多的痛点和难点,这些痛点在于需求投入许多人力去做重复性、机械性的劳作,并且需求人去判别,还有或许呈现判别不清楚的情况。


  在这种情形下,AI为处理痛点供给了或许。AI技能可以根据“不齐备”和“不完美”的数据进行处理,运用含糊逻辑处理地质勘探数据,做出靠人工难以完结的猜测,然后更精细地描绘油田地质模型。


  五季数据公司总工程师沈磊表明,进步分辨率和储层剖析,一直是石油职业重视的中心之处。五季数据运用宽频重构研讨思路,经过深度学习,树立地层反射系数与地震数据映射联系模型,发掘数据中躲藏的信息,在保真保幅的前提下,有用进步地震材料分辨率,跟着不断迭代,模型精确率越来越高,在信噪比根本不变的前提下进步地震分辨率。


  “现在AI在地震时刻域处理、深度域速度建模、地震成像、地震解说等方面都有不同程度的运用。”在董宁看来,AI可以助力地球物理完结跨越式的开展。“现在,数据在地球物理范畴是爆破式的增加,包含叠前、叠后的,有特点、时刻域、多方位的等等,亟需人工智能从这些大数据中发掘出有用的信息。”


  捉住“弯道超车”的战略时机


  不过,油田开发工程专家、我国工程院院士韩大匡指出,AI技能的开展在石油勘探运用方面仍处于起步阶段,不仅在我国,美国亦是如此。


  “大型石油公司总体上来看还处于窥伺技能方向、进行技能预备的阶段,还没有呈现力度十分大、覆盖面十分广的严重技能开展。”韩大匡指出,在大数据技能运用开展方面,也还没有推出老练的商业运用软件并进行较大规划的实践运用。而美国的大数据运用也首要会集于日常出产技能的改善,还没有着眼于主体技能的更新换代研讨。


  “从美国来看,尽管他们的石油勘探技能研制运用的作业比咱们早,研讨规划也比咱们宽,研讨单位、高校、服务的公司比咱们多。可是,咱们也有许多深度的研讨,比方地震研讨,咱们已把大数据的运用深化到根本理论的更新,有的当地还要更深。”韩大匡以为,经过中美两国的比照可见,我国正面临一个千载一时的“弯道超车”的战略时机,这是机不可失、失不再来的,“咱们必需求捉住这个时机,开展大数据、人工智能在石油工业的运用”。


  “假设开展得好,咱们将从曩昔长时间的跟跑变成并跑阶段。但不管怎样,美国的技能仍是很深沉的,假设咱们不抓住的话,或许还要持续从并跑落后为跟跑。”韩大匡说。


  为了完结弯道超车、走向领跑,我国工程院现在设立了要点咨询项目——“大数据驱动的油气勘探开发开展战略研讨”,由我国工程院动力与矿业工程学部、信息学部和办理工程学部14位院士一起参加。


  韩大匡指出,当时我国对陆相沉积地质的知道还很不充分,要完结石油勘探开发技能的升级换代,有必要把课题设置会集在地质条件知道方面。根据该准则,我国工程院选定的5个课题别离为地震、钻井、测井、油藏描绘与油藏工程一体化以及才智油田和配备的健康办理,根本包含勘探开发的全进程。


  韩大匡着重,我国石油勘探开发应运用大数据、AI技能,从跟跑变并跑,再进一步开展为领跑。这是一个庞大的体系工程,需求产、学、研、管全职业的长时间一起努力,才可以终究完结。

 

 

 

 

 

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