人工智能+石油,我国石油技术领域世界领跑!

大理新闻网 采集侠 2019-09-11 14:20:19
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   我国石油勘探开发应运用大数据、人工智能技术,从跟跑变并跑,再进一步发展为领跑。这是一个宏大的系统工程,需要产、学、研、管全行业的长期共同努力,才能够最终完成。


 

 

  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获胜,这只特别的“狗”迅速让人工智能(AI)这一概念火遍全球,如今,AI的触角已经延伸到财大气粗的石油石化行业。

 

  此前,全球顶级石油公司道达尔正式联姻谷歌,二者将联合发展AI技术,为石油、天然气的勘探开发提供全新的智能解决方案;石油巨头荷兰皇家壳牌也与微软公司扩大合作,在石油行业大规模推进AI的应用。

 

  在石油行业纷纷拥抱AI的大背景下,在6月16日于京举行的第二届石油石化人工智能高端论坛上,中国石油大学分别与五季数据、金山云签署战略合作协议,在石油勘探、开发、化工、储运等数字化转型方面进行深度合作,并共建“石油石化人工智能研究中心”,为人工智能学院教学实训和科学研究提供平台。

 

  五季数据董事长雷涛告诉《中国科学报》,双方将基于天云MaximAI人工智能平台提供的算法与算力,共同构建从智能地震速度分析、大数据油藏数值模拟到智能井位优选等智能生产、智能勘探、智能开发一系列石油行业落地场景,打造石油行业AI生态。

 

  石化行业的AI探索

 

  “原来计算机做不到,现在它做到了,这是对我们很有吸引力和创新的事情。”这是中国石化信息化管理部副主任李剑锋对AI的直观感受。

 

  实际上,早在2012年,中国石化就提出了智慧石化的愿景,希望打造全产业链的智能化。当AI铺天盖地地涌来时,中国石化也根据自己的项目做了各方面的AI试点,加强信息化建设和整体的顶层设计。

 

  李剑峰表示,AI核心的技术主要有机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人、传感器等方面。其中,计算机视觉在石油行业的应用比较多,比如当工作人员进入炼化的危险区域时,可以用于安全帽识别;炼厂里的摄像头,可以提前发现很小的火苗;原油泄漏之后温度发生变化,利用红外热敏发现图像并进行识别;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,中国石化将其用于炼厂,产生的效益也很明显。“一个炉子,进料搭配合理的话,产出就高。想产生汽油还是柴油,也都可以控制,这个比例怎样调整,可以通过机器学习,基于建模然后分析。”李剑峰说。

 

  另外,中化集团能源科技IT负责人刘辉指出,石化的炼化装置工艺非常复杂,或需经受高温高压,且易燃易爆,经常因为设备长时间运转,导致安全故障。比如造成泄漏、爆炸,特别是停车、停产导致经济损失和安全问题,通过AI技术则可以进行定位设备的工况和趋势预警。

 

  “设备智能诊断系统用技防代替人防,以前需要人24小时监控,而AI技术则可以自动对设备进行预警,或发现故障进行报警。”刘辉告诉记者,利用AI技术可以提高设备故障检测的可靠性并提升效率,从而降低管理人员的知识储备要求。

 

  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示,中海油通过建设开发实时决策系统,构建起以井为中心、井场与基地多学科协同作战的信息系统平台,有效节省了钻井时间。另外,中海油通过建设海上无人平台,推动台风模式常态化,能够在台风到来时机器继续生产,从而保证产量。目前,中海油已经试点两座海上平台无人化改造,改造后每年仅操作费就可节省800万元。

 

  直击油气勘探痛点

 

  对油气田地质情况进行描绘与分析,是油气勘探开发过程中最为重要,也是最有难度的环节之一。尽管目前石油行业已能借助电缆测井、三维地震、油藏模拟等技术描绘并分析油气田地质情况,但这一系列技术仍然存在很大缺陷。

 

  在采集地质数据的过程中,很难保证数据不出现任何差错。用并不完美的数据建立的地质模型,始终存在误差。而若油气田的地质情况过于复杂,这种误差将使得工程师根本无法建立可用的油气田地质模型。