聯(lián)合打造勘探開發(fā)認知計算平臺，推動石油勘探開發(fā)技術(shù)變革

目前，中國石油已聯(lián)合華為共同打造了勘探開發(fā)認知計算平臺。這是一個通用開放可擴展的人工智能計算平臺，按照數(shù)據(jù)、算法、算力和場景四個關(guān)鍵因素進行設(shè)計，從數(shù)據(jù)處理、到機器學習、到模型發(fā)布、到推理應(yīng)用，提供了一站式AI開發(fā)環(huán)境。該平臺的建成應(yīng)用，為業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供了智能化的驅(qū)動引擎和開發(fā)生態(tài)，實現(xiàn)了勘探開發(fā)知識的固化、傳承和普惠。

龔仁彬稱，借助認知計算平臺，中國石油正在與華為云共同建設(shè)一個覆蓋勘探開發(fā)所有專業(yè)的知識圖譜。這是一個可不斷完善并自動生長的工程，必將給石油的勘探開發(fā)業(yè)務(wù)帶來顛覆性的技術(shù)變革。

例如，在石油勘探的一個重要環(huán)節(jié)“測井”中，地球物理學家需通過對電阻率、自然電位、聲波等綜合信息的研究進行油氣層識別。但要對數(shù)千米以下的地下構(gòu)造和油藏特征進行準確判斷還是非常困難的，這需要對大量信息的綜合計算，還需要經(jīng)驗豐富的專家準確分析才能做到。而大港油田借助認知計算平臺，對900口油井進行機器學習，實現(xiàn)了油氣水層位的智能識別，平均時間縮短了70%，識別準確率達到測井解釋專家水平。通過知識圖譜的建設(shè)與應(yīng)用，從業(yè)門檻顯著降低，專家知識得到有效傳承，工作效率明顯提高。

此外，在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和機器學習方法，實現(xiàn)了油井工況的定量診斷和遠程實時在線管理。數(shù)據(jù)顯示，異常工況診斷準確率達到90%以上，油田管理實現(xiàn)了從事后診斷升級為事前預警，減少作業(yè)維護費用20%，提高生產(chǎn)時率2%。而事實也表明，勘探開發(fā)認知計算平臺可有效降低油田生產(chǎn)成本，提高了油田管理水平。青海油田8個采油廠通過生產(chǎn)現(xiàn)場的遠程管理實現(xiàn)了無人值守，將管理重心從荒漠現(xiàn)場后移至敦煌基地，搬遷管理人員694人，一線員工轉(zhuǎn)崗822人。

目前，中國石油已經(jīng)完成了智能油田建設(shè)的規(guī)劃設(shè)計，并在勘探開發(fā)領(lǐng)域優(yōu)選了22個場景開展人工智能探索。未來，華為云也將繼續(xù)攜手中國石油不斷完善認知計算平臺的建設(shè)，進一步推動石油勘探開發(fā)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型升級。

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