9月18日，2019華為全聯接大會在上海世博展覽館和世博中心開幕。會上，中國石油(601857,股吧)勘探開發研究院計算機應用計算研究所所長龔仁彬教授受邀出席，發表題為“人工智能，助推油氣勘探開發的轉型升級”的主題演講，分享了中國石油與華為云攜手，以人工智能助推油氣勘探開發轉型升級的探索和實踐。記者萬禺

華為云工業智能體助力破除石油勘探開發難題

近年來，為了提高企業競爭力，打造國際一流綜合性國際能源公司，中國石油提出了“共享中國石油”的信息化戰略發展規劃。龔仁彬教授介紹，截至目前，勘探開發領域已完成15個信息系統的集中建設，制定了統一的數據模型標準，實現45萬口油氣水井、500個油氣藏、7000個勘探工區、60多年歷史數據的集中統一管理，存儲的數據總量超過1.6PB。這些信息系統的建成應用，對促進企業降本增效、增儲上產、提高效率、轉變生產方式發揮了重要作用，推動信息資源的共享和數字化轉型。

隨著我國經濟的快速發展，對油氣的需求不斷攀升，中國石油肩負起保障國家能源安全的重要職責。據統計，2018年我國石油進口量是4.4億噸，原油對外依存度達到70.9%。為了加大油氣供應，國內石油公司紛紛加大勘探開發力度，但石油的勘探開發仍然面臨巨大壓力：首先，歷經多年高強度勘探和高速開發，油氣勘探難度越來越大，我國已探明石油儲量中低滲超低滲儲量占70%，已開發油田綜合含水達89.35%，原油儲量和產量上升壓力巨大；其次是油價長期低迷，油氣生產效益與成本難以控制；最后，生態環境保護與綠色發展也對國內石油生產提出了新的挑戰。

這些難題如何破解？專家研究認為，人工智能是解決石油勘探開發業務面臨的一系列新挑戰的最佳技術和途徑。為此，中國石油選擇攜手華為，將華為云工業智能體新技術引入生產實踐，用知識圖譜、自然語言處理和機器學習等人工智能技術進行知識體系的構建、計算和應用，為油氣勘探開發科研、生產管理提供智能化分析手段，支撐油氣勘探開發增儲上產和降本增效，幫助決策者從海量數據(603138,股吧)中洞悉規律，提升效率和管理水平。龔仁彬也表示，雙方的聯合實踐將有效助力跨越人工智能行業應用的商業裂谷。

聯合打造勘探開發認知計算平臺

推動石油勘探開發技術變革

目前，中國石油已聯合華為共同打造勘探開發認知計算平臺。這是一個通用開放可擴展的人工智能計算平臺，按照數據、算法、算力和場景四個關鍵因素進行設計，從數據處理、機器學習，到模型發布、推理應用，提供了一站式AI開發環境。該平臺的建成應用，為業務創新提供智能化的驅動引擎和開發生態，實現了勘探開發知識的固化、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一個覆蓋勘探開發所有專業的知識圖譜。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業務帶來顛覆性的技術變革。

例如，在石油勘探的一個重要環節“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。但要對數千米以下的地下構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與應用，從業門檻顯著降低，專家知識得到有效傳承，工作效率明顯提高。

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

目前，中國石油已經完成智能油田建設的規劃設計，并在勘探開發領域優選了22個場景開展人工智能探索。未來，華為云將繼續攜手中國石油不斷完善認知計算平臺的建設，進一步推動石油勘探開發業務的轉型升級。