有著“工業(yè)血液”之稱(chēng)的石油，作為一種不可再生資源，不僅關(guān)乎現(xiàn)代城市的運(yùn)轉(zhuǎn)，還與人們的衣食住行息息相關(guān)。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，一個(gè)人的一生在“衣食住行”方面要消耗掉的石油高達(dá)9000公斤，相信這一數(shù)字令大多數(shù)人驚嘆不已。

如何更加便捷高效地開(kāi)采石油，一直都是油氣行業(yè)不斷尋求突破的難題。9月24日，在華為全聯(lián)接2020上，華為發(fā)布了智能體，這是業(yè)界首次針對(duì)政企智能升級(jí)提出的系統(tǒng)化參考架構(gòu)?？蛻?hù)和伙伴可以基于智能體打造自己的智能方案，使能千行百業(yè)智能升級(jí)，共建全場(chǎng)景智慧。作為油氣行業(yè)代表，中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院院長(zhǎng)肖立志教授在主題演講中分享了油氣智能體如何幫助找油找氣的實(shí)踐。

中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院院長(zhǎng)肖立志教授發(fā)表演講

油氣是流體礦藏，埋在地下數(shù)千米深的巖石微小孔隙中，看不見(jiàn)、摸不著。因此，開(kāi)采過(guò)程十分繁瑣：首先要在開(kāi)采石油之前進(jìn)行地面和井孔地球物理勘探，然后確定油氣水在地下的分布情況及其變化信息；進(jìn)而根據(jù)綜合判斷，來(lái)確定采取怎樣的技術(shù)措施進(jìn)行鉆井和生產(chǎn)。雖然我國(guó)的油氣含量相對(duì)豐富，但地質(zhì)條件十分復(fù)雜、劣質(zhì)化嚴(yán)重，常規(guī)的找油找氣方法面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能時(shí)代到來(lái)，找油找氣難題也迎來(lái)了全新的思路和方法。肖立志院長(zhǎng)介紹，當(dāng)前油氣勘探要實(shí)現(xiàn)“降本增效，增儲(chǔ)上產(chǎn)”的目標(biāo)，必須借助AI等新技術(shù)才能應(yīng)對(duì)開(kāi)采過(guò)程中的諸多挑戰(zhàn)。他表示，當(dāng)AI成功應(yīng)用于各行業(yè)后，油氣行業(yè)也開(kāi)始思考AI對(duì)其能帶來(lái)怎樣的效用。

油氣智能體，是石油工業(yè)智能化的新引擎。華為云與多家石油公司和大學(xué)建立了深度合作關(guān)系，基于油氣智能體把AI應(yīng)用到地震勘探領(lǐng)域，目前已經(jīng)在地震解釋等方向進(jìn)行了初步的探索與實(shí)踐，并取得初步成效，邁出了油氣智能體應(yīng)用的“第一步”。

油氣智能體的智能中樞提供了感知、認(rèn)知、決策等關(guān)鍵技術(shù)，助力開(kāi)發(fā)具有油氣行業(yè)特色的AI模型。同時(shí)，油氣智能體還可以提供一系列的智能工作流，將模型融入業(yè)務(wù)流程中，實(shí)現(xiàn)AI在油氣行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的落地，從場(chǎng)景上實(shí)現(xiàn)行業(yè)專(zhuān)家的協(xié)同與共享，大幅度提升工作效率。以中國(guó)石油為例，沉淀行業(yè)能力后，借助華為云知識(shí)計(jì)算解決方案，快速構(gòu)建石油測(cè)井領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)化模型，實(shí)現(xiàn)了油氣水層的智能識(shí)別，評(píng)價(jià)時(shí)間縮短70%以上，準(zhǔn)確率達(dá)到了專(zhuān)家水平。

中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院院長(zhǎng)肖立志教授發(fā)表演講

肖立志院長(zhǎng)表示，深度學(xué)習(xí)需要大量帶有標(biāo)注的訓(xùn)練樣本，而地震數(shù)據(jù)的人工標(biāo)注成本很高、質(zhì)量差。為了解決數(shù)據(jù)標(biāo)注問(wèn)題，聯(lián)合華為云把地質(zhì)知識(shí)融入數(shù)學(xué)模型，通過(guò)模擬仿真，生成大量的斷層樣本數(shù)據(jù)。這種仿真方法可以大幅減少人工參與程度，提升數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率。

AI是智能體的核心，華為云AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts讓油氣勘探使能的AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)更為便捷。具體來(lái)說(shuō)，它可以幫助行業(yè)專(zhuān)家在短時(shí)間內(nèi)掌握AI開(kāi)發(fā)的能力?；贛odelArts構(gòu)建的華為云知識(shí)計(jì)算解決方案，將油氣行業(yè)積淀的知識(shí)與AI技術(shù)結(jié)合，有望未來(lái)在油氣全產(chǎn)業(yè)鏈上開(kāi)發(fā)出大量的智能應(yīng)用，以點(diǎn)帶面，加速推動(dòng)石油工業(yè)進(jìn)入智能化時(shí)代。

基于華為云ModelArts可以高精度、高效率地完成模型訓(xùn)練任務(wù)。同時(shí)，在華為云強(qiáng)大算力的加持下，可以訓(xùn)練海量仿真樣本，實(shí)現(xiàn)基于AI的地球物理數(shù)據(jù)解釋?zhuān)瑓f(xié)助專(zhuān)家提高解釋效率，使所需時(shí)間由數(shù)月減少到數(shù)小時(shí)。

儲(chǔ)層預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的跨學(xué)科領(lǐng)域，利用油氣智能體進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)建模，并與專(zhuān)家知識(shí)進(jìn)行融合，可以解決這一難題?；谟蜌庵悄荏w，油氣企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)可以將地震解釋結(jié)果與測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)、行業(yè)專(zhuān)家知識(shí)進(jìn)行融合，通過(guò)AI進(jìn)行知識(shí)的表征并用于模型推理，最后可以得到精確的儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果。由此構(gòu)建的智能模型與同類(lèi)AI方法相比，預(yù)測(cè)精度至少提升了20%。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，油氣行業(yè)已經(jīng)開(kāi)始逐步運(yùn)用油氣智能體探索地下世界，以地震解釋工作為例，油氣智能體在地震解釋強(qiáng)相關(guān)的數(shù)據(jù)采集、斷層檢測(cè)、層位拾取、地震反演、測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)融合、儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)上，都能夠發(fā)揮巨大作用，以協(xié)助專(zhuān)家將解釋時(shí)間縮減。

不僅僅是勘探開(kāi)發(fā)，未來(lái)，在油氣行業(yè)的管道儲(chǔ)運(yùn)、煉化銷(xiāo)售等中下游場(chǎng)景，以及油田管理上都可以借助油氣智能體實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。對(duì)于油氣行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，肖立志院長(zhǎng)展望道：“油氣智能體，將掀起石油工業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈變革的滾滾浪潮。未來(lái)，在上游勘探開(kāi)發(fā)與生產(chǎn)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)智能油氣田；在中游管道儲(chǔ)運(yùn)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)智能物流和智能倉(cāng)儲(chǔ)；在下游煉化銷(xiāo)售等方面，實(shí)現(xiàn)智能工廠(chǎng)和智慧加油站等應(yīng)用場(chǎng)景?！?br /> 責(zé)任編輯:pj