轉(zhuǎn)型升級 AI探路

油氣行業(yè)正在進行一場深刻的變革。

18世紀詹姆斯·瓦特的蒸汽機點燃了第一次工業(yè)革命的火種，帶來了油氣資源的大規(guī)模開發(fā)利用；100多年后，以內(nèi)燃機為標志的技術(shù)革命，帶來了油氣利用領(lǐng)域的革命性突破；二戰(zhàn)后，以計算機、原子能、航空航天等為代表的信息時代，推動了石油石化生產(chǎn)、利用能力革命性變革。

當下，石油石化行業(yè)正在進行一場全新的綠色革命。而這場革命的助推器，便是人工智能（以下簡稱AI）。

“鯰魚”DeepSeek

2025年新春伊始，AI迎來了“中國時刻”：國產(chǎn)深度推理大模型DeepSeek橫空出世。當閉源巨頭還在壟斷與監(jiān)管間掙扎時，Deepseek僅以2%的硬件成本就實現(xiàn)了與國際頂尖模型匹敵的性能，顛覆了全球AI競爭格局。

從1909年西班牙工程師LeonardoTorresyQuevedo發(fā)明可以自動執(zhí)行國際象棋對弈的機器Occultus開始，人類對AI的探索已經(jīng)過了100多年的歷程。在這100多年的探索歷程中，AI一直被認為“難以想象”“不可能實現(xiàn)”。直到2020年，以ChatGPT等為代表的大模型出現(xiàn)，才讓AI有了些“煙火氣”。但因其成本高昂、時效性差以及推理能力不足等缺陷，在一定程度上限制了與日常生產(chǎn)生活的結(jié)合。而以深度推理和開源為特征的DeepSeek，在一定程度上彌補了之前人工大模型的一些不足。

“通過創(chuàng)新技術(shù)架構(gòu)，DeepSeek成功突破傳統(tǒng)AI對高算力需求的瓶頸，構(gòu)建出更高效的技術(shù)研發(fā)范式?！敝袊秃突ぷ詣踊瘧脜f(xié)會副秘書長袁江如說。它推動科學研究從“驗證假設(shè)”轉(zhuǎn)向“發(fā)現(xiàn)未知”的新模式。DeepSeek研發(fā)團隊在論文《Transformer模塊化拆解算法》中提出了“動態(tài)子圖切割”技術(shù)，將千億參數(shù)模型分解為可協(xié)同工作的智能體集群，大幅提高了推理速度、降低了顯存占用?！斑@種技術(shù)的突破，使得國產(chǎn)芯片在混合運算中可達到A100顯卡83%的效能，該技術(shù)通過創(chuàng)新性算法優(yōu)化與硬件指令集重構(gòu)，有效降低了對國外高端制程工藝的依賴，在智慧城市、工業(yè)仿真等典型應用場景中展現(xiàn)出更優(yōu)的能效比與場景自適應能力。”袁江如說。

一直在AI道路上探索的油氣企業(yè)敏銳地發(fā)現(xiàn)了這一點，紛紛“牽手”DeepSeek。

2月，中國石化、中國石油、國家管網(wǎng)和中國海油先后宣布將企業(yè)的大模型接入DeepSeek。在國外，2月9日，沙特阿美宣布將位于達曼的數(shù)字數(shù)據(jù)中心接入DeepSeek，成為沙特AI基礎(chǔ)設(shè)施擴展的重要一環(huán)?！癉eepSeek通過與油氣企業(yè)聯(lián)合部署行業(yè)大模型本地化解決方案，在實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全可控的同時，有效提升垂直領(lǐng)域AI訓練效率，其定制化的模型優(yōu)化能力為加速推進人工智能在能源化工產(chǎn)業(yè)的智能化升級提供了堅實技術(shù)支撐。”袁江如說。

毫無疑問，DeepSeek成了攪動AI市場的“鲇魚”。國外，有OpenAI的GPT系列，谷歌的Gemini系列；國內(nèi)，有騰訊的元寶，字節(jié)跳動的豆包，華為的盤古大模型，阿里的通義……百模大戰(zhàn)，并非夸張。而DeepSeek的開源，打破了傳統(tǒng)AI發(fā)展模式的束縛，將推動AI應用生態(tài)的繁榮。這大大加快了整個AI大模型的發(fā)展進程?！澳壳?，各個行業(yè)都在‘追風’DeepSeek。具體怎么接入，用途是什么，行業(yè)之間差異較大。從長遠看來，AI一定會更加深入各行各業(yè)?！闭跒閲夜芫W(wǎng)某企業(yè)人工智能安全監(jiān)測運營助力的安帝科技有限公司董事長周磊說。

漫漫AI路

事實上，在DeepSeek為人所知之前，國內(nèi)外的油氣行業(yè)已經(jīng)開始了和AI的對接。埃森哲的一項研究指出，62%的石油和天然氣公司已經(jīng)在使用或計劃實施生成式AI。

AI技術(shù)在油氣中的應用，可以追溯到20世紀90年代。它以模式識別、基因算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）為代表的機器學習方法，應用于測錄井信息處理解釋、構(gòu)造解釋、地震屬性識別等。2015年之后，以深度學習為代表的AI技術(shù)在油氣領(lǐng)域逐步開始應用探索，并取得了非常廣泛的應用。

OpenAI發(fā)布GPT-40以來，通用AI發(fā)展從純文本交互對話發(fā)展到了圖像和語音等多模態(tài)交互模式。AI發(fā)展，進入了“智能體”發(fā)展階段。國內(nèi)外各行業(yè)出現(xiàn)了研發(fā)各類通用AI的風潮，國際大石油公司正是在這一風潮下開始了AI的布局?！癉eepSeek，凸顯了全球范圍內(nèi)爭奪AI領(lǐng)導地位的競爭有多么激烈和緊迫。我們將看到，這些模型在整個經(jīng)濟中的應用激增?！毖┓瘕埵紫瘓?zhí)行官MikeWirth說。

一些國家石油公司和國際油服公司在發(fā)展AI的過程中形成了自身的特點。

英國石油、殼牌和道達爾能源都在部署了微軟365AI關(guān)鍵產(chǎn)品Copilot，允許成千上萬的員工訪問微軟新的云服務平臺Copilot，深度應用生成式AI技術(shù)，提高公司運營效率。?？松梨趧t有兩種不同的使用和開發(fā)LLM的機制。一是將GPT-4的使用限制在內(nèi)部，二是與私人有限公司開發(fā)轉(zhuǎn)為油氣行業(yè)任務服務的自定義LLM，增強了模型能力，使其在數(shù)據(jù)處理、縮寫處理及行業(yè)特定任務處理等方面顯示了巨大潛力。

這些企業(yè)都是在以Chatgpt/GPT-4為基礎(chǔ)來提高公司運營效率的。還有一部分公司像斯倫貝謝、沙特阿美和馬來西亞石油公司等，自行開發(fā)油氣行業(yè)語言大模型以解決行業(yè)問題。

國內(nèi)緊跟全球AI發(fā)展的潮流。2020年底至2021年初，中國石油、中國石化、中國海油等能源央企紛紛表態(tài)，要把握大勢、搶抓機遇，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展。2023年3月31日，國家能源局發(fā)布了《關(guān)于加快推進能源數(shù)字化智能化發(fā)展的若干意見》，涉及涵蓋油氣綠色低碳開發(fā)利用上、中、下游的六個重點領(lǐng)域，包括“推動智能測井、智能化節(jié)點地震采集系統(tǒng)、智能鉆完井、智能注采、智能化壓裂系統(tǒng)部署、遠程控制作業(yè)”。近年來，中國石油的昆侖大模型、中國石化的長城大模型、中國海油的海能大模型、國家管網(wǎng)的的管網(wǎng)大模型以及各個油田企業(yè)自己研發(fā)的AI系統(tǒng)、模型等應運而生。

滿足轉(zhuǎn)型升級

“在全球能源轉(zhuǎn)型與‘雙碳’目標的驅(qū)動下，油氣工程正加速與AI技術(shù)深度融合。”全國兩會期間，全國人大代表，中國石油集團副總工程師，油田技術(shù)服務公司執(zhí)行董事、黨委書記楊立強同樣認可當前油氣領(lǐng)域正在刮起一股AI風潮。

油企AI快速發(fā)展的背后，是行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的要求。當前，氣候挑戰(zhàn)對石油行業(yè)提出了轉(zhuǎn)型升級的迫切需求。傳統(tǒng)的勘探和生產(chǎn)方式，已難以滿足當前高效、安全、環(huán)保的要求。以上游為例，油氣資源的發(fā)現(xiàn)難度加大、開采成本升高及對環(huán)境保護的要求，迫切需要新的技術(shù)來解決這些問題。在這樣的背景下，AI技術(shù)的引入成為石油勘探領(lǐng)域的一次革命性創(chuàng)新。

“AI的應用，不僅是技術(shù)的簡單迭代，而且代表著一種全新的工作方式和思維模式的轉(zhuǎn)變。”中國石化石油勘探開發(fā)研究院大數(shù)據(jù)AI首席科學家肖倚天說。

目前，斯倫貝謝公司和Equinor公司在巴西PeregrinoC鉆井平臺上實現(xiàn)了迄今為止自主化程度最高的2600米鉆井。其中，99%的進尺是在自主控制模式下完成的。未來，AI之下的自主鉆井不再是夢。AI在測井和非常規(guī)能源的開發(fā)方面帶來的提升引人矚目。美國頁巖油氣鉆井公司正在部署AI技術(shù)。資料顯示，AI技術(shù)將顯著節(jié)省頁巖油生產(chǎn)成本，至少可以達到兩位數(shù)。在某些情況下，可能節(jié)省25%～50%的成本，可以發(fā)現(xiàn)更高產(chǎn)的井，實現(xiàn)更準確的勘探。

中國石化通過AI技術(shù)實現(xiàn)了地震數(shù)據(jù)處理效率提升30%，油藏建模精度提高20%，并利用“勝小利”大模型輔助決策，顯著降低了管理成本。阿聯(lián)酋能源巨頭阿布扎比國家石油公司（ADNOC）“現(xiàn)身說法”，以實際的經(jīng)濟收益展示了AI在油氣行業(yè)的價值。2024年7月底，ADNOC宣布在使用AI技術(shù)后，SatahAlRazboot油田的產(chǎn)能增加了25%。該公司透露，AI技術(shù)的實施在2023年為其創(chuàng)造了5億美元的額外價值。

AI在能源領(lǐng)域的應用已從單一的生產(chǎn)優(yōu)化邁向全鏈條智能化?！癆I不僅加速了傳統(tǒng)油氣開采的降本增效，而且通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的投資分析推動了可再生能源布局，例如風能、氫能項目的風險評估與選址優(yōu)化?！卑⒉荚葒沂凸臼紫瘓?zhí)行官Sultanal-Jaber指出。

AI正成為新材料研發(fā)的“加速器”?！按竽Ｐ屯ㄟ^分析化學結(jié)構(gòu)、反應機理和材料性能數(shù)據(jù)，能夠快速篩選和設(shè)計新型催化劑、聚合物或其他功能材料，生成式AI可以設(shè)計具有特定性能的分子結(jié)構(gòu)，加速新材料的研發(fā)進程。”昆侖數(shù)智煉化產(chǎn)品與解決方案部馬慶說。大模型還能預測材料的性能和應用潛力，減少實驗試錯成本，縮短研發(fā)周期。

“新質(zhì)生產(chǎn)力的很重要的一個特征，就是AI?！敝锌茻捇畔⒅行慕?jīng)理蔡榮生說。未來，能源與化工企業(yè)需要以開放姿態(tài)擁抱AI生態(tài)，通過技術(shù)迭代與組織創(chuàng)新在變革中搶占先機。在這場變革中，唯有主動適應者方能定義新時代的產(chǎn)業(yè)規(guī)則。

責任編輯：趙 玥

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