捞干货！中国石油海外业务“数智”升级全揭秘

  [中国石油新闻中心2024-10-21]
  当前，面对能源转型加快推进的新趋势，促进前沿数字技术与能源产业深度融合成为油气企业把握未来发展机遇的必然要求。中国石油海外业务也在积极推进数字化转型、智能化发展，推动数字技术逐步由支撑向引领转变、由辅助向倍增转变、由单一向融合转变，借助数字化手段，全面提升综合竞争力，支撑海外业务高质量发展。
  AI技术如何助力国际油服公司数字化转型
  曾涛能源战略学者
  第四次工业革命悄然来临。尽管第四次工业革命的内涵与外延仍在不断被诠释和定义，但人工智能（AI）势必成为这场革命的核心驱动力量。2024年，诺贝尔物理学奖和化学奖都颁发给了在人工智能领域作出突破性贡献的科学家。人工智能技术在推动其他学科进步中的作用也已获得广泛认可，并被快速应用于各前沿领域的科研和实践。近期，斯伦贝谢（SLB）等国际油服公司在前期数字化转型发展的基础上，借助人工智能技术，进一步完善了各自的数字化生态系统。
  国际油服公司数字化战略更趋完善
  斯伦贝谢等国际油服公司高度重视油气行业对数字化转型的迫切需求，一方面提高自身的数字化能力，另一方面为石油公司数字化发展提供技术服务，积极整合人工智能、工业物联网、边缘计算和云计算等前沿技术并探索规模化应用方案，准确把握数字化技术在能源转型中可以发挥的缩短生产周期、提高生产效率、降低开发方案风险、提高资金利用效率等关键作用，进一步丰富和完善了数字化发展的战略。
  斯伦贝谢等国际油服公司结合行业需求和信息技术发展现状，提出了实现数字化发展的3条关键路径，并制定了详细的实施措施。
  一是加强数字化基础设施建设。在油气行业的数字化基础设施中，最具代表性的就是“开放地下数据空间（OSDU）”。它是由斯伦贝谢、哈里伯顿、贝克休斯等油服公司和bp、雪佛龙、埃克森美孚、壳牌、道达尔能源等油气公司，以及亚马逊、英特尔、微软、谷歌等科技公司共同打造的行业共享数据联盟。“开放地下数据空间”将所有相关数据类型的元数据标准化，定义了自动数据获取工作流程，提供了跨所有数据类型的搜索功能，在最大范围内统一了行业的数据存储、共享和分析方式。其他数字化基础设施还包括斯伦贝谢的DELFI认知勘探开发平台、哈里伯顿的DS365.ai、贝克休斯的BHC3等能够支持本地和云端应用的系统。这些系统可以通过智能设备在边缘环境捕捉数据，实现人工智能驱动的快速决策。
  二是打造开放和安全的以平台为基础的生态系统。无论是国际油服公司开发的系统，还是油气公司开发的系统，例如，壳牌开发的Shell.ai、雪佛龙开发的“云原生”、埃尼开发的“认知发现”等，都积极吸引行业内各类企业在生产过程中接入数据，并鼓励其基于系统开发个性化的应用程序，努力打造数字化生态系统，在保护企业专有信息的同时推动行业科技创新。
  三是提高全球部署能力。跨国家、跨区域规划部署包括智能设备、应用程序等软硬件在内的解决方案，是油服公司和油气公司数字化发展的关键。提高全球部署能力，对国际油服公司和油气公司提出了很大的挑战。这需要公司升级作业区域内的电力、交通等基础设施，帮助本地服务商发展并转变周边社区对于外来投资、施工企业的期望和态度。同时，油服公司和油气公司还要充分适应本地条件以提高生产经营效益效率。
  国际油服公司开拓人工智能新领域
  基于人工智能技术近期的突破性进展，斯伦贝谢等国际油服公司将人工智能领域作为数字化发展的重点领域，通过生成式人工智能等前沿技术缩短科学与数据之间的差距，推进数字化转型进程。
  生成式人工智能技术可以通过机器学习来提高数据驱动的决策能力，实现设备运营自动化和实时优化。但是，油气行业的数据存在非标准化、非结构化等问题，严重影响了生成式人工智能的机器学习训练效果，也在很大程度上限制了其应用范围。为了解决此问题，斯伦贝谢联合人工智能巨头英伟达，率先在石油行业推出了Lumi数据和人工智能平台，对接“开放地下数据空间”的技术标准、美国国家标准与技术研究院（NIST）的网络安全标准，以及最新的人工智能立法要求，嵌入英伟达人工智能企业软件平台NVIDIANeMo、大语言模型（LLMs）和油气行业基础模型，帮助其他平台和应用程序“清洗”地下、地表、规划和运营中的各类结构化和非结构化数据。斯伦贝谢的DELFI认知勘探开发平台在Lumi数据和人工智能平台的加持下，能够更好地利用更大规模的数据来训练应用程序，使应用程序根据数据进行更加科学、精准和高效的生产经营决策。
  与此同时，斯伦贝谢与网络安全巨头帕洛阿尔托网络公司合作，引入一系列基于人工智能技术开发的网络安全应用程序，进一步提升云计算和边缘计算的安全性。通过对专有技术、信息和数据的保护，更好地吸引合作伙伴加入斯伦贝谢打造的数字化生态系统。