“如果充分發揮大數據、人工智能（AI）的威力，起點更高、深度更深、范圍更廣的話，中國將有可能在油田開采領域超越美國，變并跑為領跑。”在近日舉辦的石油工業互聯網暨智能注采技術交流研討會上上，中國工程院院士、中國石油勘探開發研究院教授級高級工程師韓大匡院士表達了這樣的觀點。

　　將大數據、人工智能技術與老油田融合，可能會解決油田勘探開發中存在的各種瓶頸以及面臨的新難題，推進大數據、人工智能技術在老油田以及油田工業的轉化應用已經勢在必行。會議期間，油藏工程人工智能院士工作站也在大慶正方軟件科技股份有限公司正式掛牌成立。

　　產業互聯網：石油工業不得不啃的硬骨頭

　　近年來，我國石油工業正面臨著五方面的嚴峻挑戰：石油資源品位劣質化、優質資源越來越少、主力老油田普遍進入特高含水后期開發階段、剩余油高度分散、產量發生嚴重遞減。

　　韓大匡院士認為，目前美國大數據在石油工業的應用中雖然實現了技術上的突破，但還處于起步階段。我國的現狀是老技術難以為繼，大數據與實體企業有待進一步融合發展，需要加大大數據在我國石油勘探開發中的應用。如何將大數據和人工智能技術在石油工業轉化和落地則是一個大課題。為此，由國家發改委、中國工程院、中國科學院、民營企業聯合開展了“大數據驅動的油氣勘探開發發展戰略”重點咨詢項目，選定了地震、鉆井、測井、油藏描述及油藏工程一體化，以及智慧油田和裝備的健康管理等課題，涵蓋了勘探開發的全過程。

　　韓大匡表示：“想實現突破，關鍵要從勘探開發主要專業的更新換代高度上下功夫，把發展目標定位在各個主要專業的全面更新換代上 ，這樣才有可能真正達到領跑的水平。院士工作站將重點通過國家大數據產業示范項目的人工智能剩余油分析課題研究項目合作，不斷完善協同創新和產學研究合作機制，力爭從過去長期的跟跑彎道超車到并跑階段，實現石油勘探開發主體技術更新換代。”

　　油藏工程：讓老油田基礎數據不再“睡覺”

　　正方軟件科技股份有限公司的董事長田青告訴記者， 與韓大匡院士的思路不謀而合，也成為了一名堅持將大數據人工智能技術在老油田上轉化和落地的踐行者。

　　大慶油田已經完全進入特高含水期，再加上地下情況越來越復雜，油藏的儲量分布越來越不清晰，提高油田采收率、精細挖潛、降本增效可謂難上加難。“通過大數據和人工智能技術找到油田的靶心，也就是油田的密集區和富集區，然后采取智能注采的優化方案，植入人工智能和大數據技術來重新定義油藏，對油藏的多種數據進行深度學習和認知分析，重新發現新的儲油油層，進一步提高油田采收率。”田青說。

　　記者了解到，在油藏工程領域中，有兩大技術難題。一是對于油田的各種生產數據，不能直接用于大數據技術，對于不同區塊，不同井群井網以至于不同的井都存在“小樣本”技術難題，油田的數據有缺失和數據不完整的普遍現象。二是在研究油藏非均質性中遇到的非結構化數據信息，如何保留有效的信息等。

　　“經過3年的努力，我們已經解決了上述問題。正方公司人工智能團隊經過兩年時間，發明了新一代人工智能的算法QGD（強化學習+群論+深度學），這是我國第一家用人工智能技術重新認知了油藏，并與韓大匡院士團隊一起用‘小樣本’算法來描繪出吸水剖面圖，在解決剩余油分布等難題上獲得了突破，在國際上達到*水平。”田青說，這個算法還可以在油田很多領域處理有噪音的非結構化數據，能夠識別出有用的干擾和一些不精準的信號。該技術已經在中國石油勘探院大數據研究中經過反復測試和驗證，得到認可。

　　云平臺：實現低成本智慧油田夢

　　以大慶油田為例，油田地下儲量越來越少，開采成本越來越高，大量數據資產閑置，數據信息孤島現象一直存在，沒有能用于統一生產的協同共享平臺。如何能讓開采60年的老油田轉變傳統技術再有一次飛躍成為油田企業面臨的現實問題。

　　如何才能讓低成本智慧油田的夢想成真？如何提高油田采油工的工作效率？如何早日把智能化油田變成現實？大慶正方軟件科技股份有限公司開始了3年的“燒腦”歷程。

　　田青告訴記者：“我們用3年時間開發了P-AI增效開采云平臺，這是一款互聯網石油開發場礦級應用系統，包括油井采集端、水井采集端和水驅調整方案，具有小隊到大隊再到地質、工程技術等線上線下協同、作業壓裂措施方案的優化等功能。P-AI增效開采云平臺采取‘521’模式，即5個中心、2個維度、1個生產平臺，實現多級聯動，打通線上線下，層層穿透。”

　　據記者了解，油田開采過程很復雜，地上的機械設備運行良好，地下需精準的找到儲層，水驅要驅到位，地上地下一體化才能高效開采。在P-AI增效開采云平臺上，清晰地分布著應用層、智能層、數據層、感知層，完全可以實現油田開采的全產業鏈的時實生產處理和監控。

　　“比如，研究的目標是油田的增產增效，首先就要研究油田甚至老油田的油藏結構和開采條件、方法等；若想對油藏工程進行重新認知，就要通過業務建模等一系列智能化工具、設備和方法，對油藏儲油層進行數據采集和分析，然后通過分析出的油藏情況，再研究地下優化注采方法。”田青表示，目前該平臺已經在大慶油田采油四廠應用，從應用效果來看非常好。傳統的工作方式是一個采油工負責10口井或者8口井，每次數據采集需要30分鐘。應用這個平臺后，就不再需要人工采集，節省了人工成本。另外，生產數據源于裝在野外遠端的采集設備，自動采集并通過通訊再網絡傳到云上的P-AI增效開采云平臺，整個過程都是自動回傳，實現了將采集、分析、處理數據等一系列人為操作變為智能操作。