這一事件立即在q*石油界引發了關注。既然阿爾法狗能超越圍棋世界g*,那道達爾和谷歌是否會創造出超越普通石油人的“超級智能石油人”,石油工業會因此迎來一場顛覆嗎?
人工智能:油氣勘探技術的下一場革命
道達爾表示,此番人工智能將要率先應用的領域,是油氣勘探開發地質數據的處理分析。從這一應用領域看,人工智能完全有帶來油氣革命的潛力。
對油氣田地質情況的描繪與分析,是油氣勘探開發過程中z*為重要,也是z*有難度的環節之一。盡管目前石油行業已能借助電纜測井、三維地震、油藏模擬等技術描繪和分析油氣田地質情況,但實際上這一系列技術仍然存在很大缺陷。
s*先,在現實過程中,人們很難采集到全部的地質數據,而只能采集到部分數據。并且在采集數據過程中,也難保證數據不出現任何差錯。
用這樣“不完美”的數據建立的地質模型,始終存在誤差。而若油氣田的地質情況過于復雜,這種誤差將使得工程師根本無法建立可用的油氣田地質模型。因為這一限制,目前有大量油氣資源無法開采。
而另一方面,隨著油田地質數據采集精細化程度的提高,數據大量增加,這又為數據的分析帶來了難題。按照傳統的數據處理方法,石油工程師無法對這些數據進行充分利用,依舊難以建立更“完美”的地質模型。
而人工智能則為解決以上兩個問題提供了可能。人工智能當中的模糊邏輯技術(Fuzzy Logic)能夠基于“不完備”和“不完美”的數據進行處理。利用模糊邏輯處理勘探地震數據,能夠做出靠人工難以實現的預測,從而更精細地描述油田地質模型。
一旦這一技術在石油領域應用成熟,將會解禁地球上大量在過去無法開采的油氣田。一些開采成本較高的油氣田,也有望因此實現開采成本的大降。人工智能為石油行業帶來的進步,可能并不亞于當紅的頁巖革命。
道達爾稱此番和谷歌合作,將開發一套能夠解釋地層圖像的人工智能程序,這套程序能夠利用計算機成像技術實現地震數據的學習,并利用自然語言處理技術自動分析數據文件。
接下來,道達爾的地質學家將同谷歌云機器學習專家并肩,在位于美國加州的谷歌云高級解決方案實驗室攻堅這項技術。
石油行業歷史性跨界融合
從規模上看,道達爾牽手谷歌也可謂目前q*z*大的一次石油和人工智能聯姻。很可能成為石油人工智能加速發展的拐點。
道達爾為世界5大國際石油公司之一,截止2017年底,道達爾已證實可采油氣儲量高達114.75億桶;而谷歌則為q*市值排名第二的公司,在信息技術領域更是q*第一。
而兩家公司不僅僅規模巨大,在創新力上也是各自行業的領先者。
在2016年,道達爾曾被科睿唯安(原湯森路透知識產權與科技事業部)評為q*z*具創新力的100家企業之一。
近年來,道達爾每年投入研發費用達到10億美元左右,擁有的研發人員超過4000名。在q*范圍內,道達爾擁有18個研發中心,目前開展了近1000個研發合作項目。
特別值得注意的是,道達爾的研發創新投資組合目前設立了6大方向,而石油數字化(包括石油人工智能)則是這6大研發創新方向之一。這足見石油人工智能在道達爾發展中的戰略地位。
人工智能目前在谷歌的戰略中更是擁有第一地位。在2017年谷歌召開的第10次開發者大會上,谷歌CEO桑達爾·皮查伊聲明了“人工智能高于一切”的發展策略。道達爾選擇同谷歌合作,顯示了其對于石油人工智能的巨大期望和信心。
阿爾法狗的主要創始人哈薩比斯(Demis Hassabis)曾說到,“阿爾法狗從來都不是我們的w*,甚至不是我們z*重要的研發。我們希望將此應用于更大的真實世界的問題。”
而石油行業,正符合哈薩比斯所說的那個真實世界。國際能源署(IEA)統計數據表明,在2016年,q*能源行業的總投資占到q*GDP的2.2%左右,而石油為當今q*第一大能源。面對像石油這樣龐大的產業,谷歌一定也不想錯過。
發展石油人工智能,將是谷歌人工智能走向更大真實世界的必經之路。兩家公司的合作將碰出多大的火花,值得期待。
人工智能是石油發展之必然
未來人工智能在石油領域的應用,將不僅限于對地質數據的處理和分析。人工智能幾乎可以應用在石油產業鏈的每個環節。就目前來看,人工智能還可能通過以下幾個入口進入石油行業:
智能鉆井:
鉆井是整個油氣開采作業中,成本z*高、風險也z*大的環節之一。在鉆井過程中,利用人工智能處理地層壓力、溫度、滲透率等數據,能夠實現鉆井速度、方位的實時優化。
不僅如此,利用人工智能還能夠大大提高決策者對風險及井況的預測能力,在遇到突然情況之時,也能夠更快速提供應急處理措施。
設備監測:
對作業設備的監測維護,一直是困擾石油企業的問題。過于頻繁地維護設備,會增加運營成本,而設備維護不及時,設備突然發生故障則會造成意外停工,導致巨大損失。而利用人工智能技術監測設備運轉,則能夠預測作業設備運轉情況,確定維護設備的z*佳時間。
下游領域:
在石油產業下游領域,人工智能技術也可能有廣泛應用。人工智能除了能夠用以管控煉化設備,還能夠管理油品的物流(包括運輸和倉儲)。一些石油公司已經在嘗試利用經濟形勢、天氣等因素來預測市場對油品的需求,從而更好規劃油品的庫存和優化定價。
由于人工智能在石油領域應用范圍如此廣泛,也有人關心石油人工智能是否會取代石油工人。而實際上,可能我們更應該擔憂是,如果石油業同人工智能融合的速度太慢,會不會讓石油在未來能源競爭中處于劣勢?
當今q*能源消費的多元化特征日益明顯,太陽能、風能等能源為了實現成本下降正在大力引入人工智能技術。利用人工智能實現新能源的分布式及柔性供應、能量收集微型化,可深度改變新能源利用便捷性不及傳統化石能源的局面。從能源競爭層面來看,石油人工智能的發展將是一種必然。
幸運的是,石油巨頭們如今已經開始在人工智能領域行動了。道達爾勘探與生產部門高級副總裁Kevin McLachlan表示,“我們相信道達爾地質專家和谷歌人工智能技術會讓這一項目成功。我們的雄心是,在未來幾年給予我們的地質工程師人工智能輔助技術,這將把他們從繁瑣工作中解放出來,使得他們能聚焦于高附加值的工作。”
這一事件立即在q*石油界引發了關注。既然阿爾法狗能超越圍棋世界g*,那道達爾和谷歌是否會創造出超越普通石油人的“超級智能石油人”,石油工業會因此迎來一場顛覆嗎?
人工智能:油氣勘探技術的下一場革命
道達爾表示,此番人工智能將要率先應用的領域,是油氣勘探開發地質數據的處理分析。從這一應用領域看,人工智能完全有帶來油氣革命的潛力。
對油氣田地質情況的描繪與分析,是油氣勘探開發過程中z*為重要,也是z*有難度的環節之一。盡管目前石油行業已能借助電纜測井、三維地震、油藏模擬等技術描繪和分析油氣田地質情況,但實際上這一系列技術仍然存在很大缺陷。
s*先,在現實過程中,人們很難采集到全部的地質數據,而只能采集到部分數據。并且在采集數據過程中,也難保證數據不出現任何差錯。
用這樣“不完美”的數據建立的地質模型,始終存在誤差。而若油氣田的地質情況過于復雜,這種誤差將使得工程師根本無法建立可用的油氣田地質模型。因為這一限制,目前有大量油氣資源無法開采。
而另一方面,隨著油田地質數據采集精細化程度的提高,數據大量增加,這又為數據的分析帶來了難題。按照傳統的數據處理方法,石油工程師無法對這些數據進行充分利用,依舊難以建立更“完美”的地質模型。
而人工智能則為解決以上兩個問題提供了可能。人工智能當中的模糊邏輯技術(Fuzzy Logic)能夠基于“不完備”和“不完美”的數據進行處理。利用模糊邏輯處理勘探地震數據,能夠做出靠人工難以實現的預測,從而更精細地描述油田地質模型。
一旦這一技術在石油領域應用成熟,將會解禁地球上大量在過去無法開采的油氣田。一些開采成本較高的油氣田,也有望因此實現開采成本的大降。人工智能為石油行業帶來的進步,可能并不亞于當紅的頁巖革命。
道達爾稱此番和谷歌合作,將開發一套能夠解釋地層圖像的人工智能程序,這套程序能夠利用計算機成像技術實現地震數據的學習,并利用自然語言處理技術自動分析數據文件。
接下來,道達爾的地質學家將同谷歌云機器學習專家并肩,在位于美國加州的谷歌云高級解決方案實驗室攻堅這項技術。
石油行業歷史性跨界融合
從規模上看,道達爾牽手谷歌也可謂目前q*z*大的一次石油和人工智能聯姻。很可能成為石油人工智能加速發展的拐點。
道達爾為世界5大國際石油公司之一,截止2017年底,道達爾已證實可采油氣儲量高達114.75億桶;而谷歌則為q*市值排名第二的公司,在信息技術領域更是q*第一。
而兩家公司不僅僅規模巨大,在創新力上也是各自行業的領先者。
在2016年,道達爾曾被科睿唯安(原湯森路透知識產權與科技事業部)評為q*z*具創新力的100家企業之一。
近年來,道達爾每年投入研發費用達到10億美元左右,擁有的研發人員超過4000名。在q*范圍內,道達爾擁有18個研發中心,目前開展了近1000個研發合作項目。
特別值得注意的是,道達爾的研發創新投資組合目前設立了6大方向,而石油數字化(包括石油人工智能)則是這6大研發創新方向之一。這足見石油人工智能在道達爾發展中的戰略地位。
人工智能目前在谷歌的戰略中更是擁有第一地位。在2017年谷歌召開的第10次開發者大會上,谷歌CEO桑達爾·皮查伊聲明了“人工智能高于一切”的發展策略。道達爾選擇同谷歌合作,顯示了其對于石油人工智能的巨大期望和信心。
阿爾法狗的主要創始人哈薩比斯(Demis Hassabis)曾說到,“阿爾法狗從來都不是我們的w*,甚至不是我們z*重要的研發。我們希望將此應用于更大的真實世界的問題。”
而石油行業,正符合哈薩比斯所說的那個真實世界。國際能源署(IEA)統計數據表明,在2016年,q*能源行業的總投資占到q*GDP的2.2%左右,而石油為當今q*第一大能源。面對像石油這樣龐大的產業,谷歌一定也不想錯過。
發展石油人工智能,將是谷歌人工智能走向更大真實世界的必經之路。兩家公司的合作將碰出多大的火花,值得期待。
人工智能是石油發展之必然
未來人工智能在石油領域的應用,將不僅限于對地質數據的處理和分析。人工智能幾乎可以應用在石油產業鏈的每個環節。就目前來看,人工智能還可能通過以下幾個入口進入石油行業:
智能鉆井:
鉆井是整個油氣開采作業中,成本z*高、風險也z*大的環節之一。在鉆井過程中,利用人工智能處理地層壓力、溫度、滲透率等數據,能夠實現鉆井速度、方位的實時優化。
不僅如此,利用人工智能還能夠大大提高決策者對風險及井況的預測能力,在遇到突然情況之時,也能夠更快速提供應急處理措施。
設備監測:
對作業設備的監測維護,一直是困擾石油企業的問題。過于頻繁地維護設備,會增加運營成本,而設備維護不及時,設備突然發生故障則會造成意外停工,導致巨大損失。而利用人工智能技術監測設備運轉,則能夠預測作業設備運轉情況,確定維護設備的z*佳時間。
下游領域:
在石油產業下游領域,人工智能技術也可能有廣泛應用。人工智能除了能夠用以管控煉化設備,還能夠管理油品的物流(包括運輸和倉儲)。一些石油公司已經在嘗試利用經濟形勢、天氣等因素來預測市場對油品的需求,從而更好規劃油品的庫存和優化定價。
由于人工智能在石油領域應用范圍如此廣泛,也有人關心石油人工智能是否會取代石油工人。而實際上,可能我們更應該擔憂是,如果石油業同人工智能融合的速度太慢,會不會讓石油在未來能源競爭中處于劣勢?
當今q*能源消費的多元化特征日益明顯,太陽能、風能等能源為了實現成本下降正在大力引入人工智能技術。利用人工智能實現新能源的分布式及柔性供應、能量收集微型化,可深度改變新能源利用便捷性不及傳統化石能源的局面。從能源競爭層面來看,石油人工智能的發展將是一種必然。
幸運的是,石油巨頭們如今已經開始在人工智能領域行動了。道達爾勘探與生產部門高級副總裁Kevin McLachlan表示,“我們相信道達爾地質專家和谷歌人工智能技術會讓這一項目成功。我們的雄心是,在未來幾年給予我們的地質工程師人工智能輔助技術,這將把他們從繁瑣工作中解放出來,使得他們能聚焦于高附加值的工作。”
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