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AI賦能油氣勘探開發(fā)
來源:中國節(jié)能產(chǎn)業(yè)網(wǎng) 時間:2025/3/17 8:50:04 用手機(jī)瀏覽

2024年6月,筆者到訪之江實(shí)驗(yàn)室并與國家最高科技獎獲得者、中國科學(xué)院院士李德仁進(jìn)行互動交流。在對談中,李院士不經(jīng)意地問:“你們油氣行業(yè)的科研工作是假設(shè)驅(qū)動還是數(shù)據(jù)驅(qū)動?”筆者略加思索后回答:“油氣行業(yè),尤其是上游的勘探開發(fā)研究,目前還是以假設(shè)驅(qū)動為主,也就是先構(gòu)建一個地質(zhì)模型,再以此為指導(dǎo)開展迭代研究。”李院士頷首認(rèn)同。半年多來,筆者一直在深入思考李院士提出的上述問題,并進(jìn)一步結(jié)合近年來洶涌澎湃人工智能發(fā)展浪潮,探尋現(xiàn)代信息科技尤其是人工智能給油氣資源開發(fā)領(lǐng)域帶來哪些變革。

一些學(xué)者認(rèn)為,人工智能(AI)是第四次工業(yè)革命的標(biāo)志和引擎,但回顧工業(yè)革命演變史,筆者認(rèn)為人工智能也許是新時代的“人類進(jìn)步加速器”,將成為促進(jìn)人類發(fā)展新的革命性力量,深刻地改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式且成為新的時代標(biāo)志,并引領(lǐng)人類從工業(yè)革命時代逐步進(jìn)入人工智能時代。油氣行業(yè)發(fā)展必須與人工智能時代相適應(yīng),盡快從假設(shè)驅(qū)動為主邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動為主。

各有千秋 相輔相成

傳統(tǒng)認(rèn)識中,假設(shè)驅(qū)動(Hypothesis-Driven)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data-Driven)作為兩種不同的方法論,適用于不同的情境且各有優(yōu)缺點(diǎn)。

假設(shè)驅(qū)動是基于現(xiàn)有知識,依賴?yán)碚、?jīng)驗(yàn)甚至直覺提出事物如何運(yùn)作的假設(shè),再通過觀察、實(shí)驗(yàn)、調(diào)查或其他形式的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證這些初始假設(shè),比如通過露頭觀察、薄片掃描、巖心分析、地球物理探測等直接獲取的地質(zhì)信息來驗(yàn)證預(yù)先構(gòu)建的地質(zhì)模型,本質(zhì)上是一種以“試錯法”不斷校正逼近真相的過程。其優(yōu)點(diǎn)在于有明確的方向和目標(biāo),可以快速聚焦于特定的問題或解決方案;缺點(diǎn)是最初的主觀性假設(shè)可能不準(zhǔn)確,導(dǎo)致后續(xù)驗(yàn)證工作出現(xiàn)主觀設(shè)計(jì)上的偏差。“油氣在地質(zhì)學(xué)家的腦海里”,即是油氣行業(yè)假設(shè)驅(qū)動的典型理念。

數(shù)據(jù)驅(qū)動強(qiáng)調(diào)用數(shù)據(jù)說話、讓數(shù)據(jù)作主,通過盡可能多收集相關(guān)數(shù)據(jù),使用統(tǒng)計(jì)分析、概率計(jì)算等數(shù)據(jù)分析方法來挖掘數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)聯(lián),本質(zhì)上是一種基于數(shù)據(jù)的“設(shè)計(jì)法”尋求最優(yōu)解的過程。其優(yōu)點(diǎn)在于可以更加客觀地揭示之前未被注意到的洞見;缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)代表性與質(zhì)量問題、過度擬合以及對大量數(shù)據(jù)處理能力的需求。但隨著人工智能時代的到來,機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生、量子計(jì)算等技術(shù)組合應(yīng)用給數(shù)據(jù)驅(qū)動方法論帶來了強(qiáng)大的內(nèi)核升級,必將打破擁有海量數(shù)據(jù)的油氣行業(yè)固有發(fā)展路徑和邏輯。

假設(shè)驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動從來不是非此即彼的對立選擇,而是相輔相成、不可割裂的兩種思維方式。就像人類和AI的關(guān)系,遠(yuǎn)非簡單的取代與被取代所能概括,實(shí)際上是一個相互學(xué)習(xí)、共同提升的過程。在假設(shè)驅(qū)動的創(chuàng)造性思維方面,AI目前還難以與人類相提并論,它對特定問題的優(yōu)化與求解,還不是真正意義上的理解與創(chuàng)造。相比之下,數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI因其強(qiáng)大分析能力不斷地拓寬人類的認(rèn)知邊界,但人類的泛化能力和創(chuàng)新思維仍然尤為寶貴。

石油勘探開發(fā)是典型的綜合性應(yīng)用學(xué)科,成功找到油氣并商業(yè)開發(fā)是一項(xiàng)復(fù)雜的探索發(fā)現(xiàn)過程,需要地質(zhì)勘查、地球物理探測、鉆井、儲層改造、油氣開采等多種技術(shù)手段、大量數(shù)據(jù)積累以及不斷優(yōu)化的預(yù)測模型支撐。

假設(shè)驅(qū)動 認(rèn)知先行

早期油氣發(fā)現(xiàn)主要依賴直覺和經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動,出露地表形成的油氣苗是尋找地下油氣的主要依據(jù)。

美國賓夕法尼亞州泰特斯維爾城附近的一條小河因常常漂著原油,被當(dāng)?shù)鼐用穹Q為“石油溪”。1859年,埃德溫·德雷克在石油溪旁鉆成了世界第一口商業(yè)性油井——德雷克井,成為現(xiàn)代石油工業(yè)發(fā)源地。

中國早期油氣勘探開發(fā)活動也多圍繞油氣苗展開,如新疆“黑油山”附近發(fā)現(xiàn)克拉瑪依油田,甘肅“石油溝”旁邊發(fā)現(xiàn)玉門油田,青!坝蜕吧健备浇l(fā)現(xiàn)油砂山油田。

地質(zhì)理論假設(shè)驅(qū)動大油氣田發(fā)現(xiàn)。19世紀(jì)中葉,地質(zhì)學(xué)家們發(fā)現(xiàn)美國賓夕法尼亞地區(qū)油氣均位于砂巖層的最高部位,推動背斜找油等相關(guān)理論形成,為后續(xù)全球大規(guī)模油氣發(fā)現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。之后,加拿大石油地質(zhì)學(xué)家T.S.亨特、蘇聯(lián)地球化學(xué)家B.A.別納科依、美國地質(zhì)學(xué)家W.E.普賴特等基于數(shù)據(jù)分析和油氣勘探開發(fā)實(shí)踐,發(fā)展了海相生油理論,引領(lǐng)中東等地海相油氣大發(fā)現(xiàn)。

中國地質(zhì)學(xué)家謝家榮、李四光等人基于對中國地質(zhì)特征的認(rèn)知和推斷,提出了陸相生油理論,打破了國外傳統(tǒng)觀念束縛,推動大慶、勝利油田發(fā)現(xiàn),成為假設(shè)驅(qū)動尋找油氣資源的典型范式。

最近,我國石油科技工作者提出的煤巖氣地質(zhì)理論已得到成功的實(shí)踐驗(yàn)證,亦是假設(shè)驅(qū)動尋找新類型油氣資源的例證。

數(shù)據(jù)驅(qū)動 快速迭代

當(dāng)前油氣發(fā)現(xiàn)仍主要依賴于人腦智慧和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,通過假設(shè)驅(qū)動提出科學(xué)問題,利用數(shù)據(jù)驅(qū)動進(jìn)行輔助驗(yàn)證。但隨著油氣賦存方式的復(fù)雜化,傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)難以支撐油氣發(fā)現(xiàn),特別是非常規(guī)油氣逐漸成為勘探開發(fā)主體的當(dāng)下。盡管人工智能技術(shù)還存在一定的局限性,還不能完全解釋數(shù)據(jù)背后的地質(zhì)規(guī)律和滲流機(jī)理,很難對復(fù)雜地質(zhì)條件做出客觀準(zhǔn)確的判斷,但科學(xué)家們已意識到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重要性和數(shù)據(jù)技術(shù)的變革性。

2024年6月,之江實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的GeoGPT地學(xué)大語言模型通過備案,已實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)閱讀、信息提取、地質(zhì)圖解譯與生成、知識圖譜構(gòu)建等功能,成為人工智能助推地球科學(xué)研究模式變革的標(biāo)志性事件,它的強(qiáng)大功能使我們對智慧油氣藏的遐想成為可能。2024年11月,中國石油發(fā)布了700億參數(shù)昆侖大模型,還帶來了43個石油行業(yè)的專業(yè)應(yīng)用和通用應(yīng)用創(chuàng)新場景。油氣勘探領(lǐng)域,國內(nèi)首次構(gòu)建了涵蓋地震處理、地震解釋、測井處理解釋3個專業(yè)模型,相比傳統(tǒng)方法,在泛化性、精度等方面都有了大幅提升。

人的壽命和知識掌握能力是有限的,相比之下,人工智能在記憶能力、高維復(fù)雜、推理深度等方面具有強(qiáng)大而獨(dú)特的優(yōu)勢,可以快速修正并迭代完善假設(shè)驅(qū)動形成的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P,極大地提升人類科學(xué)發(fā)現(xiàn)效率。

不久的將來,如果人工智能油氣大模型能夠擁有全球油氣勘探開發(fā)的歷史和實(shí)時數(shù)據(jù),并實(shí)現(xiàn)從推斷(inference)到推理(reasoning)的躍升,就具備了科學(xué)假想的潛力,從而突破科學(xué)家的認(rèn)知邊界,實(shí)現(xiàn)真正的行業(yè)顛覆。

對于需要和“歷史億萬年、地下上萬米”打交道的油氣行業(yè)來說,全生命周期將是涉及海量流程節(jié)點(diǎn)的復(fù)雜系統(tǒng)工程,以人工智能為技術(shù)手段的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法將在各個環(huán)節(jié)中扮演越來越重要的角色,引發(fā)的數(shù)智化變革將深刻改變油氣行業(yè)的產(chǎn)業(yè)運(yùn)營模式、科研攻關(guān)方式、生產(chǎn)管理范式、勘探開發(fā)效率等方方面面。

行業(yè)重塑 擁抱未來

筆者在油氣行業(yè)已工作30余年,見證了該行業(yè)的榮光,也一直在思考和探索數(shù)據(jù)驅(qū)動是否將成為石油行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力。

近年來,基于系統(tǒng)科學(xué)思想與方法,提出的非常規(guī)油氣規(guī)模效益開發(fā)“一全六化”工程方法論,其中最為關(guān)鍵的一環(huán)就是以數(shù)據(jù)驅(qū)動為引領(lǐng)的數(shù)智化管理,主要以大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、數(shù)字化管控、智能化決策為基礎(chǔ),打造全面感知、自動生產(chǎn)、實(shí)時優(yōu)化、預(yù)測預(yù)警、協(xié)同研究、一體運(yùn)行的生產(chǎn)運(yùn)營新模式,將成倍甚至成數(shù)量級地提高油氣田生產(chǎn)作業(yè)效率。除此之外,奉行數(shù)據(jù)驅(qū)動理念,組織科研力量嘗試探索新的資源類型、破解新的技術(shù)瓶頸,例如,用“AI+生物學(xué)”發(fā)明一種終極采油法,實(shí)現(xiàn)極限提高油氣采收率;用“AI+化學(xué)反應(yīng)動力學(xué)”探索氫氣、氦氣、二氧化碳與巖石礦物間原位物理化學(xué)過程,打造地下能源存儲及反應(yīng)工廠。

“未來像盛夏的大雨,在我們還來不及撐開傘時便撲面而來”。2022年底,ChatGPT就像是一場突如其來的盛夏大雨,以前所未有的速度席卷全球,開啟了人工智能的新紀(jì)元。2024年,諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎都頒給了從事人工智能的研究學(xué)者。近期,DeepSeek在全球掀起的熱議浪潮,再次刷新人類對人工智能的認(rèn)知,更預(yù)示著一場前所未有的人工智能科技革命甚至是時代變革的加速演進(jìn)。

一言以蔽之,AI賦能科學(xué)探索的新范式已彰顯出巨大的優(yōu)勢,也必將在油氣新資源發(fā)現(xiàn)、采收率極限提高以及與新能源融合發(fā)展等方面展現(xiàn)出前所未見的潛力。

2024年,中國石油已將“數(shù)智石油”列為第五大戰(zhàn)略舉措。毫無疑問,AI將重塑油氣行業(yè),以數(shù)據(jù)驅(qū)動為主、假設(shè)驅(qū)動為輔的新模式將會推動油氣行業(yè)朝著更加高效、更為智能、更可持續(xù)的方向快速前進(jìn)。作為石油科技工作者,我們要以更加積極的姿態(tài)不斷識變、應(yīng)變、求變,主動擁抱“AI+油氣”時代的到來。

(作者李國欣為中國石油天然氣股份有限公司副總地質(zhì)師兼中國石油勘探開發(fā)研究院黨委書記,獲得國家科技進(jìn)步獎一等獎、“孫越崎能源大獎”等獎項(xiàng))


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