当前，人工智能（AI）深度嵌入各行业的时代正在到来。在算力、算法、大数据“三驾马车”的驱动下，人工智能正高速发展并在各行业掀起创新浪潮，催生出前所未有的新产品、新模式和新业态。机器学习和神经网络在全球油气工业领域的融合由来已久，云计算引入之后，人工智能技术在勘探、开采、运输和炼化等各个环节展现出广阔的应用场景。人工智能技术与油气行业的深度融合以及应用场景的持续拓展完善，将推动油气行业向更高效、更安全、更环保的方向发展，继而引领一场更为深刻的产业变革。

人工智能在油气行业的应用现状

在油气勘探开发领域，人工智能技术在地震勘探与地震数据解释处理、测井解释、油气层识别、钻完井、油藏动态分析与模拟、油气田地面工程等业务方面均有一定程度的应用。比如斯伦贝谢公司井筒数据综合解释技术以先进的岩石物理为核心，覆盖钻井、测井、地质、生产、油藏、地球物理、非常规和岩石力学等8个专业领域32项分析技术，用途贯穿油田从勘探、开发到生产的整个生命周期，可为储层评价、油藏描述及工程作业提供一系列高质量的地质及工程参数，已完成上万井次作业。国内油气公司依托人工智能加快智慧油田建设步伐。中国石化西北油田基于石化智云平台，基本实现现场可视化、生产自动化、油藏数字化、管理信息化、决策智能化，建设成效显著。中国石油建成梦想云协同平台、测井处理解释一体化软件与全新一代多井评价软件等应用平台，油藏描述与模拟、测井多井解释等方面的智能化应用初见成效。中国海油应用云计算、大数据、人工智能等信息技术，在渤海湾打造了国内首个海上智能油田建设项目。

人工智能在储运方面的应用，主要是通过计算机识别、数据分析和预测提升油气安全储运水平，做好用户季节性需求预测，继而支撑调度决策。首先是提供安全保障。油气站场、管道线路目前主要通过安装大量摄像头及人工检测来保障安全，但遇到大型工程、出现上千路摄像画面时，人工识别监控效果往往不佳，需要借用人工智能技术。其次是通过预测分析支撑经营决策。利用AI技术综合处理运输储运过程中的温度、压力、流量、设备状态等参数，可以发现负荷变化异常点继而总结规律，给出优化决策方案。以天然气储气库建设为例，目前业界一直朝着智能化储气库方向努力，技术创新应用领域涵盖了地下储气库、液化天然气（LNG）接收站等多种类型。智能化储气库技术的应用集中在智能监控系统、自动化控制等方面，目的在于提高储气库的安全性和运行效率。匹配完善的规章制度和操作规程后，储气库的安全稳定运行水平将得以提升。

在炼化行业，人工智能的应用主要集中在提高生产效率、优化生产过程、设备故障预测、产品质量控制、环保管理与能源节约等方面。沙特基础工业公司与西门子等企业合作，依托AI、大数据、传感器等前沿技术构建全自动数字化炼化产品生产线，有效降低了生产成本与产品周期。巴斯夫也与IBM合作，获取并分析生产过程中产生的数据信息以优化工艺流程、降低生产成本。“十三五”以来，在国家智能制造战略部署下，国内炼化企业通过应用大数据、云制造、工业互联网等技术，建设了一批以经营决策、制造执行、过程控制三层模型为基础的智能炼化企业。这些企业在计划调度协同、生产智能化、智能仓储、机器人巡检、智能物流、智能化实验室、数字化交付等方面形成实践经验，推进了企业管理模式的创新和发展。早在2012年，中国石化率先在国内提出石化智能工厂的概念，按照“六统一”的信息化建设原则，推进智能工厂及相关配套信息化项目建设，涌现出九江石化等一批国家智能制造标杆企业。

国际能源公司深耕AI技术研发及应用

根据市场分析机构莫多尔公司(Mordor Intelligence)研究分析，2024年全球油气工业领域人工智能市场规模预计为31.4亿美元，到2029年将达到57亿美元，2024年至2029年的复合增长率预计为12.61%。其中IBM公司、C3.AI公司、微软公司、英特尔公司等作为主要的技术服务商，与全球主要油气企业开展了广泛合作。例如，C3.AI公司推出了C3生成式人工智能产品套件，预置的人工智能高级转化器模型将加速石油和天然气业务转型；德国温特斯豪公司去年宣布与IBM公司合作成立AI能力中心，专注天然气和碳管理领域；斯伦贝谢公司今年年初与GeminusAI公司合作，将物理方法与过程数据相结合，快速、低成本地创建高度精确的人工智能模型；阿布扎比国家石油公司今年3月与AIQ公司合作，使用AI工具分析油藏数据，以提高效率和安全性，同时降低排放和成本。

咨询公司安永近期一项调查显示，全球92%的石油天然气公司将人工智能同油气行业融合发展作为未来两年的重点投资领域。这主要得益于近年来机器学习、预测分析和自动控制系统等人工智能技术在油气工业领域的广泛应用和显著成效。人工智能在油藏模拟、自动钻井、预测性维护、地质测绘、安全监控、过程自动化和资产管理等业务场景中的融入提升了企业的运营效率，降低了安全风险，优化了决策流程。在油气工业领域应用人工智能技术以服务不同业务场景方面，世界主要油气公司扮演着领跑者的角色。比如，壳牌将AI技术应用于材料研发、精密钻井，bp利用AI技术进行厂址选择、预测性维护，道达尔研发对话式AI产品，雪佛龙在AI油藏图像处理方面卓有成效，埃克森美孚将AI技术应用于钻探数据收集、船舶跟踪等方面，马来西亚国家石油公司、沙特阿美公司则分别在预测设备故障、油藏建模和泄漏检测等方面取得创新突破。

探索AI技术在油气行业的应用新场景

当前，人工智能技术在油气行业的应用正逐步深化，从勘探开发到储运，再到炼油行业的转型，都体现了AI技术的巨大潜力。

随着油气勘探开发向深水、深层、非常规领域拓展，勘探开发难度日渐加大。AI技术在勘探领域的应用将主要聚焦以下几方面：一是提高地质勘探与油藏管理精度。人工智能能够处理庞大的地质、地震和测井数据，为油气藏的识别和评估提供更为准确和全面的数据支持。需进一步通过深度学习等技术，识别出隐藏在数据背后的模式和规律。通过对油田地质结构更加精准的解析提高油气资源发现成功率，降低勘探风险。在油藏管理方面，借助人工智能加强对地层变化和注采数据的实时监测，及时分析、反映油藏的动态变化。二是提升生产数据分析与优化水平。人工智能不仅能够提供生产过程中的操作建议以优化油田生产决策，还要能进行生产规划，基于历史数据和实时信息制订最佳生产计划，使整个生产流程更加协调一致。三是加强设备健康监测与维护。及时准确识别设备数据中的模式和异常，预测设备未来的健康状况，并制定出最优的设备维护策略。四是增强风险预测与安全管理能力。人工智能实时监控功能可以为事故预防提供有力支持，通过监测生产环境的实时数据，帮助油田企业迅速发现异常情况并采取应对措施，提高安全管理水平。

智能化储运技术在全球范围内得到了广泛应用，但仍面临一些挑战，如关键技术的突破、安全性和效率的提升等。国际油气需求在较长一段时间内仍将保持强劲，油气储运产业发展规模还将保持必要的增长。油气储运规模在增长过程中将出现一些新场景，比如天然气管网长距离输氢规模会逐渐扩大等。储运新场景的出现要求AI技术在安全运维、数据分析及决策方面进一步发挥作用。长远看，结合油气行业数字化转型和安全生产的迫切要求，推动大数据、人工智能、云计算等工业互联网技术在油气储运设备智能运维中的融合应用，建立数字化、网络化、智能化的油气储运体系，对保障油气生命线安全可靠及长周期运行具有重要意义。

在炼油行业转型过程中，人工智能技术与企业经营决策、制造执行、过程控制等管控层级耦合，提升炼化企业智能水平，将有效助力炼油行业高质量发展。在生产决策层面，要充分发挥人工智能的学习能力，通过大数据分析提高原油市场价格预测、原油采购优化、原油价值链一体化优化、成品油物流优化、基于知识图谱的供应商风险管理、客户关系管理的智能化水平，高效率发掘数据资产价值，建设智能决策支持系统。在制造执行层面，可应用人工智能技术对装置运行数据、动设备轴系监测数据、静设备腐蚀监测数据等进行分析，深度挖掘数据中存在的规律，建立装置运行专家知识库、设备故障征兆库，实现装置生产过程专家指导，优化生产操作；实现设备故障预测性维护，从源头杜绝安全风险和隐患管控，提高安全管理水平。 应用人工智能技术对能源管理系统、环保监测系统进行升级，提高节能环保水平，接纳更多可再生能源，推进生产绿色化。应用人工智能技术高效率生成生产流程三维动态模型，为故障排查、操作培训等提供支持。在过程控制层面，人工智能技术与先进控制、实时优化、智能装备、自动化仪表耦合，通过提高数据清洗、软测量维护、先控模型维护、控制回路参数自整定、仪表故障智能诊断水平，最终提升了生产操控智能化水平，为现场生产赋能。