大数据+AI，智慧油田未来已来

“如果充分发挥大数据、人工智能(AI)的威力，起点更高、深度更深、范围更广的话，中国将有可能在油田开采领域超越美国，变并跑为领跑。”在近日举办的石油工业互联 暨智能注采技术交流研讨会上上，中国工程院院士、中国石油勘探开发研究院教授级高级工程师韩大匡院士表达了这样的观点。

将大数据、人工智能技术与老油田融合，可能会解决油田勘探开发中存在的各种瓶颈以及面临的新难题，推进大数据、人工智能技术在老油田以及油田工业的转化应用已经势在必行。会议期间，油藏工程人工智能院士工作站也在大庆正方软件科技股份有限公司正式挂牌成立。

产业互联 ：石油工业不得不啃的硬骨头

近年来，我国石油工业正面临着五方面的严峻挑战：石油资源品位劣质化、优质资源越来越少、主力老油田普遍进入特高含水后期开发阶段、剩余油高度分散、产量发生严重递减。

韩大匡院士认为，目前美国大数据在石油工业的应用中虽然实现了技术上的突破，但还处于起步阶段。我国的现状是老技术难以为继，大数据与实体企业有待进一步融合发展，需要加大大数据在我国石油勘探开发中的应用。如何将大数据和人工智能技术在石油工业转化和落地则是一个大课题。为此，由国家发改委、中国工程院、中国科学院、民营企业联合开展了“大数据驱动的油气勘探开发发展战略”重点咨询项目，选定了地震、钻井、测井、油藏描述及油藏工程一体化，以及智慧油田和装备的健康管理等课题，涵盖了勘探开发的全过程。

韩大匡表示：“想实现突破，关键要从勘探开发主要专业的更新换代高度上下功夫，把发展目标定位在各个主要专业的全面更新换代上，这样才有可能真正达到领跑的水平。院士工作站将重点通过国家大数据产业示范项目的人工智能剩余油分析课题研究项目合作，不断完善协同创新和产学研究合作机制，力争从过去长期的跟跑弯道超车到并跑阶段，实现石油勘探开发主体技术更新换代。”

油藏工程：让老油田基础数据不再“睡觉”

大庆油田已经完全进入特高含水期，再加上地下情况越来越复杂，油藏的储量分布越来越不清晰，提高油田采收率、精细挖潜、降本增效可谓难上加难。“通过大数据和人工智能技术找到油田的靶心，也就是油田的密集区和富集区，然后采取智能注采的优化方案，植入人工智能和大数据技术来重新定义油藏，对油藏的多种数据进行深度学习和认知分析，重新发现新的储油油层，进一步提高油田采收率。”田青说。

“经过3年的努力，我们已经解决了上述问题。正方公司人工智能团队经过两年时间，发明了新一代人工智能的算法QGD(强化学习+群论+深度学)，这是我国第一家用人工智能技术重新认知了油藏，并与韩大匡院士团队一起用‘小样本’算法来描绘出吸水剖面图，在解决剩余油分布等难题上获得了突破，在国际上达到领先水平。”田青说，这个算法还可以在油田很多领域处理有噪音的非结构化数据，能够识别出有用的干扰和一些不精准的信 。该技术已经在中国石油勘探院大数据研究中经过反复测试和验证，得到认可。

云平台：实现低成本智慧油田梦

以大庆油田为例，油田地下储量越来越少，开采成本越来越高，大量数据资产闲置，数据信息孤岛现象一直存在，没有能用于统一生产的协同共享平台。如何能让开采60年的老油田转变传统技术再有一次飞跃成为油田企业面临的现实问题。

如何才能让低成本智慧油田的梦想成真?如何提高油田采油工的工作效率?如何早日把智能化油田变成现实?大庆正方软件科技股份有限公司开始了3年的“烧脑”历程。

“比如，研究的目标是油田的增产增效，首先就要研究油田甚至老油田的油藏结构和开采条件、方法等;若想对油藏工程进行重新认知，就要通过业务建模等一系列智能化工具、设备和方法，对油藏储油层进行数据采集和分析，然后通过分析出的油藏情况，再研究地下优化注采方法。”田青表示，目前该平台已经在大庆油田采油四厂应用，从应用效果来看非常好。传统的工作方式是一个采油工负责10口井或者8口井，每次数据采集需要30分钟。应用这个平台后，就不再需要人工采集，节省了人工成本。另外，生产数据源于装在野外远端的采集设备，自动采集并通过通讯再 络传到云上的P-AI增效开采云平台，整个过程都是自动回传，实现了将采集、分析、处理数据等一系列人为操作变为智能操作。