从跟跑到并跑再到领跑大数据+AI,智慧油田的未来可期

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从跟跑到并跑再到领跑大数据+AI，智慧油田的未来可期□记者赵凤莉

如何将大数据、人工智能技术与老油田紧密融合，解决油田勘探开发中存在的各 种瓶颈以及面临的新难题? 5月9日，大庆正方软件科技股份有限公司组织召开的石

油工业互联网暨智能注采技术交流研讨会上，与会院士、专家以及院校、企业有关人 员，共同探讨智能注采、工业互联网建设及大数据人工智能技术在油田勘探开发领域 的技术前景，并达成了共识，那就是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势在必行。产业互联网：石油工业要啃的硬骨头我国石油工业经历了高速发展，在2015年达 到了2.14亿吨的高位，2018年降至1.89亿吨，当前 正面临着严峻挑战：石油资源品位劣质化，特、超 低渗透和致密储层等低品位资源占70%以上、主 力老油田普遍进人特高含水后期开发阶段、剩余 油高度分散，产量发生严重递减的趋势、以及面临 低油价的困境、石油安全问题等。

中国工程院院士、中国石油勘探开发研究院教 授级高工韩大匡认为，目前美国大数据在石油工业 的应用虽然取得个别较好的研究成果，实现了技 术上的突破，但总体上看还处于起步阶段。而我国 石油开发现状是老技术难以为继，**总书记为 我们指出了大数据与实体企业紧密融合的发展方 向，大力加强大数据在我国石油勘探开发中的应 用，是石油工业技术创新的一次千载难逢的机遇。

韩大匡介绍，回顾我国勘探开发技术的发 展，建国初期一无所有，先学习苏联技术，后来又 向以美国为首的西方技术学习，60多年来一直处

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于认真学习再自主发展的跟跑阶段，到现在一些 新的领域还有很大差距。

“如果大数据人工智能研究的高度、深度、广 度和美国类似，可能与美国长期处于并跑。但如果 我们及时发挥大数据人工智能威力，起点更高、 深度更深、范围更广，也有可能超越美国，变并跑 为领跑。关键在于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。如果切实下了大功夫， 才有可能真正达到领跑的水平。”韩大匡认为。

“在大数据驱动下更新换代的含义和做法有 三种，一是以新的理论替代原有技术的理论，发 展一整套技术，如地震和新钻井方式的探索。二 是以各学科的分别单独应用发展到融合起来综 合应用，如油藏描述与油藏工程一体化技术。三 是以发展新一代的技术来扩展完善原有的技术体 系，如测井、智慧油田建设。”韩大匡详细介绍了5 个课程的理念和分布。

另外，韩大匡还指出，本项目研究的主要学 科融合方式是大数据界专家和石油专业专家的紧 密融合。由石油专家提出需要解决的关键技术问 题，共同把它转化为大数据研究的问题，在不断 深人的过程中继续紧密融合来解决新的问题，直 到问题完全解决。在紧密融合的过程中，也可能从 解决实际问题过程中间进一步发展大数据的新方 法。例如，在新勘探开发中普遍存在的“小样本” 问题，提高反演的效率以及通过输人已有的敏感 性因素来减少深度学习的计算量等。

这次会议上，还开启了 “大庆正方软件科技 股份有限公司油藏工程人工智能院士工作站”，中 国工程院院士倪光南和韩大匡共同为院士工作站 揭牌。

韩大匡说：“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。”

战略布局：瞄准定位转化和落地那么，如何真正达到领跑水平，院士和专家表 示，需要将大数据和人工智能技术在石油工业转化 和落地。据了解，勘探幵发所用的技术非常多，如 何在众多的技术中选择5项关键技术来实现石油勘 探开发技术的升级换代，这是一个战略布局的问 题。当前主要还在于对我国陆相沉积的地质条件 的复杂性认识还很不充分，因此必须把课题设置 的主要方面放在加强对整个地质条件的认识上。

为此，由中国工程院、中国石油天然气股份有 限公司勘探开发研究院、中国石油集团工程技术 研究院有限公司、清华大学联合开展的‘‘大数据 驱动的油气勘探开发发展战略研究”重点咨询项 目。有能源与矿业工程学部、信息学部和管理工 程学部共14位院士参与共同研究，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5个课题，基本概括了勘 探开发的全过程。

技术创新：重新定义油藏，低成本智慧

油田有望梦想成真

无独有偶，大庆正方软件科技股份有限公荀 董事长田青与韩大匡院士的思路以及推进石油工 业大数据人工智能技术的信念不谋而合。

田青介绍，今年是大庆油田开发60年，已经完 全进人特高含水期，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 以及精细挖潜、降本增效可谓难上加难。因此，在 与韩大匡等院士的思想碰撞下，他们勇做践行者， 让大数据人工智能技术先在老油田上转化和落 地，因此成立了院士工作站，由中国工程院两名院 士以及一些专家共同就老油田油藏工程进行新的 技术探索。

“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

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注采的优化方案，植人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。

田青介绍：“这个技术目前在全世界也是处于 刚刚起步，在对油藏工程进行重新定义、分析中， 我们也知道难度相当大。”

记者了解到，在油藏工程领域中，正方公司经 过3年的努力，解决了两个技术难题。一是对于油 田的各种生产数据，不能直接用于大数据技术，对 于不同区块，不同井群井网以至于不同的井都存在

‘小样本’技术难题，油田的数据有缺失和数据不 完整的普遍现象。二是在研究油藏非均质性中遇 到的非结构化数据信息如何保留有用的信息等等。“我们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 度学习），是中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的这 种算法来描绘出吸水剖面图，对剩余油分布等难 题取得了令人惊喜的效果，这在国际上也是处于 领先的水准。”田青说。

“我们人工智能团队发明的FI (修正纠偏）算 法参加了今年阿里举办的全球算法大赛，在2600 家参赛选手中取得了第13名的优秀成绩。有了这个 算法，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 信号，这是用人工智能对各种信号、波频数据的一

个革命性认识。这两个技术，在韩大匡院士团队 的大数据研究中反复测试和验证，并且得到了认 可。”田青说。

以大庆油田为例，一是地下储量越来越少，开 采成本越来越高。二是怎么能让开采60年的老油 田转变传统技术再有一次飞跃。三是老油田还存 在大量数据资产闲置、数据信息孤岛现象，没有 能用于统一生产的协同共享平台。

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。

“我们用3年时间开发了 P-AI增效开采云平 台，这是一款互联网石油开发场矿级应用系统，它 包括油井采集端、水井采集端和水驱调整方案， 具有小队到大队再到地质、工程技术等线上线下 协同、作业压裂措施方案的优化等功能。P-AI增

效开采云平台采取‘521’模式，即5个中心、2个维 度、1个生产平台，实现多级联动、打通线上线下，

层层穿透。”田青介绍。在P-AI增效开釆云平台 上，清晰地分布着应用层、智能层、数据层、感知 层，完全可以实现油田开釆的全产业链的时实生 产处理和监控。

记者了解到，这个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十口井或者八口井，每次数 据釆集需要30分钟，而应用这个平台，就不再需要 人工采集。

“这些生产数据则是源于装在野外远端的采 集设备，自动采集并通过通讯再网络传到云上的 P-AI增效开采云平台，整个过程都是自动回传， 所以极大地将采集、分析、处理数据等一系列人 为工作变为人工智能。”田青说。

田青表示：“这些年，我们一直致力于研发智 慧油田的一系列技术和方案，经过几年的研发，目 前我们已经拥有一个平台、两套采集设备、两个自 主人工智能算法，将这三个‘法宝’集一身的自主 可控技术，也是当前国内首家。”

截至目前，这个公司已在大庆油田采油四厂 实现了油水井智能化管理的实践与应用，完成了 采油工程研究院签订压裂大数据示范项目，与采 油五厂釆油七厂、采油九厂海拉尔油田等先后 开展了多次深度技术交流，并得到基层用户的高 度认可。關

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