□中国石化石油工程技术研究院

    张洪宝

    以人工智能、大数据、云计算等为代表新一代信息技术的快速发展，为传统工业升级带来了科技红利。石油钻井具有高投入、高风险的特点，降本增效需求迫切，引进新一代信息技术是必然趋势。然而面对眼花缭乱的新技术，如何把握石油工程智能化趋势并制定发展战略，对于保证技术发展方向正确至关重要。

    一体化数据平台建设是转型方向

    石油公司正通过与互联网科技公司合作，利用人工智能、大数据和云计算推进数字化转型，建设一体化工业互联网平台，打通油气勘探开发数据资源并开发智能应用。

    近年来，国际石油公司纷纷依托技术储备开展数字化转型，主要特征为与互联网科技公司合作，建设一体化工业互联网平台，打通油气勘探开发上游数据资源，利用人工智能、大数据分析和云计算技术，开发智能应用程序，并通过软硬件结合的方式实现部分环节的闭环施工控制。

    斯伦贝谢发布DELFI数字化协作平台，推动数字化战略的实现，基于DELFI平台研发DrillPlan和DrillOps软件解决方案。哈里伯顿也发布了数字化建井4.0战略，通过一体化云平台帮助油公司打破数据壁垒，实现勘探、钻井、开发全流程数字化分析及管理，将云上钻井设计、闭环钻井工程、供应链集成等作为重要发展方向。

    中国石化在智能钻井方面，依托“智能化钻井关键技术与装备”项目群，经过4年研发形成了自动化钻机及配套设备、随钻动态参数测量和高分辨率电阻率成像系统、钻井智能分析决策一体化平台、井场集成控制中心等成果，初步打造了智能钻井系统，在胜利油田页岩油开展了智能钻井技术现场集成示范应用，实现了钻机、仪器、决策平台与集成控制中心的数据交互联动，以及钻井参数、井下风险识别、地质导向的一体决策。单项智能钻井技术累计应用80余口井，平均机械钻速提高17.44%，风险诊断准确率超90.2%，优质储层钻遇率达100%，钻井周期缩短19.87%。在智能压裂方面，建立了人工智能和大数据驱动的压后产量评估技术和压裂参数主控因素分析方法，实现了压裂参数的自动设计和大数据驱动下的一键压裂自动设计。结合深度学习、贝叶斯推理和专家经验，实现了压裂过程风险实时监测与自动调控，研发了智能压裂云平台，为全流程智能压裂奠定了基础。

    勘探、开发和工程一体化数据平台建设，是石油领域数字化转型的方向。已有工业软件云上部署和基于人工智能的专业应用研发是这一阶段转型的主要内容，部分钻井环节的全自动闭环决策和控制尚处于试验阶段，未见大范围集成推广应用。

    行业特点对技术应用提出特殊要求

    石油工程领域的人工智能和大数据技术的应用，面临地质环境多变导致问题边界不确定、高投入资金密集使成本控制难、不确定性高要求决策更高效、全面数字化成本高昂且数据获取精度低、自动化程度不一需差异化策略等挑战。

    石油工程领域的行业特点对人工智能、大数据技术应用提出了特殊要求。

    一是地质环境多变、问题边界不确定。因为施工过程要不断接触新的地质和地层环境，问题边界不断延伸。人工智能技术尤其擅长在大量数据中抽取知识，拥有对高维非线性问题的强大映射能力，在面对问题边界不确定的情况时，会产生外推能力不足的问题。

    二是高投入、资金密集。单井成本可达几百万元甚至数亿元。由于地质环境的不确定性，各种井下复杂情况往往使钻井过程非生产时间过长、大量材料消耗、井下设备损坏或丢失，进而导致周期和成本过高。部分复杂井非生产时间往往高达50%以上，成本超支30%以上。因此，通过数字化技术获取井下全方位信息以降低不确定性，以及利用智能化技术提高不确定性信息环境下的决策效率，是石油工程降本增效的首要任务。

    三是不确定性高、柔性要求高。石油工程人员除了要掌握施工过程各个工序标准流程，还需掌握不同井下复杂情况的快速应对措施，对综合判断能力和施工经验要求极高。目前的人工智能技术还处于弱人工智能阶段，不具备多变场景下的决策能力，而大语言模型、智能体技术的发展，为专业场景下机器代替人决策提供了新的解决方案。

    四是全面数字化成本高。大量井场信息目前还处于信息化（人工填报）阶段，如钻井日报、井史、钻井液性能、钻井设计、完井报告等，人工填报情况下数据的获取频率、精度和准确性较低，给数据驱动方法的应用和深度数据挖掘带来困难。

    五是自动化程度不一。地面和井下自动化装备的配置主要由钻探地质目的和施工难度决定，这就决定了不同油田、井位、井型的自动化装备水平不一。海上钻井或复杂井往往配置旋转导向、自动控压、钻机自动化等装备，常规钻井过程受成本限制自动化装备水平往往较低。自动化装备条件不一要求针对不同油田的现状制定差异化的智能钻井发展策略。

    人工智能应用助力“四提”

    降本增效是石油工程的核心目标，可应用智能化技术减少不确定性、优化资源配置，实现石油工程的提质、提速、提效、提产。人工智能在非线性问题处理上有优势，但在极端环境下稳定性仍需提升，可结合经典工程理论增强其工业应用效果。

    降本增效是石油工程永恒的追求，进一步提高施工质量、提高钻井速度、提高钻井效率和提高单井产量，是保持油气公司市场竞争力的关键。而限制“四提”效果的本质原因是不确定性引起的资源配置效率没有达到最优状态。

    智能制造的本质是以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，提高制造资源的配置效率。IEA（国际能源署）预测，全面应用数字化技术可降低油田开发成本10%~20%。能源科技公司eDrilling与俄罗斯天然气工业股份公司（Gazprom Neft）合作建立了钻井管理中心（DMC），通过获取实时地面和井下钻探数据及井身结构数据，实现井眼及钻井过程实时可视化。自DMC成立以来，Gazprom Neft每年减少8%~10%的钻井作业停止或延迟的时间，整体钻速提高20%。通过数字化和智能化技术的应用，可显著提高不同环节的信息获取能力、数据处理能力、决策能力和实施能力，是钻井工程降本增效的必然选择。

    智能钻井、智能压裂的石油工程技术的发展代表了一种新的生产方式，覆盖石油工程规划、设计、施工和管理的各个环节。以人工智能、大数据、云计算为代表的新一代信息通信技术同以井下测量和自动控制技术为代表的先进钻井工艺技术深度融合，是实现智能钻井的有效途径。其感知能力、学习能力、决策能力、执行能力和自适应能力远远超过人的能力，可显著提高钻井工程各个环节的资源配置效率、生产施工效率和管理效率。

    以机器学习技术为代表的人工智能技术在非线性问题描述方面显示出强大的能力，但是在极端、苛刻环境下的稳定性依然让人担忧，传统石油工程理论历经近百年发展，在流体力学、管柱力学、岩石力学方面积累了大量的理论成果，深度融合人工智能技术和经典工程理论，可以结合人工智能技术的大数据处理能力、复杂问题拟合能力，以及传统工程理论的结构稳定性和强外推能力，实现工业级智能APP开发和工程应用。