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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林數(shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務提供商。

數(shù)字油田AI平臺建設之視野、策略及切入點（深度好文）

2020-08-06 08:54:26 次
以智能化技術(shù)為代表的新一輪油氣革命拉開了序幕，為了提高決策質(zhì)量和管理水平，石油公司紛紛啟動智能油田項目。隨著智能油田建設的逐步深入，人工智能技術(shù)必將發(fā)揮更重要的作用。
數(shù)字油田
按照中國石化智能油田建設規(guī)劃和定義，智能油氣田在生產(chǎn)管控、一體化決策、油氣藏經(jīng)營等業(yè)務應用領(lǐng)域，實現(xiàn)對勘探開發(fā)全過程的全面感知、集成協(xié)同、預警預測及分析優(yōu)化的四個方面的能力。
這其中，預警預測是實現(xiàn)以業(yè)務管控模型及專家經(jīng)驗、案例庫等閉環(huán)式持續(xù)優(yōu)化的預警預測能力；分析優(yōu)化主要是建立開發(fā)方案- 動態(tài)管控- 調(diào)整方案的閉環(huán)式油藏管理體系，智能形成油氣藏（井）解決方案，實現(xiàn)資源最優(yōu)化開發(fā)的目標。人工智能技術(shù)，特別是機器學習是實現(xiàn)這兩項能力的基礎(chǔ)。而構(gòu)建實用、高效的“人工智能平臺”將是支撐“預警預測及分析優(yōu)化”實現(xiàn)的基礎(chǔ)和保障。

一、人工智能平臺的理解

人工智能是一種基于數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，這種技術(shù)基于在云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)，來解決行業(yè)各個生產(chǎn)階段中預測和分析。
隨著數(shù)字油田領(lǐng)域智能化的推進，運用AI技術(shù)來形成快速、高效的預測分析手段，已經(jīng)成為一種潮流。相對于傳統(tǒng)經(jīng)驗公式的長周期、區(qū)域適應較差的問題，人工智能，尤其是其中的機器學習方法可以充分利用大量數(shù)據(jù)建設的成果，快速的提取其中的關(guān)聯(lián)和規(guī)律，為油田各個業(yè)務環(huán)節(jié)帶來更加快速和準確的解決方案。
智能油田

隨著當前基于Python與Spark等開發(fā)環(huán)境的推廣，機器學習（包括深度學習）技術(shù)獲得了廣泛的應用。在這種行業(yè)算法積累到一定程度，我們開始思考關(guān)于人工智能如何系統(tǒng)應用的問題。這些問題重點在于，如何快速的構(gòu)建企業(yè)智能化方法，如何快速構(gòu)建企業(yè)智能應用并部署發(fā)布的問題。也就是說，如何將人工智能技術(shù)系統(tǒng)的應用在行業(yè)中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取、處理、建模到部署發(fā)布的流程化、系統(tǒng)化與標準化。
這是企業(yè)邁向行業(yè)智能的必然趨勢，人工智能平臺就是解決這個問題的。
但是，人工智能平臺目前存在建設目標泛化的巨大風險。
人工智能平臺的定位是多樣化的，可以是底層的人工智能軟件開發(fā)API，可以是構(gòu)建人工智能的云計算開發(fā)部署環(huán)境，可以是一種基于大數(shù)據(jù)的架構(gòu)，可以是人工智能通用分析工具（就是數(shù)據(jù)挖掘），當然，最重要的是人工智能建模工具。進一步，這種建模工具上面向不同的行業(yè)逐步深入，就是某一個行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)解決方案。
人工智能
自左到右，這種技術(shù)體系的不同重心，帶來了“AI平臺”建設中定位的不同，以及市場選擇的不同。
所以說，人工智能平臺的建設目標和關(guān)注內(nèi)容不同，直接導致了我們會出現(xiàn)用戶群完全不一樣的平臺產(chǎn)品。
然而，更大的風險還不是層次選擇的問題，而是在面向行業(yè)平臺建設時，出現(xiàn)的用戶群偏差帶來的功能設計的不同。
進一步說，即便做智能建模，可能面對的用戶群也是完全不同。如果面向IT人員，那么軟件主要功能就在軟件定制化與集成，甚至是更多的功能的代碼化支撐以及軟件的部署發(fā)布；如果面向業(yè)務分析人員，那么功能設計重點就在于如何面向一個場景將特定的（特定業(yè)務、特定格式、特定異常）數(shù)據(jù)、處理和算法進行整合設計，以及其快速的形成一個智能模型方案。
你的選擇，直接決定了智能平臺建設的價值體現(xiàn)在那個環(huán)節(jié)。

二、石油勘探、開發(fā)與工程領(lǐng)域（上游）的人工智能需求特點

以下是針對石油勘探開發(fā)領(lǐng)域，也就是油氣上游領(lǐng)域的人工智能應用。
1、石油行業(yè)的業(yè)務特點
石油行業(yè)的研究是一個綜合石油地質(zhì)、油氣運聚、油藏流體及井筒工程的復雜過程，其計算和分析過程相對成熟，其數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)處理方式也具有比較成型的算法。但是，隨著大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的發(fā)展，從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律和模式，以輔助行業(yè)的各個階段做出預測、分析和判斷是AI當前的主要需求。
因此，AI技術(shù)的應用，一方面是應用通用AI技術(shù)（影像語音文本）加持油田生產(chǎn)管理，另一方面是提升數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應用，進而提升數(shù)據(jù)在行業(yè)中的深化應用。
相對來說，后者可能是一個更有長期發(fā)展?jié)摿Φ膽媚Ｊ健?br /> 2、石油行業(yè)數(shù)據(jù)特點：
石油行業(yè)的數(shù)據(jù)體系和人工智能應用的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來源具有很大的不同。
石油行業(yè)的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化為主。作為一種典型的工業(yè)數(shù)據(jù)體系，各油田多年來都發(fā)展出來了統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型（EDM、SeaBed、EPDM、EPBP）。在數(shù)據(jù)的共享方式上，一種模式是開放數(shù)據(jù)庫訪問，另一種是通過數(shù)據(jù)服務（Json/WS）提供用戶的數(shù)據(jù)訪問。另有一些專業(yè)格式是以文件形式存在，如地震類、測井類以及油藏模擬的體網(wǎng)格，但是這種大文件數(shù)據(jù)內(nèi)部也是具有嚴格內(nèi)部，在結(jié)構(gòu)上具有很強的規(guī)律性。
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，專業(yè)化格式為輔，多媒體數(shù)據(jù)價值更低。這是油氣上游行業(yè)中的數(shù)據(jù)特點。
3、石油行業(yè)數(shù)據(jù)分析與應用的特點
對于上述各類數(shù)據(jù)的分析多年來也形成了非常系統(tǒng)的地震、地質(zhì)、井筒工程、油藏、開采等業(yè)務應用模式，其數(shù)據(jù)分析不僅具有嚴格的數(shù)學模型（演繹），在經(jīng)驗模型（歸納）上也早已進行了長期的實驗和應用，也就是說，我們傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習方法在石油行業(yè)的各個領(lǐng)域的應用歷史已經(jīng)非常悠久了，即便是一些最新的深度學習和強化學習方法，在地球物理（地震）、井筒地球物理、油藏開發(fā)與開發(fā)生產(chǎn)等產(chǎn)生大數(shù)據(jù)量的領(lǐng)域也逐步開展起來。
因此，如何整合傳統(tǒng)的基礎(chǔ)方法和經(jīng)驗模型方法，是智能化技術(shù)應用重點（對于數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量有限情況下的傳統(tǒng)機器學習方法，更是如此）。
石油勘探

三、石油勘探開發(fā)領(lǐng)域AI應用存在的問題及需求

1、AI技術(shù)的復雜性制約了技術(shù)研發(fā)
雖然目前基于Python這樣開發(fā)語言與大量的AI-API已經(jīng)大大降低的人工智能技術(shù)的應用門檻，但AI技術(shù)作為一種新技術(shù)在應用上仍舊具有一定的復雜性。
大量的算法應用，以及算法的應用比較和訓練模型的評估方法，都具有一定的專業(yè)性和技術(shù)壁壘。
2、數(shù)據(jù)獲取，尤其是高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取難度
數(shù)據(jù)獲?。焊饔吞锉旧淼臄?shù)據(jù)具有高度保密性，相互之間的共享困難，這是其一。
數(shù)據(jù)質(zhì)量：各油田的數(shù)據(jù)建設水平參差不齊，但即便數(shù)據(jù)治理最優(yōu)秀的地區(qū)，其數(shù)據(jù)質(zhì)量都是存在較大問題的；
數(shù)據(jù)規(guī)范：各種數(shù)據(jù)在指標參數(shù)設定、量綱、描述與計算方法上都存在差異，這使得不同地區(qū)和設備數(shù)據(jù)具有一定差異；
數(shù)據(jù)量：油氣各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)還有大量人工錄入的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)不僅質(zhì)量上存在問題，在數(shù)據(jù)量上也嚴重不足，但是當前基于物聯(lián)網(wǎng)采集在很多領(lǐng)域的快速鋪開，自動采集和人工采集結(jié)合的方式可以有效解決數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。
3、數(shù)據(jù)處理和特征構(gòu)建的專業(yè)性
傳統(tǒng)的AI建模平臺一般會提供基本的數(shù)據(jù)處理工具并提供大量常規(guī)處理函數(shù)，但這些函數(shù)對于油氣行業(yè)的專業(yè)化處理要求依舊有很大的差距。
首先，如各種專業(yè)格式的提取和轉(zhuǎn)換、多種尺度數(shù)據(jù)的融合等很多方面，都是通用處理函數(shù)不能解決的，因此，必須面向不同的業(yè)務主題，提供與該主題對應的大量數(shù)據(jù)處理方法。
其次，是基于行業(yè)計算的新特征計算。由于機器學習的效率高度依賴強相關(guān)特征的構(gòu)建，因此在不同的業(yè)務場景中用專業(yè)方法構(gòu)建“專業(yè)化的特征項”是解決分類和預測的核心技術(shù)，多年來大量專業(yè)領(lǐng)域論文顯示的AI技術(shù)應用重點，也是在這個方向。
4、專業(yè)算法的設計與模型訓練的門檻
大量業(yè)務領(lǐng)域中的專業(yè)算法設計與研發(fā)具有一定難度。尤其在AI技術(shù)處于爆發(fā)期的現(xiàn)今，如何找到具有適用性的算法并基于特定地區(qū)和場景形成可用的訓練模型，這是當前大量行業(yè)論文研究的焦點，應該也是人工智能最為核心的問題。
當然，在數(shù)據(jù)量和算法處理量達到一定規(guī)模后，如何集中資源統(tǒng)一訓練模型也是需要解決的問題。
5、AI應用流程的復雜性制約了技術(shù)推廣
完成的算法研究，如何落實到具體的生產(chǎn)場景也是一個問題。這些問題包括：
如何獲取生產(chǎn)地區(qū)大量的數(shù)據(jù)并高效的完成處理和融合？
如何針對海量數(shù)據(jù)的集中訓練和快速訓練？
如何針對地區(qū)數(shù)據(jù)訓練結(jié)果快速實現(xiàn)智能服務發(fā)布和智能應用構(gòu)建？

四、油氣行業(yè)AI平臺的一些建設方法

針對AI平臺在行業(yè)中的應用，此處從三個角度提出了類似平臺的功能性要求，也就是從技術(shù)角度、行業(yè)應用角度和產(chǎn)品用戶體驗角度。
1、石油勘探開發(fā)領(lǐng)域 的AI平臺，技術(shù)性設計重點（4個）
（1）數(shù)據(jù)獲取方法多樣性：（優(yōu)先級：★★★★★）
從不同的數(shù)據(jù)來源（數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)服務、數(shù)據(jù)文件）提供數(shù)據(jù)獲取的功能，是極其重要的。
（2）建模流程的高度集成：（優(yōu)先級：★★★★★）
在一個統(tǒng)一界面中，快速實現(xiàn)從數(shù)據(jù)獲取、處理、融合、算法調(diào)用、訓練、發(fā)布，定制過程快速而清晰。
（3）處理與智能算法的可復用：（優(yōu)先級：★★★）
實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理方法與模型訓練方法的可自主創(chuàng)建、可統(tǒng)一管理、可復用，尤其針對行業(yè)用戶，可實現(xiàn)算法分類管理的可定制。
（4）算法的快速部署發(fā)布：（優(yōu)先級：★★★）
針對訓練形成的模型實現(xiàn)快速的服務化部署。
2、石油勘探開發(fā)領(lǐng)域的AI平臺，行業(yè)性設計重點（3個）
（1）面向油氣數(shù)據(jù)模型的直接掛接：
具有常規(guī)國內(nèi)勘探開發(fā)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)模型的直接掛接，建立基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)生態(tài)。
（2）面向主題業(yè)務場景的一體化快速建模：
主題業(yè)務場景（如地震屬性巖體識別、鉆井參數(shù)優(yōu)化、開采工況預測等）中，用戶能夠快速建立從數(shù)據(jù)提取、處理融合到訓練發(fā)布的智能服務。
（3）面向?qū)I(yè)生產(chǎn)與研究的方法積累：
提供針對不同專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)融合以及特征構(gòu)建的專業(yè)方法，并形成這種專業(yè)方法的管理和積累。
3、關(guān)系用戶體驗和性能（實現(xiàn)簡單，擴展豐富）
（1）理論清晰，概念明確：
要有一套足夠強大的理論方法。所有數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘軟件都是基于某一個分析流程，這個分析流程的概念明確、理論清晰。
（2）實現(xiàn)流程足夠簡單：
基于該流程，用戶可以最快的形成一個流程閉環(huán)，以實現(xiàn)快速上手、快速實現(xiàn)的目的。這種定制可以不考慮大量數(shù)據(jù)處理和分析的細節(jié)，但主干過程一定是簡單而快速，使得用戶可以以最清晰和簡潔的路徑直達目標。
（3）將業(yè)務邏輯擴展方便：
對于專業(yè)的用戶的一些復雜數(shù)據(jù)處理、分析和算法設計， 支持用戶必要的擴展手段。同時，擴展方法的技術(shù)壁壘較低，用戶可以逐步創(chuàng)建和積累相關(guān)方法，通過時間來實現(xiàn)復雜性積累，而不是代碼規(guī)范的復雜度。
數(shù)字油田智能化建設依然任重道遠。為了更好地把握AI技術(shù)的紅利期，推進數(shù)字油田領(lǐng)域的智能化建設。

作者簡介：孫旭東，男，1972年生人，高工。
1994年畢業(yè)于成都理工石油地質(zhì)專業(yè)，中國海洋大學“地質(zhì)工程”碩士，中國地質(zhì)大學（武漢）“地學信息”博士。
研究方向為石油勘探開發(fā)數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)分析、油氣專業(yè)軟件架構(gòu)設計、盆地與含油氣系統(tǒng)模擬與分析等，曾承擔多項國家科研項目與石化集團科研項目。2015年以來出版《油氣勘探數(shù)據(jù)與應用集成》（電子科技大學出版社，一著）、《數(shù)字油田在中國數(shù)據(jù)篇》（科學出版社，合著）、《數(shù)字盆地》（科學出版社，一著）、《數(shù)字油田二十年》（科學出版社，合著）等多部學術(shù)專著。

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