數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷加速，如今，人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合愈發(fā)凸顯重要性。作為典型的傳統(tǒng)行業(yè)，油氣行業(yè)擁有龐大的資源數(shù)量、數(shù)以千億計(jì)的資產(chǎn)規(guī)模。同時(shí)也有專業(yè)度高、工藝流程復(fù)雜、產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)、設(shè)備資產(chǎn)總量巨大，應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜等特點(diǎn)。作為國(guó)家戰(zhàn)略性資源和工業(yè)基礎(chǔ)，油氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能化發(fā)展已是大勢(shì)所趨。

西南石油大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)閔超帶領(lǐng)科研團(tuán)隊(duì)在油氣田開發(fā)動(dòng)態(tài)模擬預(yù)測(cè)及優(yōu)化領(lǐng)域，創(chuàng)新地提出了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開發(fā)動(dòng)態(tài)指標(biāo)的預(yù)測(cè)預(yù)警新方法，實(shí)現(xiàn)了油氣藏不同開發(fā)階段的區(qū)塊動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與預(yù)警，并以此為基礎(chǔ)建立油氣田開發(fā)規(guī)劃優(yōu)化模型群，解決產(chǎn)量構(gòu)成、措施結(jié)構(gòu)及產(chǎn)量分配等一系列優(yōu)化問題。該成果2010年以來先后在國(guó)內(nèi)外各大油田應(yīng)用，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益13.70億元，經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益顯著，相關(guān)專家評(píng)價(jià)達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)水平。

克服“小樣本、大數(shù)據(jù)”困難

實(shí)現(xiàn)智能“傾聽”地層“說話”

足夠數(shù)量和質(zhì)量的數(shù)據(jù)樣本是現(xiàn)代人工智能的核心。與通用人工智能不同，“小樣本、大數(shù)據(jù)”是智慧油氣田領(lǐng)域普遍面臨的難題?！皹颖静淮_定性太強(qiáng)、數(shù)據(jù)孤島的現(xiàn)象仍比較突出、樣本獲取及打標(biāo)簽成本太高等。”閔超說，這些問題極大地限制了AI相關(guān)算法與技術(shù)在油氣田領(lǐng)域的應(yīng)用。

針對(duì)這些問題，2019年閔超帶領(lǐng)西南石油大學(xué)人工智能研究院團(tuán)隊(duì)和國(guó)內(nèi)油田展開合作、進(jìn)行深入探索，針對(duì)基于大數(shù)據(jù)的稠油油藏注蒸汽吞吐產(chǎn)量預(yù)測(cè)問題進(jìn)行攻關(guān)，從100多個(gè)區(qū)塊超過10萬條的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中，整理出近800條可用樣本，創(chuàng)新性地結(jié)合機(jī)理模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，兼顧了預(yù)測(cè)精度和泛化能力，取得了很好的效果。

2021年4月，北京召開“第三屆中國(guó)石油石化智能化技術(shù)交流會(huì)暨石油石化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型高峰論壇”，中國(guó)工程院院士、油田開發(fā)專家李陽(yáng)在會(huì)上提出的“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+物理指導(dǎo)”思想。西南石油大學(xué)團(tuán)隊(duì)的這一成果與李陽(yáng)院士的思想不謀而合。閔超介紹道：“后來，該思路也被我們用于解決根據(jù)壓裂曲線的模式識(shí)別這種典型的小樣本問題中，該方法將壓裂曲線作為地層在壓裂過程中反饋的“聲音”，利用深度學(xué)習(xí)的方法“傾聽”地層“說”的話，實(shí)現(xiàn)壓裂狀態(tài)的實(shí)時(shí)、自動(dòng)識(shí)別?！?

助推新能源開發(fā)?

西南石油大學(xué)人工智能研究院應(yīng)運(yùn)而生

“人工智能和新能源是我們面臨的第四次工業(yè)革命的重要基石，本次革命所利用的新能源，以太陽(yáng)光能、風(fēng)能、水能等為主，不再以釋放有害物質(zhì)損害人類賴以生存的環(huán)境和健康為代價(jià)?！遍h超談到，人工智能將對(duì)新能源的開發(fā)和利用提供助推的作用。

首先，利用人工智能可以建立預(yù)測(cè)模型，解決可再生能源由于間歇性而導(dǎo)致的供求不均衡問題。同時(shí)，借助人工智能的技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的精細(xì)化，在提高生產(chǎn)效率的同時(shí)降低能耗，使得油氣田一直以來的“低耗高效”開發(fā)得以現(xiàn)實(shí)。

在這樣的背景下，2018年，西南石油大學(xué)成立人工智能研究院，這是一個(gè)多學(xué)科方向交叉融合，以智能油田相關(guān)配套研究為突出特色的技術(shù)研發(fā)型、應(yīng)用型研究院。研究院各團(tuán)隊(duì)在充分發(fā)揮自身特色，緊貼“AI+油氣產(chǎn)業(yè)”，在能源地質(zhì)大數(shù)據(jù)分析、能源智能裝備技術(shù)、智能油氣井工程、油氣田開發(fā)人工智能及大數(shù)據(jù)分析等多個(gè)方面展開了深入研究，取得了一系列成果。

近兩年來，西南石油大學(xué)人工智能研究院在《Neural Computing》等期刊上發(fā)表SCI收錄論文44篇，其中1區(qū)top期刊7篇，2區(qū)期刊14篇；承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目6項(xiàng)、省級(jí)項(xiàng)目4項(xiàng)、國(guó)際合作性項(xiàng)目3項(xiàng)、企業(yè)外協(xié)合作項(xiàng)目10多項(xiàng)；獲得省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)4項(xiàng)。

發(fā)揮自身特長(zhǎng)

開發(fā)數(shù)十項(xiàng)油氣田人工智能項(xiàng)目

據(jù)閔超介紹，近年來，西南石油大學(xué)充分發(fā)揮自身特色，在長(zhǎng)久以來雙一流學(xué)科建設(shè)及其配套學(xué)科群的專業(yè)優(yōu)勢(shì)和技術(shù)積累的基礎(chǔ)上，推進(jìn)學(xué)科交叉、協(xié)同創(chuàng)新，開發(fā)和研究了地質(zhì)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、頁(yè)巖氣建產(chǎn)核心區(qū)地質(zhì)智能評(píng)價(jià)技術(shù)、頁(yè)巖氣地質(zhì)薄片智能鑒定技術(shù)、深海關(guān)鍵技術(shù)與裝備、井控人員VR仿真培訓(xùn)實(shí)驗(yàn)室等數(shù)十項(xiàng)人工智能項(xiàng)目。

“今年，對(duì)人工智能和新能源有興趣的考生們可報(bào)考西南石油大學(xué)人工智能專業(yè)?！睋?jù)閔超介紹，西南石油大學(xué)人工智能本科專業(yè)將于今年開始正式招生，目前擁有專任教師24人，其中高級(jí)職稱教師占比87.5%，79.2%的教師擁有博士學(xué)位。人工智能專業(yè)是該校響應(yīng)國(guó)家戰(zhàn)略創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略需求，為國(guó)培養(yǎng)AI專門人才而建立的。

同時(shí)，與人工智能相關(guān)的專業(yè)還有國(guó)家級(jí)一流本科專業(yè)“信息與計(jì)算科學(xué)”與“軟件工程”專業(yè)。此外，還有“物聯(lián)網(wǎng)”、“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)”、“機(jī)器人工程”等專業(yè)。