石油圈
人工智能—推动石油天然气行业发展的“燃料”
编译 | 子非鱼 子衿
在2018年的阿布扎比国际石油展上，阿联酋人工智能国务部长Omar bin Sultan Al Olama表示， “技术将改变全球能源领域产出和回报，这些因素包括数据、人工智能(AI)和物联网(IoT)，以及区块链等新兴技术”。这位部长指出，到2020年人工智能对油气行业的贡献可能达到28.5亿美元。
BP（英国石油）数字创新高管Morag Watson表示，人工智能是一项重要的技术，它将确保油气公司取得更好的业绩。BP勘探与生产总监Bernard Looney承认，石油行业接受人工智能的时间相对滞后，但他表示，现在情况正在改变，大数据将彻底改变石油勘探与生产。
人工智能（AI）技术正以各种方式渗透到各行各业，石油和天然气行业也不例外。在油气行业面临需求疲软、价格波动、持续的成本压力和最近出现的人才危机等等问题，新一代的人工智能技术能否为油气行业提供在这个变革时代蓬勃发展所需的能力呢？
人工智能的潜能
人工智能正在改变我们与世界互动的方式。在评估人工智能对油气行业的潜在影响之前，我们需要强调人工智能不仅仅是一种算法、工具、平台或流程。相反，它是一个由技术和能力组成的生态系统，每个技术和能力都能够替代或增强某些人类能力。这些技术或能力可以分解为三个关键流程。
1.监测
人工智能可以模仿人类的认知能力，进而在适当的条件下增强或替代人类的这种能力。在某些情况下，对于那些超出正常人类感知范围信号的感官数据，或者人们无法进入的区域，人工智能可以找出其中的模式。例如，嵌入在储罐中的传感器可以识别储罐中不同化学元素的浓度。然后将这类数据输入机器学习模型，以评估这些元素对储罐的性能和耐久性的影响。从这种监测系统中获得的分析结果有助于防止事故或避免工人暴露于危险环境中。
油气公司还可以利用监测能力来确定钻探地点。例如，检波器是一种超灵敏的设备，它能把声波送入地下，并记录反射回来的声波。运用深度学习对这些数据进行分析，可以预测储层，降低风险，降低钻井成本。
2.分析
人工智能工具不仅能够比传统的统计方法更快地分析和处理大型数据集，而且还能够识别数据中人类无法分析的模式，从而更快地得出更深刻的见解。例如，一个具有计算机视觉的智能系统可以自动识别和跟踪工作地点周围人员的行动，帮助优化安全措施、确定员工培训的时机和提高效率。
此外，具有交互界面的智能助手通过机器学习和自然语言处理来优化人类的决策过程，帮助缺乏经验的员工利用整个行业积累的专业知识。从预测井况到提取技术论文或投资者报告中的相关市场洞见，这几乎可以涵盖所有内容。
3.行动
人工智能可以越来越多地执行以前只有人类才能完成的任务，让他们腾出时间从事更有价值的活动。智能系统不仅可以执行这些任务，而且逐渐地在需要少量人工帮助到不需要人工帮助的情况下，可以实现自动化执行任务，从而实现成倍提高的效率。此外，人工智能可以简化决策、简化过程，甚至完全消除人类的参与。通过让员工专注于高价值的活动，人工智能创造了能力收益，并为企业未来发展打好前战。
例如，算法控制可以用来优化一种水力压裂过程——簇射孔压裂技术。该算法实现了压裂泵的稳定运行和更好的流体分布，进而无需对压裂泵进行人工改造。
总而言之，这些人工智能工具为组织机构提供了新的理解思路，不仅与数据交互，还与他们的工作人员和物理资产进行交互。人工智能创造了一种新的艺术，可以让利益相关者解决问题，释放价值，激发新的商业运作方式。
如何充分利用AI
油气行业正面临着众多的挑战。它必须应对价格的波动、能源领域出现的新竞争对手、以及可持续发展和环境问题上日益加大的压力。
这些挑战都可以通过正确的方法克服。如今，已经有一些公司采用人工智能找到充分利用数据、资产和人员的新方法，从而解决这些问题。
1.遏制人才流失
人才流失是油气行业面临的重大挑战。石油和天然气行业的劳动力正面临老龄化，许多核心员工即将退休。高级工程师带着他们宝贵的知识离开，而替代他们的下一代工人对石油和天然气行业的职业又不感兴趣。有充分记录证明这个行业的人才困境：44%的千禧一代和62%的Z一代认为油气行业的工作没有吸引力。
而好消息是，人工智能的出现为应对这些挑战提供了一些令人振奋的策略:
▪ 人工智能可以使那些仅需少量的认知注意力的枯燥且重复的任务实现自动化。通过将劳动力从这些任务中解放，它可以使工作变得更有意义，并为员工创造更多的机会来发挥他们的创造性和解决问题的技能。这将使工作对目标导向型的一代人更具吸引力。
▪ 人工智能不仅减少了工作量，还将创造许多新的工作机会。这些智能系统需要一系列新的技术、设计和操作技能。全新的工种将会出现，如新一代程序员、数据科学家和工程师、机器人培训师和管理者、人工智能解决方案架构师和智能系统监控器，这对年轻一代深具吸引力。
▪ 人工智能还可以收集高级专业人员的知识以保持工作的连续性，通过“虚拟导师”和“智能代理”为下一代提供培训和建议。这是该行业必须积极采用的人机融合的新工作模式。
▪ 油气行业安全为首，通过让人们远离危害，人工智能改善了员工的价值定位。
2.提高效率
从资产回报率(ROA)上来看，无论是ROA高达百分之大几十的烟草、铁路等行业，还是ROV相对低的医疗、金融等行业，油气行业的ROV表现都算不上表现良好，仅有7.5%左右。但这也并不奇怪，究其原因，主要是油气行业有大量的钻井平台、管道和炼化厂等各种有形重资产；而资产回报率较高的行业通常是建立在其品牌和知识产权等无形资产之上的。
如今，石油和天然气公司有机会改变这个情况。他们可以为自己的业务带来更多的数据和更复杂的分析，并从资产中利用和提取额外价值——而人工智能可以帮助实现这一点。
然而，要实现这一点，油气公司需要将自己资产生成的数据与人工智能结合，并利用它提高效率。这种效率的提高可表现为更可预测的勘探、更准确的钻完井、更高效的生产、更可靠的维护以及最优化的运输和分配。
例如，现场聊天机器人可用于在执行维护工作时接收来自现场操作人员的非结构化输入，然后通过人工智能分析这些问题，现场聊天机器人可以基于专业知识和洞察力提供有效的解决方案。其他人工智能系统可以监控钻井和管道，识别潜在的问题，在代价高昂的灾难性故障发生前自动关闭作业。
如果得到有效部署，人工智能技术可能会对油气行业产生革命性的影响，最终使油气企业能够组建规模更小、更精英的团队，帮助它们更有效地传递价值，提高成长的空间。
实施的路线
将人工智能成功地应用到油气业务中需要技巧和决心。
1.数据孤岛
首先要解决的是数据孤岛的问题。在油气行业尤其如此，数据的本地存储和长而复杂的价值链意味着单个企业——甚至是企业内部的单位——可能缺乏对改善运营所需数据的整体把握。为了真正理解机会和威胁是如何演变的，并迅速和适当地作出反应，上游组织可能需要从中游或下游单位的数据或数据中生成的见解，反之亦然。
没有行业数据的整合，支持人工智能的解决方案将永远只是局部的，无法为组织或整个价值链提供最大的价值。
开始跨业务和更广泛价值链整合数据的漫长过程，将有助于为最有效的人工智能发展奠定基础。无论是否计划引入人工智能技术，这也是提高效率的关键性的第一步，因此这项工作最好已经提上日程。然后，随着数据整合完成，企业应该寻求构建AI解决方案，利用整个组织的数据带来的更为宏观的视野，进一步提高效率，赢取改进的机会。
2.员工管理
与许多新技术一样，人工智能的潜力一开始可能会受到否定和怀疑。这需要一些时间来克服。
因此，与数据整合和人工智能技术发展并驾齐驱的是，通过全公司的沟通、培训和沉浸式体验，帮助各级员工更好地了解人工智能可以帮助改善个人和集体的表现，了解如何与人工智能交互以提高他们的综合技能和工作经验。
通过建立一个集成的数据平台，倡导一种对该技术友好的企业文化，油气公司将处于能够让人工智能与它们的资产和工作方式进行集成的有利地位，这会同时影响到人类和机器。
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