近期,中国石油与华为、百度先后接洽,准备携手开启大数据和人工智能技术在石油勘探开发领域的合作。近年来,中国石油与华为已经进行了多次合作,合作领域分布在勘探开发、油气生产、管网储运、智慧炼化、综合补能站、新能源等多个方面。中国石油与百度也曾在多个领域开展合作。譬如为油气储运领域带来变革的WisGPT,就是中国石油与百度合作的我国首个油气储运领域人工智能大模型。
中国海油也曾引入华为云Stack提供的软件开发生产线CodeArts。基于CodeArts,中国海油已经开发了智能采办(比如采购执行、仓储物流管理、供应商管理)、智能油田二期(比如交叉工作提醒、区域隐患告知、实时作业监控、AI违章行为识别、智能注采调配)、应用开发云平台等主要业务系统,构建了中国海油供应链一体化数字化平台。
近年来,石油公司与IT公司强强联手加快布局数字化,运用大数据、人工智能对油气行业赋能,似乎已成为油气企业的共识。科技企业通常具有物联网、大数据、人工智能、区块链等丰富的技术专长和先进技术,这些技术能够为企业提供数字化转型所需的各种技术解决方案。不仅如此,科技企业还擅长利用数据分析和机器学习等技术,通过对数据进行深度挖掘,为企业数字化转型提供有价值的决策支持。
石油企业的业务涵盖勘探、开发、生产、销售多个环节,其地质数据、生产数据、市场数据等数据量相当庞大,且石油企业的运营高度依赖钻井设备、炼油设备、储油设施等,这些设备和设施的可靠性和安全性对于企业的运营至关重要。因此,借助科技企业的技术,实现自身转型升级是石油企业的不二选择。而科技企业也可借助能源行业的“东风”实现自身的发展壮大,双方的合作是经济发展的必然趋势。
在能源革命和能源转型的背景下,油气企业需要利用数字技术重构业务模式、管理模式和商业模式,提升核心竞争力,加快数字化、智能化转型。
首先,石油的勘探开发过程离不开自动化、物联网、大数据、人工智能等数字技术。自动化钻井系统可以远程监测和控制钻井过程,提高钻井效率,减少人为错误。利用传感器和物联网技术,可以实时了解钻井设备和地下油藏的状态,及时发现故障并采取措施,确保生产安全。利用大数据分析技术,可以对海量地质数据进行处理和分析,更好地了解地下油藏的特性和分布情况。通过分析历史数据和实时数据,可以更准确地预测产量和油藏潜力,优化勘探开发计划。利用人工智能技术可以对地震数据进行自动解释和预测,提高勘探效率,还可以辅助工程师进行油井位置选择和井网布局等决策。例如,道达尔能源利用飞艇和无人机向复杂勘探区域快速投放传感器,实现高效可靠的地震资料采集;其基于大数据平台开发井下故障的AI预测算法,可精确定位故障发生点,单井每次节约500万—700万美元的维修成本。
其次,在油气储运过程中,物联网技术和大数据技术可以帮助石油企业提升储运效率。利用物联网技术,可以实时监测管道的运行状态,包括压力、温度、流量等参数。一旦发现异常,系统可以自动报警并采取措施,确保管道安全。通过分析历史数据和实时数据,企业可以预测管道运输的需求和趋势,优化储运计划。自动化装卸设备和智能调度系统,可以实现货物的快速装卸和运输。例如,bp构建的e-field智能油田,以整合新技术手段和业务流程为关键,实时远程监控和管理勘探开发、生产、销售的整体过程,从而实现企业生产的全流程化管理。
最后,在油气销售过程中,电子商务技术和客户关系管理技术是重中之重。通过建立数字化营销平台,石油企业可以更有效地推广产品和服务,吸引潜在客户。利用客户关系管理系统(CRM),更好地了解客户的需求和反馈,提高客户的满意度和忠诚度。基于大数据技术对销售数据进行分析,可以了解产品的市场需求和竞争态势,优化销售策略。利用物联网和大数据技术,可以实时跟踪产品的库存和物流信息,确保供应链的顺畅和高效。同时,通过智能预测和调度系统,可以优化库存水平和物流路线,降低库存成本和运输成本。(禹春霞 孙继莉 中国石油大学(北京)经济管理学院)
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