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石油+AI的碰撞 回报的背后还有哪些困难?

近年来,石油行业经济增长效益迟缓,低油价资本寒冬下石油开采成本成为重点可控条件。降低钻井开采成本是目前人工智能技术在石油行业研究的一个热点。趋使了石油、能源行业加大了对人工智能的研究。自动钻井、人工智能开采机器人等研究受到了广泛重视。
发布时间:2017-09-01 17:15        来源:赛迪网        作者:YS

互联网技术革命,解放了脑力。数据成为核心资源。未来,数据是生产资料,计算是生产力,而人工智能则是协助生产落地的重要的技术。

近年来,石油行业经济增长效益迟缓,低油价资本寒冬下石油开采成本成为重点可控条件。降低钻井开采成本是目前人工智能技术在石油行业研究的一个热点。趋使了石油、能源行业加大了对人工智能的研究。自动钻井、人工智能开采机器人等研究受到了广泛重视。

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但是,石油公司在AI技术的实际应用上仍然存在很多问题,尤其是在实地执行过程,油田的地理条件以及周边环境存在很大的不确定性,人工智能机器人需要具备高适应性以及应变能力,这对于技术的要求其实是相当高的,目前还有待提升。

此外,高技术人才的缺乏也是人工智能技术在石油行业发展迟缓的原因之一。在每一次实践作业后,技术人员会对本次作业中产生的相关数据进行分析,其中包括连续性数据以及非连续性数据,分析过程中涉及到多种软件工具,操作复杂且需专业的数据科学家来完成。每一次作业前,工作人员需制定人工智能技术实施方案,对项目进行整体把控,而这样的人才相对比较稀缺。

虽然目前人工智能这项技术在各行业的应用已经相对成熟,但对于石油行业来说,在帮助提升石油开采效率、克服不可控因素(环境、天气、地貌)方面还有很大的进步空间,这背后的支撑则为数据——各种数据的采集、核算、分析等,数据贯穿了整个石油作业流程,是人工智能技术应用落地的核心支撑。

2017上半年全球石油行业发展不容乐观,石油行业结合“科技+”(大数据、云计算、人工智能等)进行各种创新尝试,为提高石油行业生产效率,经济效益最大化寻找新的机会,改善运营状况,尽早恢复石油供需平衡。

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