盡管新冠疫情在全球范圍內(nèi)造成了嚴(yán)重的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和金融混亂，但石油和天然氣行業(yè)似乎受到的打擊最為嚴(yán)重。油氣行業(yè)遭受了雙重打擊，即嚴(yán)重的需求中斷和市場嚴(yán)重供過于求。

在全球經(jīng)濟(jì)低迷的情況下，整個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的行業(yè)都轉(zhuǎn)向數(shù)字技術(shù)來度過難關(guān)，改寫其運(yùn)營格局并構(gòu)建敏捷的基礎(chǔ)架構(gòu)。對(duì)于油氣行業(yè)來說，數(shù)字化的潛在好處也很多：節(jié)省成本、更安全的運(yùn)營、提高生產(chǎn)力以及提高彈性以應(yīng)對(duì)不可預(yù)測(cè)的情況，并在對(duì)替代性環(huán)保能源的需求不斷增長的情況下保持競爭力。

從地震成像、高級(jí)地球科學(xué)數(shù)據(jù)分析、復(fù)雜地下地層成像、資產(chǎn)績效管理和開發(fā)鉆井等上游活動(dòng)到下游車隊(duì)和供應(yīng)鏈管理，人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和高級(jí)分析等技術(shù)重新定義了整個(gè)石油和天然氣價(jià)值鏈。

盡管取得了這些進(jìn)步，但石油和天然氣行業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù)的采用尚未發(fā)揮其最大潛力。根據(jù)安永石油和天然氣數(shù)字化轉(zhuǎn)型和 2020 年勞動(dòng)力調(diào)查，58% 的受訪者表示新冠疫情使投資數(shù)字技術(shù)變得更加緊迫，其中29%計(jì)劃進(jìn)行大量投資，或相對(duì)于他們的總預(yù)算而言，51%認(rèn)為金額適中。然而，在普華永道調(diào)查的 200 多家石油和天然氣公司中，只有 7% 的公司認(rèn)為自己是“數(shù)字化冠軍”。

石油和天然氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)

根據(jù)上述安永調(diào)查，三分之二的受訪者認(rèn)為無法快速改變是其公司采用數(shù)字技術(shù)的主要挑戰(zhàn)，那為什么呢？石油和天然氣公司在整個(gè)價(jià)值鏈中很大程度上是由流程驅(qū)動(dòng)的。從上游到下游活動(dòng)，運(yùn)營旨在為工作環(huán)境帶來常規(guī)。因此，建立一種支持技術(shù)顛覆的創(chuàng)新文化很難實(shí)現(xiàn)。

此外，像油氣這樣的資本密集型企業(yè)，尤其是對(duì)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)缺乏足夠了解的企業(yè)，不能依靠試錯(cuò)法或采用多種技術(shù)方法來解決業(yè)務(wù)問題。過時(shí)的流程和組織結(jié)構(gòu)、缺乏數(shù)字化運(yùn)營模式以及缺乏促進(jìn)知識(shí)共享和新工作方式的有利文化是石油和天然氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的障礙。

石油和天然氣行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅

1、利用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和分析來推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定

Gartner 的研究表明，石油和天然氣的CIO們將人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí) 、分析和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)列為2021年最重要的改變游戲規(guī)則的技術(shù)。石油和天然氣公司，尤其是大型企業(yè)，圍繞地震勘探、微地震數(shù)據(jù)、儲(chǔ)層特征、鉆井時(shí)間、平均采收率、生產(chǎn)泵的性能、航運(yùn)和運(yùn)輸數(shù)據(jù)、石化資產(chǎn)管理以及更多大量此類數(shù)據(jù)被孤立在不同的地理區(qū)域、業(yè)務(wù)線和單一運(yùn)營單位中。

通過整合這些多樣化的數(shù)據(jù)（使用云技術(shù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)器等），分析和可視化數(shù)據(jù)（使用機(jī)器學(xué)習(xí)、可穿戴設(shè)備和大數(shù)據(jù)分析），油氣公司可以提高運(yùn)營效率，確定更好的鉆探領(lǐng)域，改進(jìn)資產(chǎn)維護(hù)、減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間并優(yōu)化生產(chǎn)活動(dòng)。例如，加強(qiáng)地下評(píng)估以提高鉆前資源估計(jì)的準(zhǔn)確性，推進(jìn)地震數(shù)據(jù)和儲(chǔ)層模型的解釋，并提高生產(chǎn)中的資源回收率。

2、利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器實(shí)現(xiàn)核心資產(chǎn)管理現(xiàn)代化

鑒于物聯(lián)網(wǎng)的資產(chǎn)密集型性質(zhì)，石油和天然氣公司必須對(duì)其核心資產(chǎn)進(jìn)行現(xiàn)代化改造，包括儲(chǔ)罐、管道、井口、鉆井平臺(tái)、設(shè)施和平臺(tái)。智能資產(chǎn)管理要求將重要設(shè)備和現(xiàn)場資產(chǎn)與智能傳感器和數(shù)據(jù)發(fā)射器連接到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。人工智能聊天機(jī)器人可以生成實(shí)時(shí)警報(bào)和洞察操作和流程，以響應(yīng)現(xiàn)場條件，遠(yuǎn)程監(jiān)控現(xiàn)場操作，并優(yōu)化生產(chǎn)效率、正常運(yùn)行時(shí)間、設(shè)備利用率和維護(hù)計(jì)劃。

此外，數(shù)字孿生的發(fā)展可以提高油氣資產(chǎn)的性能并創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。數(shù)字孿生充當(dāng)物理對(duì)象或過程的實(shí)時(shí)數(shù)字對(duì)應(yīng)物，它們幫助油氣行業(yè)的參與者整合內(nèi)部系統(tǒng)、外部生態(tài)系統(tǒng)和人類活動(dòng)，并降低資產(chǎn)維護(hù)和維護(hù)成本。Rockwell 與 Microsoft 的 IoT 服務(wù)合作，以提高 O&G 運(yùn)營的生產(chǎn)力和可靠性。通過使用連接到云的傳感器，Rockwell可以從其位于俄亥俄州克利夫蘭的指揮中心監(jiān)控泵的變速電機(jī)，以識(shí)別并立即處理問題，從而每天節(jié)省高達(dá)30萬美元的生產(chǎn)成本，而在海上平臺(tái)上發(fā)生故障的潛油泵可能會(huì)給公司帶來損失。

3、通過智能健康、安全、安保和環(huán)境 (HSSE) 應(yīng)用程序和更加互聯(lián)的勞動(dòng)力來減輕職業(yè)危害

結(jié)合人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、機(jī)器視覺和物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)（可穿戴設(shè)備和智能可穿戴設(shè)備），油氣公司可以監(jiān)控潛在的致命現(xiàn)場跡象，例如危險(xiǎn)氣體水平和未經(jīng)授權(quán)的人員進(jìn)入。

因此，人工智能聊天機(jī)器人可以在潛在的威脅和不安全情況以及健康或停工緊急情況下發(fā)出實(shí)時(shí)警報(bào)，在員工觸手可及的情況下發(fā)送自動(dòng)現(xiàn)場工作許可，并通過創(chuàng)建更多環(huán)境來提高可靠性和效率連接的現(xiàn)場工作人員。物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以通過主動(dòng)檢測(cè)、故障排除和解決問題來提高運(yùn)營效率，因此只有在需要時(shí)才會(huì)派出技術(shù)人員到現(xiàn)場。

4、使用智能企業(yè)資源規(guī)劃應(yīng)用程序開發(fā)互聯(lián)供應(yīng)鏈

通過將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)、智能追蹤技術(shù)、基于云的平臺(tái)和大數(shù)據(jù)分析與 ERP 應(yīng)用程序相結(jié)合，油氣公司可以通過智能補(bǔ)貨、運(yùn)輸透明度和數(shù)字類別管理。此外，智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以監(jiān)控和傳輸交付車隊(duì)中的車輛數(shù)據(jù)，包括車輛性能、燃料庫存和燃料消耗。這種分析可用于按時(shí)安排車輛維護(hù)并防止設(shè)備故障。

例如，Rockwell 利用 Microsoft 的強(qiáng)大技術(shù)來自動(dòng)測(cè)量 LACT單位，即“滑軌”。LACT單位估算從一個(gè)容器轉(zhuǎn)移到另一個(gè)容器的產(chǎn)品量，因?yàn)樗蛳掠我苿?dòng)。它通常是一項(xiàng)孤立的手動(dòng)任務(wù)，僅使用紙質(zhì)記錄完成，因此容易出現(xiàn)不準(zhǔn)確和錯(cuò)誤。既然我們已經(jīng)了解了現(xiàn)代技術(shù)在石油和天然氣行業(yè)的各種用例，讓我們深入了解石油和天然氣巨頭英國石油 (BP) 和殼牌如何利用 Microsoft 技術(shù)在其業(yè)務(wù)運(yùn)營中啟動(dòng)重大數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

英國石油 (BP) 使用 Microsoft Azure AI 來提高員工安全、提高效率并推動(dòng)運(yùn)營成功

英國石油 (BP) 已采用 Microsoft Azure AI 和 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)來轉(zhuǎn)變其石油和天然氣業(yè)務(wù)。BP 信息技術(shù)和服務(wù)戰(zhàn)略、架構(gòu)和規(guī)劃副總裁 Diana Kennedy 表示：“我們轉(zhuǎn)型的一個(gè)關(guān)鍵部分是采用云計(jì)算以及隨之而來的數(shù)字解決方案和服務(wù)。這包括對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的深入研究，我們正在使用它們來重新設(shè)計(jì)我們?cè)诂F(xiàn)場和辦公室的流程，以使其更安全、更高效、更有條理。”

BP 開發(fā)了一種智能運(yùn)營概念，該概念利用公司的海量數(shù)據(jù)和工程師的豐富經(jīng)驗(yàn)，并將其編入人工智能解決方案，促進(jìn)預(yù)測(cè)性維護(hù)。BP 正在與 Microsoft 合作創(chuàng)建自主平臺(tái)，員工可以在其中更安全地使用 AI 遠(yuǎn)程管理日常運(yùn)營。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，BP 希望改進(jìn)有關(guān)調(diào)度運(yùn)輸船的決策，以提高效率并降低能源消耗。

BP 對(duì) Microsoft AI 解決方案的另一個(gè)利用是一個(gè)利用自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)潛在油氣藏的采收率的項(xiàng)目，即他們可以從地下礦床中提取的碳?xì)浠衔锏陌俜直龋@個(gè)過程通常需要分析一個(gè)包含近 200 種不同儲(chǔ)層特性的數(shù)據(jù)庫：巖石、流動(dòng)、地質(zhì)和地理特性，并將它們與以前項(xiàng)目的已知數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。

殼牌使用虛擬知識(shí)捕獲助手幫助地球科學(xué)家保存隱性知識(shí)

地球科學(xué)家收集了大量有價(jià)值的石油和天然氣勘探和鉆井知識(shí)，并將這些數(shù)據(jù)解釋并轉(zhuǎn)換為有意義的、可操作的見解。然而，捕獲和存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)是一項(xiàng)繁瑣、耗時(shí)的手動(dòng)任務(wù)，高度依賴于人工參數(shù)。為了新加入組織的人員的利益，這些數(shù)據(jù)應(yīng)該很容易被發(fā)現(xiàn)，并且如果現(xiàn)有的地球科學(xué)家離開，這些數(shù)據(jù)也不應(yīng)該丟失。

利用微軟著名的對(duì)話式人工智能、語音和自然語言技術(shù)，我們?cè)?Acuvate 開發(fā)了一種虛擬知識(shí)獲取助手，可以從地球科學(xué)家那里獲取大量知識(shí)，其核心功能包括：實(shí)時(shí)語音輸入，可選擇輸入文本、注釋、鏈接和文件；自定義語音和語音模型（聲學(xué)模型、語言模型、語音模型）；解釋地質(zhì)/地球科學(xué)術(shù)語并將其轉(zhuǎn)換為文本；使用相關(guān)關(guān)鍵字標(biāo)記文本及與現(xiàn)有系統(tǒng)集成以進(jìn)行知識(shí)存儲(chǔ)、搜索和管理。

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文章來源：智慧能源之窗

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