这一事件立即在q*石油界引发了关注。既然阿尔法狗能超越围棋世界g*，那道达尔和谷歌是否会创造出超越普通石油人的“超级智能石油人”，石油工业会因此迎来一场颠覆吗？
人工智能：油气勘探技术的下一场革命
道达尔表示，此番人工智能将要率先应用的领域，是油气勘探开发地质数据的处理分析。从这一应用领域看，人工智能完全有带来油气革命的潜力。
对油气田地质情况的描绘与分析，是油气勘探开发过程中z*为重要，也是z*有难度的环节之一。尽管目前石油行业已能借助电缆测井、三维地震、油藏模拟等技术描绘和分析油气田地质情况，但实际上这一系列技术仍然存在很大缺陷。
s*先，在现实过程中，人们很难采集到全部的地质数据，而只能采集到部分数据。并且在采集数据过程中，也难保证数据不出现任何差错。
用这样“不完美”的数据建立的地质模型，始终存在误差。而若油气田的地质情况过于复杂，这种误差将使得工程师根本无法建立可用的油气田地质模型。因为这一限制，目前有大量油气资源无法开采。
而另一方面，随着油田地质数据采集精细化程度的提高，数据大量增加，这又为数据的分析带来了难题。按照传统的数据处理方法，石油工程师无法对这些数据进行充分利用，依旧难以建立更“完美”的地质模型。
而人工智能则为解决以上两个问题提供了可能。人工智能当中的模糊逻辑技术（Fuzzy Logic）能够基于“不完备”和“不完美”的数据进行处理。利用模糊逻辑处理勘探地震数据，能够做出靠人工难以实现的预测，从而更精细地描述油田地质模型。
一旦这一技术在石油领域应用成熟，将会解禁地球上大量在过去无法开采的油气田。一些开采成本较高的油气田，也有望因此实现开采成本的大降。人工智能为石油行业带来的进步，可能并不亚于当红的页岩革命。
道达尔称此番和谷歌合作，将开发一套能够解释地层图像的人工智能程序，这套程序能够利用计算机成像技术实现地震数据的学习，并利用自然语言处理技术自动分析数据文件。
接下来，道达尔的地质学家将同谷歌云机器学习专家并肩，在位于美国加州的谷歌云高级解决方案实验室攻坚这项技术。
石油行业历史性跨界融合
从规模上看，道达尔牵手谷歌也可谓目前q*z*大的一次石油和人工智能联姻。很可能成为石油人工智能加速发展的拐点。
道达尔为世界5大国际石油公司之一，截止2017年底，道达尔已证实可采油气储量高达114.75亿桶；而谷歌则为q*市值排名第二的公司，在信息技术领域更是q*第一。
而两家公司不仅仅规模巨大，在创新力上也是各自行业的领先者。
在2016年，道达尔曾被科睿唯安（原汤森路透知识产权与科技事业部）评为q*z*具创新力的100家企业之一。
近年来，道达尔每年投入研发费用达到10亿美元左右，拥有的研发人员超过4000名。在q*范围内，道达尔拥有18个研发中心，目前开展了近1000个研发合作项目。
特别值得注意的是，道达尔的研发创新投资组合目前设立了6大方向，而石油数字化（包括石油人工智能）则是这6大研发创新方向之一。这足见石油人工智能在道达尔发展中的战略地位。
人工智能目前在谷歌的战略中更是拥有第一地位。在2017年谷歌召开的第10次开发者大会上，谷歌CEO桑达尔·皮查伊声明了“人工智能高于一切”的发展策略。道达尔选择同谷歌合作，显示了其对于石油人工智能的巨大期望和信心。
阿尔法狗的主要创始人哈萨比斯（Demis Hassabis）曾说到，“阿尔法狗从来都不是我们的w*，甚至不是我们z*重要的研发。我们希望将此应用于更大的真实世界的问题。”
而石油行业，正符合哈萨比斯所说的那个真实世界。国际能源署（IEA）统计数据表明，在2016年，q*能源行业的总投资占到q*GDP的2.2%左右，而石油为当今q*第一大能源。面对像石油这样庞大的产业，谷歌一定也不想错过。
发展石油人工智能，将是谷歌人工智能走向更大真实世界的必经之路。两家公司的合作将碰出多大的火花，值得期待。
人工智能是石油发展之必然
未来人工智能在石油领域的应用，将不仅限于对地质数据的处理和分析。人工智能几乎可以应用在石油产业链的每个环节。就目前来看，人工智能还可能通过以下几个入口进入石油行业：
智能钻井：
钻井是整个油气开采作业中，成本z*高、风险也z*大的环节之一。在钻井过程中，利用人工智能处理地层压力、温度、渗透率等数据，能够实现钻井速度、方位的实时优化。
不仅如此，利用人工智能还能够大大提高决策者对风险及井况的预测能力，在遇到突然情况之时，也能够更快速提供应急处理措施。
设备监测：
对作业设备的监测维护，一直是困扰石油企业的问题。过于频繁地维护设备，会增加运营成本，而设备维护不及时，设备突然发生故障则会造成意外停工，导致巨大损失。而利用人工智能技术监测设备运转，则能够预测作业设备运转情况，确定维护设备的z*佳时间。
下游领域：
在石油产业下游领域，人工智能技术也可能有广泛应用。人工智能除了能够用以管控炼化设备，还能够管理油品的物流（包括运输和仓储）。一些石油公司已经在尝试利用经济形势、天气等因素来预测市场对油品的需求，从而更好规划油品的库存和优化定价。
由于人工智能在石油领域应用范围如此广泛，也有人关心石油人工智能是否会取代石油工人。而实际上，可能我们更应该担忧是，如果石油业同人工智能融合的速度太慢，会不会让石油在未来能源竞争中处于劣势？
当今q*能源消费的多元化特征日益明显，太阳能、风能等能源为了实现成本下降正在大力引入人工智能技术。利用人工智能实现新能源的分布式及柔性供应、能量收集微型化，可深度改变新能源利用便捷性不及传统化石能源的局面。从能源竞争层面来看，石油人工智能的发展将是一种必然。
幸运的是，石油巨头们如今已经开始在人工智能领域行动了。道达尔勘探与生产部门高级副总裁Kevin McLachlan表示，“我们相信道达尔地质专家和谷歌人工智能技术会让这一项目成功。我们的雄心是，在未来几年给予我们的地质工程师人工智能辅助技术，这将把他们从繁琐工作中解放出来，使得他们能聚焦于高附加值的工作。”
这一事件立即在q*石油界引发了关注。既然阿尔法狗能超越围棋世界g*，那道达尔和谷歌是否会创造出超越普通石油人的“超级智能石油人”，石油工业会因此迎来一场颠覆吗？
人工智能：油气勘探技术的下一场革命
道达尔表示，此番人工智能将要率先应用的领域，是油气勘探开发地质数据的处理分析。从这一应用领域看，人工智能完全有带来油气革命的潜力。
对油气田地质情况的描绘与分析，是油气勘探开发过程中z*为重要，也是z*有难度的环节之一。尽管目前石油行业已能借助电缆测井、三维地震、油藏模拟等技术描绘和分析油气田地质情况，但实际上这一系列技术仍然存在很大缺陷。
s*先，在现实过程中，人们很难采集到全部的地质数据，而只能采集到部分数据。并且在采集数据过程中，也难保证数据不出现任何差错。
用这样“不完美”的数据建立的地质模型，始终存在误差。而若油气田的地质情况过于复杂，这种误差将使得工程师根本无法建立可用的油气田地质模型。因为这一限制，目前有大量油气资源无法开采。
而另一方面，随着油田地质数据采集精细化程度的提高，数据大量增加，这又为数据的分析带来了难题。按照传统的数据处理方法，石油工程师无法对这些数据进行充分利用，依旧难以建立更“完美”的地质模型。
而人工智能则为解决以上两个问题提供了可能。人工智能当中的模糊逻辑技术（Fuzzy Logic）能够基于“不完备”和“不完美”的数据进行处理。利用模糊逻辑处理勘探地震数据，能够做出靠人工难以实现的预测，从而更精细地描述油田地质模型。
一旦这一技术在石油领域应用成熟，将会解禁地球上大量在过去无法开采的油气田。一些开采成本较高的油气田，也有望因此实现开采成本的大降。人工智能为石油行业带来的进步，可能并不亚于当红的页岩革命。
道达尔称此番和谷歌合作，将开发一套能够解释地层图像的人工智能程序，这套程序能够利用计算机成像技术实现地震数据的学习，并利用自然语言处理技术自动分析数据文件。
接下来，道达尔的地质学家将同谷歌云机器学习专家并肩，在位于美国加州的谷歌云高级解决方案实验室攻坚这项技术。
石油行业历史性跨界融合
从规模上看，道达尔牵手谷歌也可谓目前q*z*大的一次石油和人工智能联姻。很可能成为石油人工智能加速发展的拐点。
道达尔为世界5大国际石油公司之一，截止2017年底，道达尔已证实可采油气储量高达114.75亿桶；而谷歌则为q*市值排名第二的公司，在信息技术领域更是q*第一。
而两家公司不仅仅规模巨大，在创新力上也是各自行业的领先者。
在2016年，道达尔曾被科睿唯安（原汤森路透知识产权与科技事业部）评为q*z*具创新力的100家企业之一。
近年来，道达尔每年投入研发费用达到10亿美元左右，拥有的研发人员超过4000名。在q*范围内，道达尔拥有18个研发中心，目前开展了近1000个研发合作项目。
特别值得注意的是，道达尔的研发创新投资组合目前设立了6大方向，而石油数字化（包括石油人工智能）则是这6大研发创新方向之一。这足见石油人工智能在道达尔发展中的战略地位。
人工智能目前在谷歌的战略中更是拥有第一地位。在2017年谷歌召开的第10次开发者大会上，谷歌CEO桑达尔·皮查伊声明了“人工智能高于一切”的发展策略。道达尔选择同谷歌合作，显示了其对于石油人工智能的巨大期望和信心。
阿尔法狗的主要创始人哈萨比斯（Demis Hassabis）曾说到，“阿尔法狗从来都不是我们的w*，甚至不是我们z*重要的研发。我们希望将此应用于更大的真实世界的问题。”
而石油行业，正符合哈萨比斯所说的那个真实世界。国际能源署（IEA）统计数据表明，在2016年，q*能源行业的总投资占到q*GDP的2.2%左右，而石油为当今q*第一大能源。面对像石油这样庞大的产业，谷歌一定也不想错过。
发展石油人工智能，将是谷歌人工智能走向更大真实世界的必经之路。两家公司的合作将碰出多大的火花，值得期待。
人工智能是石油发展之必然
未来人工智能在石油领域的应用，将不仅限于对地质数据的处理和分析。人工智能几乎可以应用在石油产业链的每个环节。就目前来看，人工智能还可能通过以下几个入口进入石油行业：
智能钻井：
钻井是整个油气开采作业中，成本z*高、风险也z*大的环节之一。在钻井过程中，利用人工智能处理地层压力、温度、渗透率等数据，能够实现钻井速度、方位的实时优化。
不仅如此，利用人工智能还能够大大提高决策者对风险及井况的预测能力，在遇到突然情况之时，也能够更快速提供应急处理措施。
设备监测：
对作业设备的监测维护，一直是困扰石油企业的问题。过于频繁地维护设备，会增加运营成本，而设备维护不及时，设备突然发生故障则会造成意外停工，导致巨大损失。而利用人工智能技术监测设备运转，则能够预测作业设备运转情况，确定维护设备的z*佳时间。
下游领域：
在石油产业下游领域，人工智能技术也可能有广泛应用。人工智能除了能够用以管控炼化设备，还能够管理油品的物流（包括运输和仓储）。一些石油公司已经在尝试利用经济形势、天气等因素来预测市场对油品的需求，从而更好规划油品的库存和优化定价。
由于人工智能在石油领域应用范围如此广泛，也有人关心石油人工智能是否会取代石油工人。而实际上，可能我们更应该担忧是，如果石油业同人工智能融合的速度太慢，会不会让石油在未来能源竞争中处于劣势？
当今q*能源消费的多元化特征日益明显，太阳能、风能等能源为了实现成本下降正在大力引入人工智能技术。利用人工智能实现新能源的分布式及柔性供应、能量收集微型化，可深度改变新能源利用便捷性不及传统化石能源的局面。从能源竞争层面来看，石油人工智能的发展将是一种必然。
幸运的是，石油巨头们如今已经开始在人工智能领域行动了。道达尔勘探与生产部门高级副总裁Kevin McLachlan表示，“我们相信道达尔地质专家和谷歌人工智能技术会让这一项目成功。我们的雄心是，在未来几年给予我们的地质工程师人工智能辅助技术，这将把他们从繁琐工作中解放出来，使得他们能聚焦于高附加值的工作。”
网友评论
条评论
最新评论