编者按：我们正处于技术快速发展的时代，人工智能已成为改变各行各业游戏规则的重要因素。当前，石油和天然气行业面临的挑战日趋复杂，需要采用创新的解决方案，以跟上时代发展的步伐，并满足不断增长的能源需求。应用人工智能技术有助于探索油气行业新的可能性，推动油气行业的智能化、数字化转型。在应用各种新兴人工智能技术的同时，油气企业也应进一步增强网络安全意识。

未来，生成式人工智能技术将在油气行业得到广泛应用，在提高运营效率、降低健康和安全风险、改善客户体验、减少碳排放、加速能源转型等方面发挥关键作用 

生成式人工智能将提高油气行业生产力

据钻机地带网站报道，亚马逊网络服务公司（AWS）能源企业技术专家侯赛因·谢尔日前表示，生成式人工智能（Generative AI）将对各行各业产生深远影响。20多年来，该公司在人工智能和机器学习的开发和部署方面投入了大量资金，用于开发面向客户服务和公司内部使用的人工智能产品。

“机器学习的下一波浪潮即将到来，生成式人工智能重塑企业为客户提供服务的方式，这样的改变会发生在各行各业，包括能源行业。亚马逊网络服务公司将帮助推动下一波浪潮，让客户轻松、经济地使用生成式人工智能。”侯赛因·谢尔说。

生成式人工智能是指基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。去年以来，以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术引发全球关注和热议。

未来，生成式人工智能技术将在油气行业得到广泛应用，在提高运营效率、降低健康和安全风险、改善客户体验、最大限度减少与油气生产相关的碳排放，以及加速能源转型等方面发挥关键作用。

多种生成式人工智能技术应用受关注

生成式人工智能可以帮助解决运营现场安全问题。油气项目通常建设在较为偏远的地点，有时甚至会处于有害且危险的环境中。如果能减少工人前往现场的次数，避免暴露在危险环境中，工人的健康和安全将得到最大保障。在这方面，生成式人工智能可以发挥重要作用。将现场实时监控图像发送到生成式人工智能应用程序后，人工智能可以扫描并识别潜在的安全风险，为个人防护和设备检维修提供建议，最大限度地减少?；僮魇奔洹?/p>

此外，生成式人工智能还可用于油藏地质建模。生成式人工智能通过模拟油藏的生成过程合成油藏地质模型。GAN（生成式对抗网络）是一种流行的生成式人工智能技术，典型的GAN由两个竞争块或子网组成，即发生器网络和鉴别器网络。GAN发生器网络经过训练可以生成与真实油藏相似的合成油藏地质模型，而鉴别器网络经过训练可以将真实油藏地质模型与合成油藏地质模型进行区分。经过训练后，GAN可以生成大量的合成油藏地质模型，用于储层模拟和优化，减少不确定性，改善油气产量预测。这些模型还可以用于地热、CCS（碳捕集与封存）等其他重要的能源领域。

油气行业还可以应用基于生成式人工智能的数字助理。由于油气行业的大部分数据都是几十年前的，并且存在各种系统和格式，数据访问成了长期困扰油气行业的问题。例如，油气公司数十年来以不同格式创建了大量文件，包括pdf、演示文稿、报告、备忘录、测井日志、文档等，寻找有用的信息需要花费相当多的时间。通过生成式人工智能数字助理来索引这些文档，可以极大地改善数据访问流程，从而更好更快地做出决策。

侯赛因·谢尔认为，现在判断生成式人工智能对油气行业的潜在影响还为时尚早，首先要做的是推广普及生成式人工智能技术。亚马逊网络服务公司为客户和合作伙伴提供了灵活选择，提供多种生成式人工智能技术服务?；诨餮暗娜斯ぶ悄芗际踅亲罹弑涓镄缘募际踔?，可以最大限度地提高生产力，负责任地使用人工智能技术是持续推动创新的关键。

此前，数据分析和咨询公司GlobalData也表示，应用机器学习技术将大幅提高油气行业的生产效率、提高油气产量并降低成本。bp、埃克森美孚、马来西亚国家石油公司、沙特阿美、壳牌、俄罗斯石油公司、俄罗斯天然气工业股份公司和道达尔能源都正在尝试在油气生产中应用机器学习技术。

数据科学是油气行业的未来

数据解决方案公司Prescient的创始人兼CEO安迪·王表示，数据科学是油气行业的未来，将极大地提高油气作业效率，降低成本，并增强安全性。数据科学技术涉及机器学习等许多数据工具，这将是未来油气行业的重要组成部分。越来越多的油气企业会采用数据科学技术。

在油气行业应用数据科学技术，首先要了解如何应用技术正确地解决问题，因此目前油气行业对数据科学专业人才的需求正在增加。总部位于美国休斯敦的Piper-Morgan Search公司的创始人兼总裁格拉德尼·达罗说：“油气行业对数据科学领域的兴趣正在增加，预计这种兴趣将转化为对数据科学专业人才不断增加的需求，我们已经收到了越来越多的公司咨询，这将是未来的发展方向。”

位于美国路易斯安那州的oneSource Professional Search公司总裁戴夫·芒特表示，从该公司的油气公司客户群来看，对专业数据科学家的需求峰值是在新冠疫情前，在过去两三年里需求有所放缓。对专业数据人才的需求主要来自陆上非常规页岩油气公司，这些公司处于高增长模式，拥有数百口井，有很多数据点可以进行抽样和统计，而地质分析公司、生产作业公司和矿产开采公司对数据科学人才的需求较小。

“我们不确定是油气行业对专业数据科学人才的需求整体出现了下降，还是仅仅在我们服务的领域。”芒特说，“我们看到，对能够在传统岗位上整合高端统计和数据分析的员工，比如生产分析师、生产工程师和油藏工程师，存在越来越大的需求。”（郝芬 李嵩）