【核心閱讀】近年來，信息技術廣受青睞，全球的國際石油公司、國家石油公司、獨立油氣公司紛紛與相關技術公司合作，極大地推動了新興信息技術在油氣領域的應用。信息技術與油氣行業的融合已漸成氣候，潤物細無聲地改變著油氣行業的運作模式。當下，物聯網、人工智能、大數據與分析、機器人與自動化、三維建模與可視化、云計算、增強現實、制造執行系統（MES）、預知維護和區塊鏈等十項信息技術在油氣領域的應用成為潮流。

隨著氣候變化和氣象災害的日益嚴峻，油氣行業引入信息技術正是該行業迎接挑戰的明智之舉。信息技術不僅有助于降本增效，而且能幫助從業者摸清未來能源發展脈絡，提前布局，為油氣行業可持續發展奠定基礎。根據經濟學人智庫和谷歌年初發布的報告，到2030年，人工智能可為西亞北非地區帶來3200億美元的經濟增長。

十大信息技術成為油氣行業主流趨勢

自2014年國際油價暴跌、2020年疫情全球流行，至今整個油氣行業經歷了七八年的下行低谷期。油氣公司被迫壓縮開支、提高效率，暫停甚至終止投入大型油氣項目。與此同時，對控制成本、提質增效有極大優勢的信息新技術開始廣受青睞，國際石油公司、國家石油公司甚至獨立油氣公司，紛紛與相關技術公司合作。谷歌、微軟、英特爾、IBM等全球知名信息技術公司成為合作熱門。這極大地推動了新興信息技術在油氣領域的應用，并在2018年達到油氣行業與信息技術的融合高峰。

幾年過去，這些新技術與油氣行業的融合漸成氣候，潤物細無聲地改變著油氣行業的運作模式。當下，物聯網、人工智能、大數據與分析、機器人與自動化、三維建模與可視化、云計算、增強現實、制造執行系統（MES）、預知維護和區塊鏈等十項信息技術在油氣領域的應用成為潮流。而以油氣公司為主要用戶，以上述十種技術為架構，涌現了無數初創公司，他們在為油氣公司應用信息技術提供豐富選項的同時，也指明了信息技術在油氣行業的應用方向。

為油氣公司應用信息技術提供咨詢的Startus Insight公司在調研了2000多家以石油公司為目標客戶的初創公司后發現，物聯網和人工智能是當下油氣行業主流的應用方向，以其為主業的初創公司數量分別占總量的22%和19%；大數據與分析，以及機器人與自動化，分別占總量的13%和12%；三維建模及可視化、云計算分別占9%和7%；增強現實和MES，各占5%；預知維護和區塊鏈各占4%。這些公司中，歐美公司占了大多數，但印度和新加坡的新公司也開始增加，代表著油氣行業應用信息技術從歐美向其他地區外溢。

信息技術與油氣業務融合新進展

近十年，尤其是疫情緩解以來，油氣行業大力引入信息技術，兩個領域的有機融合起到了巨大的協同增效作用，其中物聯網、人工智能、大數據與分析、機器人與自動化，以及預知維護等信息技術與油氣行業的融合尤為明顯。

1.物聯網

物聯網是油氣行業數字化的基石，價值幾乎難以估量，典型的應用場景包括作業監測，即對于勘探開發過程中的各個環節專業作業數據的自動采集，從而使工程技術人員實現對作業施工過程的實時監測，快速分析和處理作業過程中遇到的各種工程問題；物資管理，即針對特種設備、車輛等物資的智能化管理，提高企業及業務部門整體的管理和服務水平，實現精細化管理，從而降低管理和服務成本；方案設計，即基于對現場作業數據的實時采集、分析和處理，并綜合物資等各項管理數據，全面優化施工設計方案，提高設計效率和設計質量；工況預警，即對各類施工作業過程及設備進行實時工況診斷和預測，對可能發生的工程事件和作業風險進行預警，降低風險，提高效率；遠程指揮，即結合通信技術，緊密連接施工現場和基地，實現遠程指揮，協調解決現場復雜情況。

不少油氣公司都積極探索物聯網技術的應用途徑。國際大型油氣公司，如殼牌，已率先在油氣上下游產業鏈，包括油氣鉆井、油氣生產、加油站零售、財務管理、員工管理等領域應用物聯網技術，并結合云計算、人工智能等，以C3物聯網公司的技術為核心，基本實現了產業鏈的“萬物”互聯。

2. 人工智能

人工智能實際上已開始向認知智能邁進，即讓機器通過自我學習從而具有主動思考和理解的能力，是人工智能的最高階段，也是當前油氣行業應用信息技術的熱點。目前，認知智能已被應用于油藏開發的預測。

如bp與Beyond Limits公司合作開發的人工智能軟件，可以本地已有鉆井地質特征和生產參數為依據，精確預測油藏地質甜點，優選井位，從而降低油氣勘探成本。

殼牌將人工智能技術首先集中應用于加油站管理、設備維護、定向井鉆井和員工交互等4個領域。另外，殼牌將認知智能應用于鉆井領域也取得巨大進展，通過將人工智能在基于鉆井歷史數據建立的學習模型中進行培訓，實現了鉆井系統的人工智能優化，在準確引導鉆頭的同時，還能充分考慮地震測量數據、溫度、壓力和鉆頭等因素對鉆井的影響，最大限度減少鉆井事故，提高鉆井速度和質量。殼牌還實施了名為“Game Changer”的人工智能計劃，定期向全球各地的個人和初創公司征集以機器學習為重點的人工智能方案，這使得殼牌在人工智能領域一直居于領先地位。

3. 大數據與分析

在大型石油公司中，埃尼公司和道達爾能源在大數據和分析方面走在前列。

埃尼公司和道達爾能源都擁有全球頂尖的超級計算機，其中埃尼公司的超級計算機每秒可進行18.6千萬億次數字運算，在全球超級計算機500強榜單中排名靠前。借助埃尼公司超級計算機中心提供的高效數據分析，其新油氣田開發速度加快，所承擔的風險卻更低，新油氣田投產后，生產效率也更高。埃尼公司的超級計算機15小時內可運行10萬個高分辨率油氣田三維模型，加快了開發前的設計流程，鉆井數量少而精，效率很高。該公司近年來在埃及塞得港以北Shorouk區塊的Zohr氣田從發現到投產僅用了不到兩年半的時間，打破了深水項目的開發紀錄。

道達爾能源與IBM合作建造的Pangea III超級計算機運算速度達到每秒31.7千萬億次，相當于17萬臺筆記本電腦運算速度之和。根據2019年全球超級計算機排行榜，道達爾能源的超級計算機在油氣行業的超級計算機中排名第一，在全球排名第十一，較埃尼公司擁有的超級計算機排名更靠前。近年來，道達爾能源的經營業績表現不俗，尤其是在疫情大流行的2020年，依然保持著較強的盈利能力，這也與其強大的超級計算機的加持不無關系。

4. 機器人與自動化

在機器人與自動化方面做得較好的有道達爾能源、Equinor（挪威國家石油公司）和雪佛龍等公司。

道達爾能源2018年就在北海Alwyn平臺測試了一臺機器人，計劃在部分較難完成的作業中替代人工。這臺機器人由奧地利Taurob公司制造，德國達姆施塔特技術大學在軟件方面提供支持，高1米、重90公斤，能通過狹窄通道、上下樓梯，執行溫度測量、氣體泄漏檢測等巡查任務。該機器人與Alwyn平臺上的工作人員共事，也是全球海上油氣平臺首次迎來機器人“工友”，具有劃時代意義。道達爾能源的研究人員稱，地面機器人技術可能徹底改變未來運營和設計油氣基礎設施的方式。在工作現場實施該技術，將帶來運營安全和成本優化方面的好處。開發用于操作巡視和異常檢測的完全自主機器人是在工業領域大范圍應用機器人解決方案的第一步。

為實現鉆井自動化，提高鉆井效率和減少成本，Equinor在機器人鉆井系統上投入巨資，其機器人鉆井系統2017年已應用于半潛式鉆井平臺，隨后該公司在挪威大陸架推出了公司首個完全無人化平臺。目前，Equinor成立了數字化中心，計劃投資1.28億~2.57億美元，增加油氣勘探開發對機器人技術的應用比例。Equinor研發機器人的另一個重要目的是在提高安全性的同時，減少碳排放。bp墨西哥灣漏油事故后，Equinor曾估算，通過在海上鉆井平臺引入人工智能技術，可將平臺工人數量減半，工作效率提高25%。

雪佛龍則開發了一款用于檢查內部壓力容器的機械蛇臂系統，其在陸上的作業能力已得到認可，并將用于該公司北海油氣項目中的近海油氣壓力容器檢查試驗。蛇臂機器人由鋼絲繩驅動、軟件控制，適合在狹窄和危險的空間工作，機器臂可在混亂環境中導航和移動，而作為驅動的馬達、電子和控制系統則遠離檢查區。

5. 預知維護

海上油氣平臺的意外停機成本極高，停機一日的費用在200萬~300萬美元，通過信息技術預測可能發生的故障而提前干預的技術被稱為預知（預測）維護，這是一種可有效避免資產發生故障的技術，近年來極受油氣公司重視。挪威獨立油氣公司Aker bp與Sparkognition合作，為無人平臺研發人工智能驅動的預知維護解決方案，避免了大量因多相泵問題可能導致的停機。道達爾能源也早在2013年就開始對渦輪機、泵和壓縮機開展預知維護，目前已節省幾億美元，有力護航了公司發展。

實際上，這里提到的不同類型的信息技術之間并無明確的涇渭之分，分類僅代表其在油氣行業應用中的某個側重。每一項應用技術的成熟，也意味著數項技術的交織“合成”。如油氣公司在運用人工智能技術時，顯然離不開大數據分析、增強現實、云計算、三維建模與可視化、物聯網等技術。

油氣行業至今已有逾百年歷史，為全球發展提供了急需的能源，居功至偉。但隨著氣候變化和氣象災害的日益嚴峻，油氣行業未來發展面臨嚴峻挑戰，而信息技術的引入，正是油氣行業迎接挑戰的明智之舉。信息技術不僅有助于油氣行業降本增效，而且能幫助從業者在紛繁復雜的現實中摸清未來能源發展的脈絡，提前布局，為油氣行業的可持續發展奠定基礎。

西亞北非大力推動油氣行業人工智能應用

根據經濟學人智庫（EIU）和谷歌年初發布的報告，到2030年，人工智能可為西亞北非地區帶來3200億美元的經濟增長。該地區領導人都意識到人工智能、大數據和云計算等信息技術進步的重要性，正積極籌劃搭載這列通往可持續發展未來的“信息列車”。

人工智能經濟潛力獲認可。近年來，阿聯酋、沙特、卡塔爾和埃及等國家紛紛發布了雄心勃勃的人工智能發展戰略。但受疫情影響，國際能源需求受挫、價格暴跌，中斷了西亞北非石油國的智能化勢頭。與此同時，西亞北非國家更進一步意識到經濟多元化的緊迫性，不少國家很快從最初的不知所措中清醒過來，加大了對油氣行業應用人工智能的投入，以便在能源轉型過程中，既受益于油氣帶來的收益，也能提高效率、減少碳排放。

沙特管理咨詢公司Strategic Gears在3月發布的報告中建議，沙特的油氣行業、政府服務和金融服務對該國GDP的貢獻已超過50%，未來人工智能應用應聚焦上述三個領域，而制造業、醫療保健、教育、汽車、零售和電子商務，以及交通運輸也將受益于該技術的應用。

阿曼ITHCA集團首席執行官也表示，人工智能在該國油氣行業的應用提高了油氣公司的效率和競爭力，應將其應用經驗向其他領域推廣，如漁業、旅游和物流等。人工智能最終可幫助釋放這些行業的潛力，使其成為國家GDP的重要貢獻者，并幫助實現阿曼2040年的愿景目標。

阿布扎比國家石油公司（ADNOC）對機器學習和數據挖掘興趣濃厚，并早早進行了相關應用部署。該公司估算，這些技術應用3年內已為其創造了約10億美元的“商業價值”。

打好人工智能教育基礎。西亞北非的青年人口數量巨大，如果做好相關智能教育和培訓，這些人力將成為未來寶貴的資源，助力人工智能在西亞北非的未來發展。

沙特計劃，到年底培訓兩萬名大數據和人工智能人才。4月，沙特阿美還與阿卜杜拉國王科技大學簽署了諒解備忘錄，旨在成立研究中心，主要研究人工智能的應用與發展。

阿聯酋也在人工智能教育方面投資巨大，2019年新建了穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學，目前在人工智能、計算機視覺、機器學習和自然語言處理的研究機構中全球排名靠前。

此外，卡塔爾的美國卡內基梅隆大學分校提供人工智能相關學位教育。卡塔爾已建立人工智能中心，目前正吸收天下英才，充實師資隊伍。

這一切都將為未來西亞北非國家油氣行業人工智能的發展，輸出高質量人力資源。（盧雪梅）