"阿爾法狗”終於盯上石油人了，石油行業和人工智能的大融合即將開啟!
在2016年，一隻特別的“狗”震撼了全人類。由谷歌公司開發的人工智能程序阿爾法狗（AlphaGo）在同圍棋世界冠軍李世石的一場圍棋人機大戰中，戰勝了對手。
次年，阿爾法狗與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰，又以3比0的總比分獲勝。圍棋界隨後公認，阿爾法狗的棋力已經超過人類職業圍棋頂尖水平。
阿爾法狗超越人類智力的極限，人工智能概念迅速火遍了全球，並且迅速開始向工業、醫療、金融、交通等各行各業滲透。
而終於，人工智能這把火燃燒到了石油領域。而且這一次召喚“阿爾法狗”的，是全球頂級石油公司道達爾。
2018年4月24日，道達爾正式宣佈和谷歌雲簽署協議，二者將聯合發展人工智能技術，為石油天然的勘探開發提供全新智能解決方案。
這一事件立即在全球石油界引發了關注。既然阿爾法狗能超越圍棋世界冠軍，那道達爾和谷歌是否會創造出超越普通石油人的“超級智能石油人”，石油工業會因此迎來一場顛覆嗎？
人工智能：油氣勘探技術的下一場革命
道達爾表示，此番人工智能將要率先應用的領域，是油氣勘探開發地質數據的處理分析。從這一應用領域看，人工智能完全有帶來油氣革命的潛力。對油氣田地質情況的描繪與分析，是油氣勘探開發過程中最為重要，也是最有難度的環節之一。儘管目前石油行業已能借助電纜測井、三維地震、油藏模擬等技術描繪和分析油氣田地質情況，但實際上這一系列技術仍然存在很大缺陷。
首先，在現實過程中，人們很難採集到全部的地質數據，而只能採集到部分數據。並且在採集數據過程中，也難保證數據不出現任何差錯。
用這樣“不完美”的數據建立的地質模型，始終存在誤差。而若油氣田的地質情況過於複雜，這種誤差將使得工程師根本無法建立可用的油氣田地質模型。因為這一限制，目前有大量油氣資源無法開採。
而另一方面，隨著油田地質數據採集精細化程度的提高，數據大量增加，這又為數據的分析帶來了難題。按照傳統的數據處理方法，石油工程師無法對這些數據進行充分利用，依舊難以建立更“完美”的地質模型。
而人工智能則為解決以上兩個問題提供了可能。人工智能當中的模糊邏輯技術（Fuzzy Logic）能夠基於“不完備”和“不完美”的數據進行處理。利用模糊邏輯處理勘探地震數據，能夠做出靠人工難以實現的預測，從而更精細地描述油田地質模型。
一旦這一技術在石油領域應用成熟，將會解禁地球上大量在過去無法開採的油氣田。一些開採成本較高的油氣田，也有望因此實現開採成本的大降。人工智能為石油行業帶來的進步，可能並不亞於當紅的頁岩革命。
道達爾稱此番和谷歌合作，將開發一套能夠解釋地層圖像的人工智能程序，這套程序能夠利用計算機成像技術實現地震數據的學習，並利用自然語言處理技術自動分析數據文件。
接下來，道達爾的地質學家將同谷歌雲機器學習專家並肩，在位於美國加州的谷歌雲高級解決方案實驗室攻堅這項技術。
石油行業歷史性跨界融合
從規模上看，道達爾牽手谷歌也可謂目前全球最大的一次石油和人工智能聯姻。很可能成為石油人工智能加速發展的拐點。道達爾為世界5大國際石油公司之一，截止2017年底，道達爾已證實可採油氣儲量高達114.75億桶；而谷歌則為全球市值排名第二的公司，在信息技術領域更是全球第一。
而兩家公司不僅僅規模巨大，在創新力上也是各自行業的領先者。
在2016年，道達爾曾被科睿唯安（原湯森路透知識產權與科技事業部）評為全球最具創新力的100家企業之一。
近年來，道達爾每年投入研發費用達到10億美元左右，擁有的研發人員超過4000名。在全球範圍內，道達爾擁有18個研發中心，目前開展了近1000個研發合作項目。
特別值得注意的是，道達爾的研發創新投資組合目前設立了6大方向，而石油數字化（包括石油人工智能）則是這6大研發創新方向之一。這足見石油人工智能在道達爾發展中的戰略地位。
阿爾法狗的主要創始人哈薩比斯（Demis Hassabis）曾說到，“阿爾法狗從來都不是我們的唯一，甚至不是我們最重要的研發。我們希望將此應用於更大的真實世界的問題。”
而石油行業，正符合哈薩比斯所說的那個真實世界。國際能源署（IEA）統計數據表明，在2016年，全球能源行業的總投資佔到全球GDP的2.2%左右，而石油為當今全球第一大能源。面對像石油這樣龐大的產業，谷歌一定也不想錯過。
發展石油人工智能，將是谷歌人工智能走向更大真實世界的必經之路。兩家公司的合作將碰出多大的火花，值得期待。
人工智能是石油發展之必然
未來人工智能在石油領域的應用，將不僅限於對地質數據的處理和分析。人工智能幾乎可以應用在石油產業鏈的每個環節。就目前來看，人工智能還可能通過以下幾個入口進入石油行業：
智能鑽井：鑽井是整個油氣開採作業中，成本最高、風險也最大的環節之一。在鑽井過程中，利用人工智能處理地層壓力、溫度、滲透率等數據，能夠實現鑽井速度、方位的實時優化。
不僅如此，利用人工智能還能夠大大提高決策者對風險及井況的預測能力，在遇到突然情況之時，也能夠更快速提供應急處理措施。
設備監測：對作業設備的監測維護，一直是困擾石油企業的問題。過於頻繁地維護設備，會增加運營成本，而設備維護不及時，設備突然發生故障則會造成意外停工，導致巨大損失。而利用人工智能技術監測設備運轉，則能夠預測作業設備運轉情況，確定維護設備的最佳時間。
道達爾在此前已有將人工智能應用於這一領域。在2013年，道達爾就應用了機器學習算法預測渦輪、泵及壓縮機等設備的保養週期。
下游領域：在石油產業下游領域，人工智能技術也可能有廣泛應用。人工智能除了能夠用以管控煉化設備，還能夠管理油品的物流（包括運輸和倉儲）。一些石油公司已經在嘗試利用經濟形勢、天氣等因素來預測市場對油品的需求，從而更好規劃油品的庫存和優化定價。
由於人工智能在石油領域應用範圍如此廣泛，也有人關心石油人工智能是否會取代石油工人。而實際上，可能我們更應該擔憂是，如果石油業同人工智能融合的速度太慢，會不會讓石油在未來能源競爭中處於劣勢？
當今全球能源消費的多元化特徵日益明顯，太陽能、風能等能源為了實現成本下降正在大力引入人工智能技術。利用人工智能實現新能源的分佈式及柔性供應、能量收集微型化，可深度改變新能源利用便捷性不及傳統化石能源的局面。從能源競爭層面來看，石油人工智能的發展將是一種必然。幸運的是，石油巨頭們如今已經開始在人工智能領域行動了。道達爾勘探與生產部門高級副總裁Kevin McLachlan表示，“我們相信道達爾地質專家和谷歌人工智能技術會讓這一項目成功。我們的雄心是，在未來幾年給予我們的地質工程師人工智能輔助技術，這將把他們從繁瑣工作中解放出來，使得他們能聚焦於高附加值的工作。”
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