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作为现象级互联网应用，ChatGPT引起了全球对人工智能（AI）的高度关注。人们在被新一代AI技术蕴藏的巨大能量所震惊的同时，也对AI技术将给世界带来的无限可能充满期待。当前，AI技术的不断突破，正在推动经济社会各领域向智能化加速跃升，也为石油领域的数字化、智能化转型提供了新路径……
AI：助力油气行业向智慧化迈进
窦宏恩 中国石油勘探开发研究院教授级高级工程师
过去几个月，ChatGPT/GPT-4在全球掀起了关于人工智能技术发展的讨论热潮。ChatGPT/GPT-4的发布，标志着通用人工智能（AI）大模型的突破，是又一次AI技术的飞跃，使工业AI迎来了快速发展的机遇，使通用AI技术的工业落地时间由20年缩短到小于5年。
迎接油气行业智慧化时代
AI的发展离不开数据，而数据来源于传感器。可以说，没有传感器，就没有工业AI，当然也就没有油气工业AI。未来的世界是传感器的世界，油气田成千上万的地面和地下传感器将产生数百万亿的数据，通过IoT（物联网）为智能中心源源不断地提供信息。而ChatGPT/GPT-4可集成油气行业各领域从设备传感器和监控系统中产生的大量数据，开发和维护各领域数据库和知识库，智能化管理油气行业各领域的内部数据库、内部文档、行业标准、大型工业软件集成和最佳实践等信息，使整个传统油气行业发生革命性改变，使全产业链各环节、各层面实现实时可视化，人机友好交互和油田自主管控，进入“多个产业链间可感知、自感知、自修复及自决策”的智慧化时代。
同时，进入地层的纳米机器人将不断从2000米以下的油气层传递出油气层和生产井中的各种参数及画面，不仅帮助人们时刻直观地看到地下油层中的原油、天然气和水的流动状态，同时还可听到其流动的声音，让经营者实时、直接地观察并感受地下油气层和油气井的变化，精准实现从油气井到整个油气田产业链决策和生产操作的自主智慧优化，为人类提供最优质、最环保的油气能源。
提高油气行业运营效率
ChatGPT/GPT-4可集成和融合油气行业各领域从各类传感器和监控系统中产生的大量数据，包括地质、地震、钻完井、测井、试井、采油、管道、炼油和化工等，它可与各种数据库、知识库、数据湖集成或融合，处理和分析复杂的跨域数据集，识别人工难以检测的异常工况和模式，实现各领域生产准确预测。还可与数据可视化工具集成，如Tableau（可视分析数据的商业智能工具）或Power Bl（商业智能数据转换与管理软件），以生成数据的交互式和动态可视化表示。
这种集成使用户能够通过交互式图表、图形和地图轻松探索和理解复杂数据集。ChatGPT/GPT-4在油气行业数据分析和可视化中的应用可能彻底改变行业专业人员的决策方式，实现运营和管理的优化；帮助操作者处理、分析和可视化这些数据，使地球科学家和油气行业各领域工程师能够做出更明智的决策。
ChatGPT/GPT-4可集成到油气工业的实时监控系统，和loT设备连接，以持续收集处理各类油气行业控制系统的数据（例如设备性能、设备运行状况、历史相关数据以及其他关键影响因素的实时反馈数据和分析数据），识别出设备潜在的故障或维护需要的模式，对设备存在的问题提前预警，最大限度减少对生产的影响，降低维护成本。
ChatGPT/GPT-4不仅可以与数据源集成，处理特定数据并进行对应的预测分析，给操作者提供决策建议，而且还可以利用先进的自然语言处理功能，以简单的语言对话方式与系统进行交互，请求特定的数据或寻求解决方案，使油气行业各领域真正实现实时监测和决策优化，提供有价值的行业解决方案，提高油气行业的运营效率。
提升安全环保管理水平
ChatGPT/GPT-4可集成到监测空气质量、水质和土壤污染的各种传感器和系统中，收集大量环境数据并进行处理分析解释，从而参与生态环境保护流程。通过分析这些数据集，可识别影响环境或违反行业法规的异常和风险，用于分析项目潜在的环境影响，并提出解决措施，自动创建和完成全面的生态环境合规报告。通过提供环境影响评估，确保油气行业的项目符合环境生态法规，最大限度减少其环境影响。同时，ChatGPT/GPT-4还可集成到油气环境生态监管系统和最佳环境实践设计的数据阈值中进行编程，生成实时预警和预报，降低潜在的环境风险。
ChatGPT/GPT-4在油气行业的应用除通过提供数据分析、文档编写、风险影响评估、实时报警外，还可用于环境法规监管更新、员工环境法规培训、利益相关者之间的沟通等，助力行业实现环保目标。
同时，ChatGPT/GPT-4可集成到油气工业领域高温高压、易燃易爆、有毒液体和气体等恶劣作业环境的监控系统中，实时进行数据处理，实时生成信息并协调响应，以识别潜在的紧急情况（如管道泄漏、设备故障及火灾等），及时向操作者、利益相关方提供有关事件、位置、潜在风险和应对措施等关键信息。还可作为中央通信枢纽，促进不同团队、部门和利益相关者之间的沟通，帮助简化信息交换及协调响应工作流程，生成实时警报和通知。这不仅在危险发生时，缩短响应时间，还可以自动将事件中取得的经验教训和对未来行动的建议生成报告。因此，ChatGPT/GPT-4可帮助油气行业提高应急和危机管理能力。
促进知识转移与共享
利用ChatGPT/GPT-4自动生成报告和文档，或将改变油气行业的合规信息交流和资源管理模式。它可与包括数据库、传感器、监测系统和loT设备在内的各种数据源集成，收集和处理来自油气行业的相关原始数据和文档，将复杂和专业的知识和信息转化为简单通俗的语言，让更多的人能够理解和学习。它先进的自然语言处理能力及多种语言翻译能力，可根据油气行业不同技术细节或复杂性进行定制化操作，并按要求转换为清晰简洁的报告，使操作者更容易理解。同时，ChatGPT/GPT-4可作为集中平台处理数据，以符合监管标准的格式自动生成报告并进行存储和共享。不仅消除了人工撰写报告的时间与资源浪费，而且也降低了人工撰写报告的错误风险。
油气行业的许多专业知识都掌握在具有丰富经验的员工手中。ChatGPT/GPT-4可从专家员工那里获取专家经验和最佳实践，并共享给员工，从而促进有价值的知识转移，确保有价值的专业知识不会随着员工的退休或跳槽而流失。ChatGPT/GPT-4还可作为虚拟助手帮助油气行业各领域进行新员工培训，利用其自然语言生成功能，创建符合特定培训目标的内容，帮助员工快速掌握复杂概念，缩短学习曲线。同时，还可通过创建员工培训模拟训练场景，帮助员工在特定环境中获得经验并适应不断变化的环境。
·ChatGPT/GPT-4及其功能
OpenAI推出的ChatGPT （生成式预训练语言模型），背后的GPT3.5达到1750亿参数。该工具通过学习和理解人类语言，可与用户进行高质量对话，具有生成文章、文案、代码、视频脚本、论文、小说，进行机器翻译、文章缩写、邮件撰写和各类知识技能问答等49项功能，引发了一场前所未有的全球人工智能（AI）领域技术革命。
今年3月14日，具有100万亿参数的GPT-4问世，其参数远远超过当前所有发布的大模型。它除具有ChatGPT的所有功能外，还可正确理解人类的复杂思想，在文学、数学、物理、编程、视觉、医学、法律、会计、心理学、绘画及音乐等不同领域展示出高水平的专业知识，且能够流畅地结合多个专业领域的技能和概念，完成新颖而困难的任务。在许多任务的完成中，GPT-4的出色表现与人类水平相当，在美国大学的入学考试SAT中击败90%的人类，并在律师资格考试中击败90%的受试者，准确度较ChatGPT提高40%。
·ChatGPT/GPT-4的5项关键技术
从OpenAI研发ChatGPT/GPT-4采用的5项关键技术中可以清楚地看出AI发展的科学性和艺术性。
·Prompt tuning：一种用于优化对话生成的技术。通过改变对话的开头部分，让ChatGPT生成更加自然、流畅的对话。Prompt也就是“提示”，是研究者们为了下游任务设计出来的一种输入形式或模板，将下游的预测等任务转化为语言模型（Language Model）任务。它能够帮助模型回忆起在预训练时学习到的东西，并将语言模型的预测结果转化为原本下游任务的预测结果。
·Fine-tuning：微调技术。先在大规模语料上进行预训练，然后再在某个下游任务上进行微调。
·Instruct Tuning：指令优化。激发语言模型的理解能力，通过给出更明确的指令，让模型做出正确的行动。
·In-context learning：一种利用上下文信息来进行对话生成的技术。可以帮助ChatGPT更好地理解对话中的语境和语义，也称为类比学习或情境学习。它避免了对大模型本身的修改，通过增加example（sentence1，answer1）的方式诱导GPT生成更优的结果。
·Chain-of-thoughts：是一种自动构建连续对话流程的技术。通过在对话过程中不断生成新的话题和思路，实现更加流畅和自然的对话交互。
能源对话
张凯 青岛理工大学副校长
1.人工智能技术怎样赋能油气企业的发展？
从AlphaGo到ChatGPT，人工智能给人们的生活带来了巨大的冲击和颠覆性的改变。在油气田开发领域，人工智能技术对油气企业的发展也产生了积极影响。
当前，成本控制已成为影响油气企业竞争力的重要因素。油气企业期望通过数字化转型实现降本增效。而数字化转型的核心内容正是通过人工智能技术实现生产效率提升，降低风险与成本。人工智能可以通过处理大量油气田数据建立预测模型，提高油气田勘探的准确性和效率；可以对油气田生产数据进行实时监测和分析，从而优化生产过程，提高采收率；可以对设备进行实时监测和分析，预测设备故障并提前进行维护，避免停机和损失，提高生产效率，降低成本。由此可见，人工智能已实现多角度赋能油气企业发展。
2.油气行业发展人工智能面临哪些挑战？该如何应对？
油气行业发展人工智能仍面临巨大挑战。首先，油气藏处于地下，模型和开发状态具有极大的不确定性。其次，油气藏开发是按照地质、地震、测井、油藏、钻井、采油等多个环节进行，数据相互支持又各自独立，具有典型的复杂性，存在数据孤岛效应。数据量不足或数据不准确可能导致人工智能模型的不准确，无法实现预期效果。
面对这些挑战，油气企业应制定一套标准化数据采集、存储和管理规范，以确保数据的质量和一致性；加强数据共享和协作，从而实现数据价值的最大化；建立跨领域的团队以便在人工智能技术的应用过程中充分利用各自的专业知识；针对不同的应用场景，进行大量测试和验证，确保算法的准确性和可靠性；持续关注人工智能技术的发展和应用，积极探索新的应用场景和技术，以保持竞争优势。
3.未来，油气行业应如何布局人工智能？
智能油气田是未来油气田的发展方向。目前，我国大多数油气田都开启了数字化转型进程，下一步需要在油气行业的各个领域使智能化应用落地。通过对数据进行分析和挖掘，优化决策，助力油气企业智能化自动化生产，提高生产效率和安全性，减少人力成本和人为误操作的风险。让人工智能在从勘探到开发再到生产的油气田全生命周期发挥作用，实现全生命周期的管理优化，实现油气生产的智能化监测和维护，提高设备的可靠性和可用性，预测设备故障，减少维护成本和生产停滞时间。油气企业将借助人工智能技术实现绿色、可持续的油气生产，从而逐渐实现智能化、自动化、绿色化和可持续化的发展目标。
做好“两篇文章” 加快转型升级
杨勇 昆仑数智副总经理
“价值导向、战略引领、创新驱动、平台支撑”是中国石油数字化转型总原则。要顺利实现数字化转型目标，当务之急还是要做好业务主导和信息统筹这“两篇文章”。
传统的信息化就是把传统的线下流程搬到线上。而数字化转型则强调业务主导，强化价值导向，需要各领域业务主要负责人在转型过程中深入思考创新业务设计、业务流程变革和组织管理变革等方面问题，用智能化技术支撑新的业务模式，提升组织效率和业务价值。具体到上游业务就是要通过数字化转型实现提质增效、增储上产、防控风险等目标。可以看到，目前塔里木油田、西南油气田、长庆油田等油气田企业已经在推动数字化转型方面做了比较有益的尝试。但总体来看，在业务主导转型方面还有很长的一段路要走。业务部门在数字化转型的过程中需要逐渐实现“从参与到主导”的转变，这也是数字化转型过程中的必经阶段。
在信息统筹方面，当前在IT治理架构的统一性、标准化方面还存在较大不足，低水平的重复开发、数据孤岛等问题依然存在。在这个方向上，中国石油自主研发的梦想云平台，就是要通过平台赋能业务转型发展，通过平台实现中国石油乃至油气行业的标准统一（包括技术标准、数据标准），沉淀油气行业的共享能力（包括数据中台、业务中台和技术中台的共享）。可以说信息统筹是数字化转型的基础。
平台化运营是昆仑数智的发展战略之一。构建油气行业的工业互联网平台，其核心是以数据为基础，强化行业标准，构建整个行业的生态体系。昆仑数智作为油气行业的数字化、智能化科技公司，要通过建立油气行业数据的采、存、储、用等方面的标准体系和相关产品能力，基于管理驱动构建行业数据生态体系。同时，昆仑数智以平台化的标准体系为基础，欢迎行业企业和IT公司在平台上基于统一的技术标准和数据标准共建、共享，沉淀技术组建、专业模块等共享能力。此外，昆仑数智将创新机制，实施更加有效的措施，吸引更多企业参与到整个油气行业工业互联网平台的建设中，持续提升自主能力，实现油气行业智能化发展中的高水平科技自立自强。
文章来源：中国石油报