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当今世界，全球油气勘探开发对象正在从常规油气田向非常规油气田、浅层浅水油气田向深层深水油气田转变，勘探开发的技术难度越来越大、成本越来越高，如何化解这一难题呢？
人工智能技术的全面应用，不仅成为油气数字化转型的关键一步，更会在提高油气勘探开发效率、降低运营生产成本、保障安全生产、降低环境风险等方面发挥重要作用。
01 数字化转型智能化发展成为国家发展战略
在科技飞速发展的今天，人工智能必将引领未来的新兴战略技术。AI渗透于各行各业，AI的迅猛发展为人工智能带动了第四次工业革命，也必将在油气行业产生深远的影响。
推动人工智能落地应用是深刻领会习近平总书记网络强国重要思想，准确把握数字经济发展趋势规律的重要举措。2021年10月18日，习近平总书记在主持中央政治局第三十四次集体学习时强调，支持人工智能和实体经济深度融合，建设数字中国、智慧社会。2022年10月16日，习近平总书记在党的二十大报告中指出，“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代人工智能、新能源、绿色环保等一批新的增长引擎。”2023年4月28日，中共中央政治局召开会议，提出要重视通用人工智能发展，营造创新生态。
数字化转型智能化发展已成为国家发展战略，特别是近期重磅发布《数字中国建设整体布局规划》《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，新组建国家数据局，从国家层面全面加速了数字中国的建设步伐，人工智能技术研发与应用迎来了新机遇。
中国石油将人工智能发展提升到战略层面，戴厚良董事长对中国石油数字化转型智能化发展做出总体部署；中国石油制定了智能化科技发展规划，全面助推高质量可持续发展；科技信息大会强调全力推动智能化发展，提升价值创造能力；率先成立中国石油勘探开发人工智能技术研发中心，并在2023年7月3日召开会议，专题研究部署中国石油数字化智能化工作。
人工智能技术历经70余年发展，近年来全面爆发并在多个领域广泛应用。
人工智能自1956年提出，因数据、算力等因素制约，其发展经历了多次起伏，新世纪以来依托丰富的大数据资源、指数级增长的算力以及深度学习算法的出现，促使人工智能技术全面爆发，成为数字经济发展的重要驱动引擎。
机器学习、计算机视觉等人工智能技术成熟度和行业应用程度高。业务场景智能化发展快慢受人工智能技术成熟度影响。目前，计算机视觉、机器学习、知识图谱等技术成熟度及应用程度高，油气勘探开发领域的AI技术也集中于这些技术领域，其他AI技术的研发及应用业务场景少。
02 人工智能应用油气行业发展趋势
油气行业发展人工智能是必然要求。内部资源品质变差和外部竞争等因素，迫使石油行业必须进行人工智能发展。人工智能成为油气行业提质增效的关键手段，助力“绿色低碳，能源变革”。
人工智能发展已成为油气行业发展趋势。智能解释分析技术，大数据分析技术，多专业数据集成分析，增加油气藏地质预测分析效率和准确性；装备智能化、操控远程化，向无人化、少人化现场作业发展，减少操作成本，降低安全风险；油气藏模型敏捷迭代优化更新，AI+油气工程算法融合精细建模表征、预测性维护预警、智能运维；运用智能化技术手段，融合多专业知识，实现跨层级、跨专业、跨地域精准管控、整合专家资源，提升管理效率，降低运营成本，从而达到更一致性决策、更科学开发，高效率生产、高效卓越运营，合理安排投资、理想投资回报率。
人工智能贯穿勘探、开发、生产、管道、储运、炼化全产业链，应用范围从作业区、采油气厂、油气田公司到中国石油，涵盖勘探开发全业务链的信息化支撑体系，在量化决策、降本增效、增储上产、提高效率、转变生产组织模式等方面取得重要成效。
油气勘探开发领域人工智能技术研发总体处于起步探索阶段。互联网、金融等领域人工智能技术应用已向效率化、工业化生产的成熟阶段演进，国内外油气上游领域总体处于AI技术与典型应用场景融合赋能为特征的起步探索阶段。
技术研发方面，人工智能技术在石油勘探开发领域的应用如日方升，但石油勘探开发人工智能应用道阻且长，人工智能工业化落地应用需要长期攻关和探索。
研发模式方面，近年来，面对勘探和低油价难题，国际石油公司纷纷与IT巨头联手，通过加大人工智能技术应用力度，促进勘探开发业务的数字化转型，有效提升效益挖潜空间。据《展望》预测，到2050年，油气行业将有25%的增量和1/3的成本削减是通过数字化实现的，油气公司将更多地通过信息化手段实现增储上产。
国际油公司/油服公司人工智能应用现状。国际油公司以物联网、云平台为抓手，以全面感知、自动操控为重点，整体以数字化、自动化为特征，在局部环节有智能化应用。国际油服公司以商业化专业软件为载体，依据客户需求，探索了测井智能解释、钻井异常诊断等部分勘探开发场景智能化应用。
03 人工智能应用引领油气技术革命
非常规油气资源正在转变成“新常规”。2021年非常规油气技术剩余可采储量1136.26×108t油气当量，占全球26.11%。重油是全球非常规油气类型中储量最多的类型，油砂次之，煤层气储量最少。近年来，国内外油气资源开采逐步从常规地区向非常规地区转移，页岩气和致密油更是成为石油天然气供应的重要来源。
人工智能为非常规油气资源提供新的科技驱动力。人工智能，作为新一轮科技革命和产业变革的新引擎和核心驱动力，正引领新一轮油气技术革命，将给油气工业带来一系列突破性、颠覆性技术和综合解决方案。国际石油公司纷纷将人工智能技术应用至非常规油气勘探开发中，开展人工智能应用布局。
非常规油气智能化技术在勘探开发中已经取得初步效果。非常规油气储层致密，非均质性很强，油气赋存方式特殊，积累了海量的数据，包括大量微纳尺度的岩心分析数据、测井数据、地震数据、钻完井数据、压裂数据、生产动态数据、排采数据等。非常规地质研究AI应用：微观孔缝智能识别、页岩测井岩相智能解释、非常规油气测井智能解释方法等。非常规油气开发AI应用：页岩油产能主控因素分析、产量动态预测和压裂施工参数优化等。页岩革命2.0时代：人工智能技术可应用于开发方案优化、钻井。参数优化、钻井风险识别、完井参数优化、可预见性维护等领域。推进智能化、低碳化、配套化、经济化和可持续化发展的开采技术，构建能源大数据平台与智慧煤层气田，突破我国煤层气储量多、产量低的困境。
非常规油气人工智能应用案例。基于扫描电镜的泥页岩矿物成分智能分析。利用扫描电镜分析泥页岩矿物成分（如草莓状黄铁矿、白云石等）时依赖于肉眼观察+图像处理软件手动统计，分析效率低，结果不够精准构建扫描电镜矿物成分实例分割模型，实现主要矿物的自动识别和结构参数的定量计算。
基于高像素、全拼接扫描电镜图像的古龙页岩油孔缝智能分析。基于高像素、全拼接的扫描电镜图像去分析提取古龙页岩油中的孔缝，并计算长宽比、面孔率、孔径分布等参数，实现了从手动统计到自动分析、从局部估算到全面分析的转变。