当前，数字化转型已成石油石化行业共识，但“为何转、转什么、如何转”等问题一直萦绕企业心头。在日前召开的2023中国油气人工智能科技大会上，与会专家表示，受内外部多重因素影响，石油石化行业急需先进的智能化技术，实现流程变革和业务重构，实现体验提升、效率提高、模式创新，应对碳中和、环保等挑战，解决运营成本高、劳动效率低等问题，支撑企业高质量发展。
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难点——传统技术支撑不足
中国石化信息和数字化管理部副总经理李剑锋表示，当前石油石化行业受碳中和、环保管控、市场博弈等外部因素影响，以及自身存在稳产压力大、运营成本高、安全环保管控难度大、劳动生产率不高等问题，急需先进的智能化技术推动企业数字化转型，变革劳动组织形式和生产运营模式。
中石油勘探开发研究院信息化管理处副处长张弢介绍，麦肯锡发布的《引领中国自主创新数字化研发升级的迫切性》显示：74%的企业在启动数字化项目时，都难以走出最初的试点阶段。其原因有三：一是企业缺少明确的数字化战略目标，不愿意对现有业务模式进行变革；二是数据价值未能有效挖掘，缺少数据资源流动的技术和政策保障；三是数字技术与业务场景融合度低。
张弢表示，中国油气勘探现已经走向深水、盐下、非常规油气领域，从曾经的技术粗放型产业转变为技术精细型和技术密集型产业。面对海量低质数据和多学科复杂化技术体系，传统的研究方法和开发工程技术已无法满足高水平科研攻关的实际需要。这就需要借助人工智能技术，创新和变革传统勘探开发研究模式、方法和工具，从经验和定性走向智能和定量，带动和引领行业数字化转型。
核心——实现流程变革和业务重构
“数字化转型是我们要面对的必答题，而不是选择题。如果不做数字化转型，我们可能不会犯‘错误’，但会错过一个时代。”国家管网集团数字化部总监骆科东表示，数字化转型涉及深层次的流程变革和业务重构，是一场深刻的自我革命。任何不触及流程变革的数字化转型都是“装样子”。
据介绍，国家管网从成立之初就将“科技数字化”作为四大战略之一，持续为企业注入数字化基因，用数字化开辟新赛道。通过数字化转型和流程变革统一管理和运营规则，国家管网推动企业向运营型管控模式转变，实现体验提升、效率提高、模式创新。
“数字化转型的本质是以数据驱动业务运行，通过数字化的方式重构和改变传统业务模式和组织方式，以提高效率、创新力和竞争力。数字化转型是企业适应时代变革、提升竞争力的必然选择。”中国海洋石油有限公司副总裁孙福街介绍，为实现智能油气田愿景目标，中国海油发布《智能油田顶层设计》，以“无人化操作、可视化油藏、协同化运营、科学化决策”四类典型业务应用数字化场景建设为目标，推动油气田生产运营方式转变，以实现降本增效和高质量发展。
基础——通过数据治理破除孤岛问题
“数据治理是数字化转型、智能化发展的基础。数据治理可实现数据汇聚后的可见、可查、可用和可靠，打通组织、专业和流程的‘点对点’的链接，使传统组织模式下各板块不再孤岛丛生，提升组织协同效率。”孙福街表示，中国海油通过基础治理、组织推动和平台支撑，完成了勘探开发历史数据的迁移，实现全专业源头数据标准化采集，开展应用系统整合，挖掘了一系列价值场景，建立了具有海油特色的勘探开发数据治理长效机制。
与此同时，孙福街指出，石油石化行业从业人员对于数据治理的认识还需进一步提升，要强化业务岗位的数据责任，保障入湖数据的全面、准确、及时，以实现数据的资产化、价值化。据介绍，中国海油以价值为导向，以用促治，结合业务需求实时反馈问题，持续迭代更新优化数据标准、治理工具、管理制度，最终实现数据全准新入湖、质量可追责、安全可保障、价值最大化。
应用——寻找新技术与产业链结合点
李剑锋介绍，中国石化紧跟数字化技术发展步伐，积极开展新技术与业务的融合应用研究，寻找新技术与整个产业链的结合点，打造智能化应用场景，完成了从试点、提升到推广的建设实践。据悉，中国石化在江汉涪陵、西北油田等开展智能油气田提升和扩大试点建设，使智能油气田建设实现从陆地到海洋、从常规到非常规、从以油气开发为主到勘探开发全链条、从一个开发单位到一个油田企业的转变，进一步扩大了业务范围。
孙福街介绍，针对人员、作业、风险、巡检、录入五方面，中国海油建立了“物联感知、实时监测、快速预警、应急联动、智能分析”为一体的智能化安全管理模式，有效解决了风险管理靠经验、施工管理不规范、录入管理不齐全、作业过程靠人盯、作业风险晚发现等问题。
另外，国家管网集团深圳LNG接收站借助5G和AI，通过安全作业管理平台，大幅提升风险作业管控效率，事故发生率降低50%；西南管道通过预警平台，多次成功预警灾害。
未来——新生产力开启新发展阶段
李剑锋表示，智能制造系统的演进呈现两个规律：一是人力在制造系统中的参与比重逐渐降低，二是人积累的知识和经验将逐步被固化到制造系统中。智能制造的最终目标是实现高度无人化自主运行。
“OpenAI发布的ChatGPT开放两个月来注册用户数量突破一亿，带动了生成式预训练GPT大模型的火爆热潮，开启了人工智能发展的新阶段。”李剑锋介绍，“ChatGPT参加美国号称最难的律师考试，成绩排在前10%，超越哈佛、耶鲁大学等名校的学生。它完全是一个高级‘知识分子’!”
6月14日，麦肯锡发布《生成式人工智能的经济潜力》研究报告指出，生成式AI及其他科技的发展或将使当前工作的60%到70%实现自动化，在2030年至2060年间，50%的职业将逐步被AI取代。“GPT大模型是一种新的生产力。”李剑锋建议，石油石化行业应借用大模型成熟技术，发挥自有数据优势，构建预训练大模型。通过生成式预训练AI大模型技术的加持，构建属于未来的丰富多彩的油气工业元宇宙。（中国化工报 耿明月）