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　　近段光阴，跟着chatGPT的横空出生与Deepseek的腾空跃起，人为智能（AI）以及智能体等新兴技能、架构及模子的涌现正在石油能源规模的运用成为业内体贴的热门。正在数智油气田扶植处于数字化转型、智能化生长的闭头阶段，恒久尽力于中国数字油田磋议与扶植并正在数智油田生长试验阐述了主要影响的长安大学聪明油气田磋议院荣幸院长、首席专家高志亮熏陶，近期又立异提出了“整合数智油气田学”以造就和造成石油规模新质临蓐力。《中国化工报》记者为此对高志亮熏陶作了专访。

　　记者：自chatGPT提出今后，数智油气田规模的从业者都正在热衷于修建石油能源大模子，生长油气智能体，但您为什么却提出了一个令人无意的“整合数智油气田”？

　　高志亮：是的，当昔人为智能确实很热，加倍是大模子、幼模子、智能体等等，石油规模也都正在热衷于测验扶植。但数字油田扶植与生长是有根基顺序的，咱们不行违背顺序而走捷径。也便是说，生长人为智能技能就思绕过数智油气田扶植与生长中存正在的题目而创筑新的形式，我以为这是不恐怕的。而更主要的是数智油气田也不行只顾筑不管效率，数智油气田扶植务必治理效率困难。

　　整合数智油气田是数字油田扶植走向智能油气田扶植流程中，实行数字化转型、智能化生长务必竣事的一个闭节。因而，我提出了这一根基思思和理念。

　　记者：几年前，您曾提出数字油气田“半场”论，现正在又创立了“整合数智油气田”的表面观点，它们之间存正在什么样的闭连呢？

　　高志亮：中国数字油气田扶植自1999年提出今后，颠末20多年的扶植，咱们已竣事了“上半场”的职业，这便是1999至2019年，根基竣事了油气田的数字化、数据化和开端的智能化，而到了2019年之后，就必要治理油气田可托代价数据的代价临蓐与代价影响题目，然后迈向聪明油气田，我将其定位为“下半场”，也便是2019-2039年。

　　然而，“下半场”却遭遇了一个亘古未有的艰苦，例如智能油气田扶植再也没有“用数字发言，听数字带领”那么豪宕的大场地涌现，古代扶植的数字油气田带来了许多怀疑。

　　这是由于，我国数字油气田扶植20多年来，只顾专心追逐进步，却鄙视了扶植中的结果、效益和效率题目。咱们行使进步技能便是为了提升结果，擢升效益和得到效率，格表是不妨调度油气田企业的统造运转形式。然而，正在而今数智油气田扶植流程中并没有看到这一点。例如过于体贴单项技能立异和简单摆设、配备装置运用；开荒了多数个统造新闻体系，修建了终端云，结果是“云多不下雨”，数字“边界”加深和线性“技能叠加”的简单工程简单化，亏损以完好地治理油气田存正在着非线性丰富生意的全体性困难。令人揪心与怀疑，咱们必要深度思索并治理。

　　高志亮：我以为，务必先治理“整合”题目，用整合破解困难。现正在最大的怀疑是数智油气田扶植如斯进步，人为智能化如斯前沿，但油气田企业还处正在古代的构造统造、机造体例和运营格式水准，很难适合进步的数智油气田扶植乃至成为阻滞，征求“三下降”（下降劳动强度、下降本钱、下降能耗）、“三擢升”（擢升结果、擢升效益、擢升统造水准）并不睬思。古代的效率题目没有用治理，新的劳动强度又天生了，数据经管、数据交付统造、数据运维岗亭职员都思逃离，乃至见到这么多的数据“就思吐”。然而，勘察、地质磋议、压裂说明、油气藏与储层识别等多量工程技能磋议却深感数据量亏损。恐惧的是，油气田企业守着财产即油气田数据空间与可托代价数据，但并没有得到数据乘数代价影响效应与足够的效率。

　　是以说，数字油田扶植已进入了“深水区”，破解困难职业更重。下一步怎样办？我思起初是必要表面立异，通过整合数智油气田指引企业试验，没有此表更好的门径。

　　记者：“整合数智油气田”是您正在业内初度创立的一种新的表面、道理和门径，这是我国数字油气田扶植生长史上的主要立异。怎样明确呢？

　　高志亮：1999年数字油田提出今后我就起源体贴，到2005年创立长安大学数字油田磋议所，向来举行追踪磋议。20年来我先后走访过20多个油气田公司和100多个采油厂、撮合站、功课区，走遍大江南北，对我国数智油田扶植有着深远的解析和磋议。

　　正在数字油田扶植时间，我提出了采、传、存、管、用、智的“六字主意”和“油田数据学”。正在智能油田扶植时间，提出了“幼型化，精准智能”准绳与“数字采油法”，创立了数字与数据科学。正在聪明油田扶植方面，我又提出来完全据、全聪明、全新闻“三全”表面与“整合数智油田学”，便是将生意、数据、技能、算法和算力举行科学筑设。这些自己都是整合的门径与流程。

　　咱们人类不是正在整合，便是正在整合的途上。数智油气田扶植生长到此日，面对强大升级转型，涌现了许多技能瓶颈、生意重叠、门径交织等题目，这个功夫就必要整合，如数字与智能的整合，就涌现了数智技能；数智技能与油气田企业统造运转整合，以提升油气田企业效率，竣事企业再造；行使数智油气田扶植与AI技能，将勘察、开荒、临蓐中的相干重叠的生意整合，竣事勘察开荒临蓐一体化，实行“幼企业，大家产”的油气田企业构造筑造形式。为此，筑树整合思思和理念，寻找整合技能与门径。这是数智油气田扶植与生长到必定阶段，指引石油企业和数智油气田扶植升级上台阶的一定产品。

　　整合，是指将零星的东西通过某种格式相互连结，从而造成一个有代价、有用能的合座。整合数智油气田，是正在数智油气田扶植中通过经管、融合、重组等机谋，将底本星散、独立或互不相干的元素、参数、体系组合成一个内部相互闭系、协同办事的合座或模子。正在这个流程中，各部门、参数、效力、因素、代价被有机地集合正在沿途，使得合座的效力和效率取得明显擢升。

　　为此，我提出创立整合数智油气田学，闭键包罗三大表面，即数字与数据科学表面、体系工程门径论和运筹学与担任论。这门学科是专为数智油田扶植与生长创筑的一个新的表面学说，也是一种数智油气田扶植与生长体系工程效率优化筑设的学说，将指引数智油田扶植迈上一个新的台阶，提升油气田企业擢升合座效率，造成数智油气田新质临蓐力促进企业竣事再造与高质料生长，实行中国式的数智油气田将来。

　　起初，正在油田物联网扶植时间，我就格表珍爱体系构成。它是一个以数据为核心组成的传感器技能、通讯技能、数据库技能、数据准则化和统造新闻体系扶植的一个整合“数据链”，有表面、道理和门径，20多年来持之以恒地落实试验，造成临蓐数据、数据资产和数据代价增值的流程。

　　其次，大数据与聪明油气田扶植的整合，这是一个前瞻性的数智油田扶植流程。我首倡数据、生意、技能、算法、算力的科学筑设，这是体系科学和运筹学与担任论中的最优化思思，务必治理数据运用流程中的前端与后端两个“一公里题目”。只要整合，没有此表门径，也是治理非线性丰富题目最好的门径。

　　再次，职业化人才与专业化团队的整合。多年来，我向来观点数字油田扶植必要造就职业化人才和专业化团队，他们务必是一支既懂数智油气田技能生意，又懂数据、算法与算力科学筑设的专业职员。

　　咱们的做法是高校磋议机构与企业化统造运营相集合。2006年，依托长安大学数字油田磋议所建设的西安贵隆数字化工程科技有限负担公司，不妨有用地落实“采传存管用智”主意，修建了以数据为核心的油田物联网体系，从而咱们具有一支懂油气田、懂数智技能专业化的从科学磋议、技能研发再到装置运维“一条龙”的团队。同时组筑贵隆公司表籍院士办事站，与长安大学、拉长油田配合建设陕西省秦创原“科学家+工程师”团队，强化了职业化人才储蓄与专业化团队的扶植，向来今后做得都很好。

　　咱们团队研发的“数能转换定律”，2024年4月正在第49届日内瓦国际发觉展会上得到金奖，这是整合数智油气田技能的核情绪念。该劳绩正在拉长油田吴起采油厂薛岔功课区扶植的数智油田举行运用演示，降本增效功劳明明。

　　记者：春节前夜，土生土长的中国人为智能大模子DeepSeek正式发表，惹起环球体贴。而今，AI技能日月牙异，正在整合数智油气田扶植方面将阐述哪些影响？

　　高志亮：我以为，AI是个好门径，但不是最好的门径。模子即规定，大模子、幼模子便是“整合”技能与门径的一个典型，它以数据为中枢，将技能、算法、算力和必要举行筑设，采用参数演练、天生、演化、蒸馏和准则等整合。但石油能源规模要行使AI或大模子、幼模子，务必先做好整合数智油气田扶植，不要急于做幼模子，更不要急于做大模子。开源的Deepseek便是一个很好的表率，可能借帮测验与立异整合数智油气田幼模子扶植。

　　当然，油气田AI运用也存正在不行令人如意的题目，闭键仍旧古代线性做法，假使行使了深度练习、智能体等，但带入了古代线性技能的缺陷，并没有抵达非线性科学高度整合的成效。因而，油气田AI运用需连续勤苦，生气走出油气田专业化的幼模子之途。（李军）

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