石油天然氣行業的數字化轉型仍任重道遠。鑒于數字化在安全保障、運營效率、減排降碳與合規管理等方面的顯著價值，行業全面實現數字化只是時間問題。
¨ 巴奧魯奇?米什拉 / NET企業集團首席執行官
李海/譯
從頂層視角來看，數字化只解決石油天然氣作業（乃至所有行業作業）當前面臨的兩大核心問題：一是項目建設與運營階段效率低下；二是設施及人員面臨的安全風險。數字化帶來的其他效益與應用場景，基本都是這兩大核心目標的延伸。需要明確的是，建設階段覆蓋油氣上游業務全生命周期：資源勘探、評估、篩選、方案設計與項目執行。運營階段則涉及海上油氣平臺與鉆井裝置的日常生產運行。溫室氣體（GHG）減排可歸入安全范疇，這是全球性議題，關乎地球的安全。
安全第一
缺乏數據驅動的決策機制，以及確認偏誤、樂觀偏誤等問題，已在油氣行業引發多起重大事故。2010年美國墨西哥灣深水地平線漏油事故，就是作業人員未能合理運用現有數據的典型案例。
盡管事故存在多重根本原因，其中部分與當時企業內部安全文化有關（受英國石油公司當時削減成本策略影響），但直接誘因是：現場人員在做出關鍵即時決策時，選擇忽視已掌握的數據。
圖1 利用實時數據分析預防事故
這類事故能否通過真正意義上的數字化避免？答案是肯定的。若部署一套數據平臺，能夠匯聚多來源、多專業的實時數據并完成場景化解讀，再通過合適的算法與人工智能，在多層應用中完成分析并向作業人員發出精準操作提示，將大幅提升事故預防概率（見圖1）。對美國墨西哥灣深水地平線事故的簡要分析表明：缺乏對數據的正確分析，極易導致決策失誤。
作為井筒完整性驗證的負壓測試顯示，數據與測試成功的預期趨勢并不相符，這一現象可能預示著存在油氣泄漏風險。
正常情況下，這已是明確預警信號，但作業團隊卻無視了這些數據，將其歸因為測試誤差。倘若當時能嚴肅對待這些數據，團隊就會得出結論：若不采取措施，極有可能發生井噴事故。作業人員通過實時監測獲取的泥漿返出量、流量異常數據，同樣與預期不符。但這些數據并未引起團隊足夠重視，原因在于數據缺乏場景化解讀，也沒有與另一關鍵事實關聯——固井質量檢測尚未完成，即便已有數據顯示水泥可能未正常凝固。
防噴器（BOP）維護存在的缺陷，包括液壓泄漏、執行器壓力不足導致剪切閘板剪切力下降等機械問題，本可以與負壓測試、泥漿返出、流量等實時數據聯動分析。這會向作業團隊清晰提示：井筒失穩、地層流體侵入的風險正在逼近。與多數事故類似，現場人員當時很可能依賴報警系統，而這類系統往往被常態化、調校不當，無法有效捕捉瞬時動態變化。
若應用井筒數字孿生（DT）技術，就能將原本分散、獨立運行的各類系統數據整合分析，包括：鉆井設備（如防噴器）維護記錄；實時作業數據（泥漿返出、流量）；套管設計、鉆井方案、固井方案;油藏屬性（孔隙壓力、實時測井數據）等。此外，若有同類井案例數據可供對比，數字孿生還能對分析結果進行比對，預警潛在后果，并向作業團隊推送需立即執行的關鍵操作，從而避免災難發生。作業人員可依據數字孿生給出的建議，全面掌握現場狀況并采取正確行動。
提升效率
數字化結合人工智能技術，能夠帶來顯著的效率提升，本節將對此展開詳細說明。
數字化有助于加快油氣儲量成熟變現周期。除安全之外，人工智能在縮短油氣發現到投產的周期方面發揮著關鍵作用。殼牌等企業已設定目標，通過高度依賴人工智能來優化最終投資決（FID）前的工作進度（即評估、篩選與定義階段）。
實現進度優化的一個核心因素，是人工智能能夠分析企業數據庫中同類油田的開發方案數據。該數據庫包含過去上千個開發項目，人工智能可從中篩選出與新油田最匹配的參考案例，再針對新油田的特定條件進一步分析，補齊方案缺口。這些開發方案的單組件成本基準，可從過往項目中直接獲取，因為所有相關的 SAP 數據都已整合在統一數據平臺上。
通過合理運用企業的投資成本上浮工具（該工具本身也是基于大宗商品市場經濟前景開展海量數據分析的成果），能夠測算出當期貨幣成本。在采用內部基準時，會確保那些明顯失敗的項目成本不被納入正常核算；若內部基準屬于異常值，則采用外部基準。人工智能為這些基準選擇提供決策支持。
可以說，這些數字工具的應用不僅加快了項目進度，還為 最終投資決策（FID）提供了詳實可靠的決策依據。項目進入執行階段后，數字化推進難度會有所增加。因為執行階段的核心環節 ——建造制造，其自動化程度遠不及汽車、設備等制造業。
平臺與鉆井裝置建造的自動化難題，可通過模塊化流水線模式解決，該模式更適配機器人應用，從而實現更高水平的自動化。油氣項目的周期性波動，導致建造廠不愿對自動化進行投入，這一現狀亟待改變。而技術創新，將有助于降低自動化成本。
運營階段的效率提升。實現更高效率，本質是以更少資源創造更大價值，減少時間、資金、人力等各類資源浪費。美國能源創新智庫（RMI）2019年的一項研究顯示：當年化石燃料總產量約為606艾焦（EJ），但最終用戶實際消耗僅227艾焦，利用率僅約37.5%。在海上及陸上油氣設施中，非計劃停機會導致庫存高壓放空，進而引發大量火炬燃燒、CO?與甲烷排放。
圖2 數字孿生正被日益廣泛地部署，以實現多種功能并提升效率。
數字孿生能夠顯著提升效率。在傳統工作模式中，人工充當著生產、工程、運維、井筒、油藏、管網、外輸、商務（油氣銷售合同量與指標）、供應商數據、在建項目數據等各類信息的無形整合層，各團隊自行查找、整理數據并做出推斷，決策往往受個人經驗影響。該模式存在明顯短板：部門壁壘導致數據孤島，人類天然無法處理海量數據集，也難以利用實時數據開展決策，而數字孿生可以有效改善這一狀況。
基礎級數字孿生正越來越多地應用于油氣作業中（圖2），眾多運營商借助其實現多種功能，包括文檔檢索、根因分析、變更管理、三維可視化、老舊油田改造簡易設計變更、現場態勢感知、遠程訪問、庫存管理、基于風險的檢驗與維護、故障預測、油氣計量核算、KPI 儀表盤實時更新等。
這些能力的實現，依靠對信息技術（IT）系統、運營技術（OT）系統及工程數據庫的數據進行標準化、場景化與集成。其中 IT 系統包括 ERP、數據庫（SAP、Maximo）、郵件、網絡安全、內網、服務器與云系統、歷史試井數據等；OT系統包括SCADA、DCS、PLC、現場儀表、安全系統等；工程數據庫包括三維模型、智能P&ID、激光掃描數據、應用集成框架等。
這類數據的標準化、聚合與解析，通過綜合資產規劃（IAP）實現了更優的規劃與排程，并通過優化采購策略、選擇價格敏感型產品等方式提升收益。同時，它還實現了互操作性：若技術類型一致，在某一設施上訓練完成的實時優化 AI模型，可直接應用于其他同類設施。
將熱力學運行特性與靜態三維模型的物理屬性相結合，能夠構建具備動態變革能力的數字孿生。其核心內涵包括：將靜態三維模型與基于物理的熱力學仿真模型（如動態HYSYS、GAP、Prosper）進行集成，以優化運行區間、管網系統與井筒流入性能，進而提升作業效率與最終采收率；通過動態模型的持續更新、油藏模型與實時數據的歷史擬合，實現實時優化。此外，小型或大型語言模型（LLM）還能讓數字孿生具備更強的自適應能力。
總之，動態數字孿生能夠真正將數據轉化為端到端的運營洞察并保持實時更新，而這一切的核心，正是作為集成載體的數據平臺。一個通用型數據平臺的特點可概括為“任意到任意到任意”：可接入任意類型、任意來源的數據，不受格式限制，支持在本地服務器或云端存儲標準化數據，能以任意格式向任意用戶輸出結果。
數據平臺提供的標準化能力保障了系統互操作性。目前行業內已有多家運營商在使用此類數據平臺服務，例如dDriven Solutions的UNLSH、貝克休斯的Cognite Data Fusion、康士伯的 Kongnifai等。
智能體AI（自主型AI）。常言道：“智慧在于知其當為，技巧在于知其何為，而真正的德行在于付諸行動。”若用數字化理念來解讀，數據標準化、場景化、集成與分析可等同于智慧，AI/ML 可視為技巧，但真正的“執行”目前仍高度依賴人工——至少在油氣行業是如此。在制造業中，借助機器人的自動化已成為“執行”的主體，但在油氣行業仍遠未普及。因此，我們恰恰缺失了這種“真正的德行”。
然而，在不少流程中，AI完全可以成為完成物理任務的智能體（Agent）。但要實現這一點，油氣平臺與鉆井裝置上的作業和運維團隊需要形成適配AI的工作模式。我們可以用一個簡單的例子來說明。
圖3 AI可分析燃氣輪機運行狀態，并判斷是否需要進行輪機清洗作業。
我們以一座常規油氣設施為例。設施內燃氣輪機的一項重要維護工作是輪機清洗。按照現行維護計劃，這項工作既可按運行小時數觸發，也可根據設備狀態/運行性能觸發。其目的通常是清除燃氣輪機壓氣機葉片上積聚的粉塵、油污、鹽分等污垢，恢復壓氣機效率。
在部分已實施數字化的油氣設施中，AI會對燃氣輪機運行性能進行分析（圖3）。一旦AI判定輪機清洗可提升機組性能，便會自動生成提示，通知運維人員安排在線清洗。
但AI還可以進一步成為自主執行智能體，獨立完成清洗作業——前提是清洗系統的所有組成部分（除鹽水、噴射系統、清洗藥劑）按正確流程保持連通，且系統內所有閥門、泵均可在無人機界面操作的情況下自動運行。這就要求運維團隊具備適配AI的作業習慣：確保輪機清洗系統始終保持在線狀態，清洗回路中的手動閥門不得關閉，水、藥劑等耗材在數量與質量上均不低于要求標準。
自主智能體AI可對設備控制系統進行操作，通過啟動備用燃氣輪機實現負荷分擔，將目標機組轉速降至滿負荷轉速的70%~90%，并自動執行輪機清洗。作業完成后，系統可恢復至初始狀態。運維團隊同樣需要確保備用機組啟動管路滿足遠程啟動許可條件，即所有手動閥門均處于開啟狀態，僅通過PLC/DCS系統即可實現遠程控制。
在該案例中，AI智能體完成的作業可使設備效率提升3%~4%。海上平臺可梳理出此類運維作業清單，并為每一項任務部署對應的AI智能體。AI智能體可處理的任務復雜度會逐步提升，例如上游設施中脫水塔、胺液接觸塔的結垢預防與處理，這類任務變量多、復雜度高，而小語言模型/大語言模型可讓AI不斷適配與微調，從而勝任更復雜的作業。
建立對數據與AI的信任。很多人都吐槽過AI“幻覺”問題，即AI給出的回答看似合理，實則明顯錯誤。想要確保數據與AI輸出結果的可靠性和準確度，仍有大量工作要做。
對于上游作業而言，一旦出錯，就可能出現全局性事故。因此，以下方面需要重點關注：
數據治理：遵循行業規范與標準進行數據管理；網絡安全：對網絡威脅進行防火墻防護；健全的制衡與監督機制；領域專家提供的審核與校驗；現場應用前完善的測試方案與驗證流程；AI培訓與能力建設；油氣企業需制定清晰的數字化轉型路線圖；制定配套資源落地計劃，確保路線圖實施。
最后需要清醒認識到，盡管概念火熱，但油氣行業的數字化仍有很長的路要走。據估算，全球約有12000～15000座海上平臺，但其中僅有十分之一具備真正可用的數字化與人工智能能力。鑒于數字化在安全、效率、減排和合規方面的顯著價值，行業實現全面數字化只是時間問題。
毋庸置疑，這場轉型中的人的因素必須妥善管理。否則，“嘴上同意、行動抵觸”的態度，仍將是數字化推進的一大障礙。
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