9月21~22日，由长安大学、陕西省石油学会、西安市科技协会和延安大学联合主办，以“数字化转型 智能化发展”为主题的第八届数字油田国际学术会议在西安召开。国内外知名专家学者、行业协会和企业负责人，围绕油田数字化转型、智能化发展，特别是智慧油气田新兴技术、实现路径与发展愿景深入研讨交流，献计献策。记者在会上了解到，数字采油法、GPT大模型、隐私计算等前瞻性新技术将助推油气行业数字化转型，提高企业运营效率，助力建设中国式现代化数字油田。

　　数字油田建设进入“深水区”

　　长安大学副校长朱杰君表示，近年来，随着信息技术的不断发展，从数字油田向智慧油田升级已成为世界石油行业信息技术发展的必然趋势。在加大油气资源勘探开发和增储力度，加快规划建设新型能源体系的背景下，我国数字油田建设已进入“深水区”，面临着数字化转型和智能化发展的机遇和挑战，需要数字化建设纵向升级、横向渗透，以及油气田业务与数字智能技术深度融合，进而提高油田生产运行效率。

　　当今，在物联网、大数据、云计算、人工智能等新兴技术逐渐兴起和快速发展过程中，越来越多的油气企业将数字化转型列为战略核心和发展方向。中国石化首席专家、信息和数字化管理部副总经理李剑峰说，中国石化积极探索数字技术在石油石化业务中的融合应用研究，在产业链全面寻找与最新技术的结合点，打造智能化应用场景，为企业安全环保管理、生产节能高效发挥关键作用。中国石化经过10年建设取得成效显著，其中在智能油田建设方面初步形成了“123456”总体蓝图框架，以及相应的标准和规范，并完成了从试点、提升到推广的建设实践，着力打造整体智能化解决方案。

　　大庆油田庆新油田开发有限责任公司总地质师王春友也分享了数字化转型的成功实践。该公司历经13年的数字化油田建设和智能化提升，构建了采、存、管、用全流程管控的“庆新数据环境”，数据感知能力不断增强，生产过程实现智能操控，大幅降低了员工劳动强度，智能管理方式成为提高企业发展动力的重要手段。

　　数字采油法首次亮相

　　“目前，不管是哪种采油技术，油田采收率均不超过20%~40%，大部分油气资源留在地下。采收率较低的原因很多，主要还是能量损失较大。”俄罗斯工程院外籍院士、长安大学智慧油气田研究院荣誉院长高志亮说，他们团队创新提出了一种数字采油法(或称为数智采油法模型)，即利用数字生产力工具组合能力，将油藏(储层)、井筒、注采和地面生产运行过程数据组织起来，形成地上地下一体化的数字采油协同平台，做到重复的工作平台做、复杂的工作协同做、丢失的能量找回做。

　　高志亮表示，数字采油法平台(oilGPT)包括数据、业务、技术、算法、算力科学匹配方式的生成、转换和预训，建立在地质与储层研究的基础上实施井层关联，利用数字技术和大数据与人工智能技术，以数能转换理论为依据，通过数字赋能，将注采过程损失的能量找回来，实现“看得见、测得准、厘得清、算得精、采得多”。今年8月，高志亮团队研发的“一种适应于大数据与人工智能在油气田应用的新型数据模型”获得发明专利授权。

　　2021年以来，这种数字采油法首次在延长油田吴起采油厂薛岔作业区进行初步应用，主要实施数字化油田物联网建设。据吴起采油厂信息中心工程师张澎介绍，数字采油法的应用，实现了业务数据在线化、动态分析智能化、业务协同闭环化，将数字化深度融合采油业务，产生了经济价值，实现成本、用工、工作强度“三降低”；效率、效益、管控水平“三提升”。其中，用工总量下降35%，年节约用工及其他生产成本2000多万元；油田采收率提高3%~5%，年均增产原油3250吨，增加营收近1000万元，工作效率提高45%以上。

　　高志亮表示，数字采油法提出的意义在于突破了传统采油过程无法获知能量损失的注采方式，构建了数据、业务、技术、算法、算力科学匹配模式，提高采收率。

　　GPT大模型未来可期

　　去年底以来，火爆全网的ChatGPT开启了人工智能发展新阶段，各行业应用生态正加速形成。GPT大模型何时能应用于油气行业？与会专家认为未来3~5年这将成为现实。

　　西安石油大学计算机学院教授程国建表示，GPT在油气勘探与生产中的应用方向包括数据分析和解释、辅助决策和优化、自然语言处理和文档摘要、学习和培训，可以整合到智能系统中，实现自动化和智能化操作。比如通过与ChatGPT对话，可为油气勘探与生产提供更高效、更智能的解决方案，智能系统可根据遥感数据、生产数据和实时监控数据，自动调整生产参数，预测设备故障和优化操作，提高生产效率，减少成本。

　　中国石油勘探开发研究院人工智能研究中心高级工程师窦洪恩认为，ChatGPT/GPT-4可集成油气行业各领域的设备传感器、监控系统产生的大量数据，提高行业运营效率和恶劣环境下应急管理能力，通过人机友好交互和自主管控，进入可感知、自感知、自修复及自决策的智慧化时代，使传统油气行业发生革命性改变。

　　李剑峰则认为，借用ChatGPT大模型的成熟技术，发挥自有数据优势，可通过模型训练+专业数据微调+强化学习反馈等途径，训练出多模态油气行业大语言模型，并不断迭代演进，构建丰富多彩的油气工业元宇宙。

　　隐私计算筑牢安全篱笆

　　发展数字经济，离不开数据资产的流通、利用和安全保护。近年来国家先后出台了一系列有关数据安全流通技术的发展战略、规划和政策，提出要建立健全数据流通交易规则，积极推进隐私计算的研究和利用。

　　隐私计算是一类综合性数据安全和保密技术。目前隐私计算有三大主流技术——多方安全计算(MPC)、联邦学习(FL)和可信执行环境(TEE)。这些技术各有特点，适用于不同的应用场景。

　　在中国石油新疆油田分公司数据公司一级工程师陈仕意看来，虽然隐私计算技术理论产生了很久，但目前应用范围极其有限。石油行业迫切需要采用隐私计算技术，他们也正在进行相关应用研究。

　　油气田生产领域特别是在地质工程研究过程中，不仅涉及大量的复杂原始数据，还涉及数据和研究成果交换共享。“目前，油气田的大量数据被科技服务企业掌握，虽然在项目服务合同中签订了保密协议，但仍存在数据有意或无意泄露的可能。项目竣工后数据无法有效回收，导致油气田数据安全得不到有效保障。”陈仕意建议，石油行业可考虑应用同态加密技术和可信执行环境技术，从技术角度筑牢安全篱笆。