石油天然气行业的数字化转型仍任重道远。鉴于数字化在安全保障、运营效率、减排降碳与合规管理等方面的显著价值，行业全面实现数字化只是时间问题。
 
¨ 巴奥鲁奇・米什拉 / NET企业集团首席执行官
李海/译
 
从顶层视角来看，数字化只解决石油天然气作业（乃至所有行业作业）当前面临的两大核心问题：一是项目建设与运营阶段效率低下；二是设施及人员面临的安全风险。数字化带来的其他效益与应用场景，基本都是这两大核心目标的延伸。需要明确的是，建设阶段覆盖油气上游业务全生命周期：资源勘探、评估、筛选、方案设计与项目执行。运营阶段则涉及海上油气平台与钻井装置的日常生产运行。温室气体（GHG）减排可归入安全范畴，这是全球性议题，关乎地球的安全。
 
安全第一
 
缺乏数据驱动的决策机制，以及确认偏误、乐观偏误等问题，已在油气行业引发多起重大事故。2010年美国墨西哥湾深水地平线漏油事故，就是作业人员未能合理运用现有数据的典型案例。
 
尽管事故存在多重根本原因，其中部分与当时企业内部安全文化有关（受英国石油公司当时削减成本策略影响），但直接诱因是：现场人员在做出关键即时决策时，选择忽视已掌握的数据。
 
 
图1 利用实时数据分析预防事故
 
这类事故能否通过真正意义上的数字化避免？答案是肯定的。若部署一套数据平台，能够汇聚多来源、多专业的实时数据并完成场景化解读，再通过合适的算法与人工智能，在多层应用中完成分析并向作业人员发出精准操作提示，将大幅提升事故预防概率（见图1）。对美国墨西哥湾深水地平线事故的简要分析表明：缺乏对数据的正确分析，极易导致决策失误。
 
作为井筒完整性验证的负压测试显示，数据与测试成功的预期趋势并不相符，这一现象可能预示着存在油气泄漏风险。
 
正常情况下，这已是明确预警信号，但作业团队却无视了这些数据，将其归因为测试误差。倘若当时能严肃对待这些数据，团队就会得出结论：若不采取措施，极有可能发生井喷事故。作业人员通过实时监测获取的泥浆返出量、流量异常数据，同样与预期不符。但这些数据并未引起团队足够重视，原因在于数据缺乏场景化解读，也没有与另一关键事实关联——固井质量检测尚未完成，即便已有数据显示水泥可能未正常凝固。
 
防喷器（BOP）维护存在的缺陷，包括液压泄漏、执行器压力不足导致剪切闸板剪切力下降等机械问题，本可以与负压测试、泥浆返出、流量等实时数据联动分析。这会向作业团队清晰提示：井筒失稳、地层流体侵入的风险正在逼近。与多数事故类似，现场人员当时很可能依赖报警系统，而这类系统往往被常态化、调校不当，无法有效捕捉瞬时动态变化。
 
若应用井筒数字孪生（DT）技术，就能将原本分散、独立运行的各类系统数据整合分析，包括：钻井设备（如防喷器）维护记录；实时作业数据（泥浆返出、流量）；套管设计、钻井方案、固井方案;油藏属性（孔隙压力、实时测井数据）等。此外，若有同类井案例数据可供对比，数字孪生还能对分析结果进行比对，预警潜在后果，并向作业团队推送需立即执行的关键操作，从而避免灾难发生。作业人员可依据数字孪生给出的建议，全面掌握现场状况并采取正确行动。
 
提升效率
 
数字化结合人工智能技术，能够带来显著的效率提升，本节将对此展开详细说明。
 
数字化有助于加快油气储量成熟变现周期。除安全之外，人工智能在缩短油气发现到投产的周期方面发挥着关键作用。壳牌等企业已设定目标，通过高度依赖人工智能来优化最终投资决（FID）前的工作进度（即评估、筛选与定义阶段）。
 
实现进度优化的一个核心因素，是人工智能能够分析企业数据库中同类油田的开发方案数据。该数据库包含过去上千个开发项目，人工智能可从中筛选出与新油田最匹配的参考案例，再针对新油田的特定条件进一步分析，补齐方案缺口。这些开发方案的单组件成本基准，可从过往项目中直接获取，因为所有相关的 SAP 数据都已整合在统一数据平台上。
 
通过合理运用企业的投资成本上浮工具（该工具本身也是基于大宗商品市场经济前景开展海量数据分析的成果），能够测算出当期货币成本。在采用内部基准时，会确保那些明显失败的项目成本不被纳入正常核算；若内部基准属于异常值，则采用外部基准。人工智能为这些基准选择提供决策支持。
 
可以说，这些数字工具的应用不仅加快了项目进度，还为 最终投资决策（FID）提供了详实可靠的决策依据。项目进入执行阶段后，数字化推进难度会有所增加。因为执行阶段的核心环节 ——建造制造，其自动化程度远不及汽车、设备等制造业。
 
平台与钻井装置建造的自动化难题，可通过模块化流水线模式解决，该模式更适配机器人应用，从而实现更高水平的自动化。油气项目的周期性波动，导致建造厂不愿对自动化进行投入，这一现状亟待改变。而技术创新，将有助于降低自动化成本。
 
运营阶段的效率提升。实现更高效率，本质是以更少资源创造更大价值，减少时间、资金、人力等各类资源浪费。美国能源创新智库（RMI）2019年的一项研究显示：当年化石燃料总产量约为606艾焦（EJ），但最终用户实际消耗仅227艾焦，利用率仅约37.5%。在海上及陆上油气设施中，非计划停机会导致库存高压放空，进而引发大量火炬燃烧、CO₂与甲烷排放。
 
图2 数字孪生正被日益广泛地部署，以实现多种功能并提升效率。
 
数字孪生能够显著提升效率。在传统工作模式中，人工充当着生产、工程、运维、井筒、油藏、管网、外输、商务（油气销售合同量与指标）、供应商数据、在建项目数据等各类信息的无形整合层，各团队自行查找、整理数据并做出推断，决策往往受个人经验影响。该模式存在明显短板：部门壁垒导致数据孤岛，人类天然无法处理海量数据集，也难以利用实时数据开展决策，而数字孪生可以有效改善这一状况。
 
基础级数字孪生正越来越多地应用于油气作业中（图2），众多运营商借助其实现多种功能，包括文档检索、根因分析、变更管理、三维可视化、老旧油田改造简易设计变更、现场态势感知、远程访问、库存管理、基于风险的检验与维护、故障预测、油气计量核算、KPI 仪表盘实时更新等。
 
这些能力的实现，依靠对信息技术（IT）系统、运营技术（OT）系统及工程数据库的数据进行标准化、场景化与集成。其中 IT 系统包括 ERP、数据库（SAP、Maximo）、邮件、网络安全、内网、服务器与云系统、历史试井数据等；OT系统包括SCADA、DCS、PLC、现场仪表、安全系统等；工程数据库包括三维模型、智能P&ID、激光扫描数据、应用集成框架等。
 
这类数据的标准化、聚合与解析，通过综合资产规划（IAP）实现了更优的规划与排程，并通过优化采购策略、选择价格敏感型产品等方式提升收益。同时，它还实现了互操作性：若技术类型一致，在某一设施上训练完成的实时优化 AI模型，可直接应用于其他同类设施。
 
将热力学运行特性与静态三维模型的物理属性相结合，能够构建具备动态变革能力的数字孪生。其核心内涵包括：将静态三维模型与基于物理的热力学仿真模型（如动态HYSYS、GAP、Prosper）进行集成，以优化运行区间、管网系统与井筒流入性能，进而提升作业效率与最终采收率；通过动态模型的持续更新、油藏模型与实时数据的历史拟合，实现实时优化。此外，小型或大型语言模型（LLM）还能让数字孪生具备更强的自适应能力。
 
总之，动态数字孪生能够真正将数据转化为端到端的运营洞察并保持实时更新，而这一切的核心，正是作为集成载体的数据平台。一个通用型数据平台的特点可概括为“任意到任意到任意”：可接入任意类型、任意来源的数据，不受格式限制，支持在本地服务器或云端存储标准化数据，能以任意格式向任意用户输出结果。
 
数据平台提供的标准化能力保障了系统互操作性。目前行业内已有多家运营商在使用此类数据平台服务，例如dDriven Solutions的UNLSH、贝克休斯的Cognite Data Fusion、康士伯的 Kongnifai等。
 
智能体AI（自主型AI）。常言道：“智慧在于知其当为，技巧在于知其何为，而真正的德行在于付诸行动。”若用数字化理念来解读，数据标准化、场景化、集成与分析可等同于智慧，AI/ML 可视为技巧，但真正的“执行”目前仍高度依赖人工——至少在油气行业是如此。在制造业中，借助机器人的自动化已成为“执行”的主体，但在油气行业仍远未普及。因此，我们恰恰缺失了这种“真正的德行”。
 
然而，在不少流程中，AI完全可以成为完成物理任务的智能体（Agent）。但要实现这一点，油气平台与钻井装置上的作业和运维团队需要形成适配AI的工作模式。我们可以用一个简单的例子来说明。
 
 
 
图3  AI可分析燃气轮机运行状态，并判断是否需要进行轮机清洗作业。
 
我们以一座常规油气设施为例。设施内燃气轮机的一项重要维护工作是轮机清洗。按照现行维护计划，这项工作既可按运行小时数触发，也可根据设备状态/运行性能触发。其目的通常是清除燃气轮机压气机叶片上积聚的粉尘、油污、盐分等污垢，恢复压气机效率。
 
在部分已实施数字化的油气设施中，AI会对燃气轮机运行性能进行分析（图3）。一旦AI判定轮机清洗可提升机组性能，便会自动生成提示，通知运维人员安排在线清洗。
 
但AI还可以进一步成为自主执行智能体，独立完成清洗作业——前提是清洗系统的所有组成部分（除盐水、喷射系统、清洗药剂）按正确流程保持连通，且系统内所有阀门、泵均可在无人机界面操作的情况下自动运行。这就要求运维团队具备适配AI的作业习惯：确保轮机清洗系统始终保持在线状态，清洗回路中的手动阀门不得关闭，水、药剂等耗材在数量与质量上均不低于要求标准。
 
自主智能体AI可对设备控制系统进行操作，通过启动备用燃气轮机实现负荷分担，将目标机组转速降至满负荷转速的70%~90%，并自动执行轮机清洗。作业完成后，系统可恢复至初始状态。运维团队同样需要确保备用机组启动管路满足远程启动许可条件，即所有手动阀门均处于开启状态，仅通过PLC/DCS系统即可实现远程控制。
 
在该案例中，AI智能体完成的作业可使设备效率提升3%~4%。海上平台可梳理出此类运维作业清单，并为每一项任务部署对应的AI智能体。AI智能体可处理的任务复杂度会逐步提升，例如上游设施中脱水塔、胺液接触塔的结垢预防与处理，这类任务变量多、复杂度高，而小语言模型/大语言模型可让AI不断适配与微调，从而胜任更复杂的作业。
 
建立对数据与AI的信任。很多人都吐槽过AI“幻觉”问题，即AI给出的回答看似合理，实则明显错误。想要确保数据与AI输出结果的可靠性和准确度，仍有大量工作要做。
 
对于上游作业而言，一旦出错，就可能出现全局性事故。因此，以下方面需要重点关注：
数据治理：遵循行业规范与标准进行数据管理；网络安全：对网络威胁进行防火墙防护；健全的制衡与监督机制；领域专家提供的审核与校验；现场应用前完善的测试方案与验证流程；AI培训与能力建设；油气企业需制定清晰的数字化转型路线图；制定配套资源落地计划，确保路线图实施。
 
最后需要清醒认识到，尽管概念火热，但油气行业的数字化仍有很长的路要走。据估算，全球约有12000～15000座海上平台，但其中仅有十分之一具备真正可用的数字化与人工智能能力。鉴于数字化在安全、效率、减排和合规方面的显著价值，行业实现全面数字化只是时间问题。
 
毋庸置疑，这场转型中的人的因素必须妥善管理。否则，“嘴上同意、行动抵触”的态度，仍将是数字化推进的一大障碍。