雖然石油(you)(you)(you)和(he)天然氣(qi)行業的估(gu)價(jia)(jia)在過去幾十年(nian)中一直經歷著起(qi)起(qi)落(luo)落(luo)，但是許(xu)多金融(rong)機構還(huan)是寄希(xi)望于(yu)(yu)2017年(nian)的油(you)(you)(you)價(jia)(jia)能夠(gou)有小幅的提升。雖然有人認為石油(you)(you)(you)行業效益增長正接近尾(wei)聲，但是這(zhe)個觀點僅僅針(zhen)對(dui)于(yu)(yu)某些硬(ying)技(ji)術，特(te)別是與石油(you)(you)(you)和(he)天然氣(qi)相關的方面。

　　為了幫助石油和(he)天然(ran)氣(qi)行(xing)業(ye)正(zheng)式邁入(ru)21世紀(ji)，需(xu)要整合很多其(qi)他行(xing)業(ye)的技術、多年的專業(ye)知(zhi)識(shi)積累以及不同的思維方式。Oilprice之前曾提出，結合食(shi)品(pin)工(gong)(gong)業(ye)技術可(ke)以提高水力壓(ya)裂石油的安全標準，然(ran)而結合IT行(xing)業(ye)的技術才能使石油和(he)天然(ran)氣(qi)行(xing)業(ye)真正(zheng)受惠。無論是(shi)神(shen)經(jing)網絡、機(ji)器學習(xi)、模糊邏(luo)輯(ji)、案例推理(li)以及專家(jia)系統，人工(gong)(gong)智能都有可(ke)以幫助其(qi)轉型的潛力。

　　上游暴發

　　當遠程傳感器連接到無限網絡中(zhong)，哪怕是從最(zui)奇怪(guai)的地(di)方，數(shu)據(ju)都可(ke)以(yi)被(bei)收集和集中(zhong)分析。根據(ju)麥肯錫公(gong)司的數(shu)據(ju)，采用人工(gong)智能可(ke)以(yi)在(zai)(zai)石(shi)油與天然氣供應鏈中(zhong)節約500億美元(yuan)，并且能帶(dai)(dai)來持續的利(li)潤(run)增長。舉個(ge)例(li)子來說，使用人工(gong)智能算法可(ke)以(yi)在(zai)(zai)地(di)震數(shu)據(ju)中(zhong)更準確地(di)篩(shai)選(xuan)信號和噪聲，并減少10%的干井開挖。現在(zai)(zai)這(zhe)項(xiang)技術也被(bei)帶(dai)(dai)入了(le)500強(qiang)公(gong)司，本周早些(xie)(xie)時候，英特爾收購了(le)美國圣(sheng)地(di)亞(ya)哥的一家(jia)創業公(gong)司Nervana，他(ta)們利(li)用這(zhe)些(xie)(xie)技術提高(gao)石(shi)油勘探的操(cao)作效率。有(you)了(le)英特爾的助力，石(shi)油巨頭們可(ke)以(yi)期待(dai)這(zhe)項(xiang)技術通過董事(shi)會(hui)大規模地(di)實(shi)施了(le)。

　　實時(shi)大數據

　　石油與天然氣行(xing)業已經開始利用(yong)數據去分(fen)析(xi)井下環境，隨著(zhu)數據分(fen)析(xi)成本下降，現在(zai)這(zhe)些技術正在(zai)被運用(yong)到更小的井中。數據分(fen)析(xi)可以在(zai)危險(xian)發生之前(qian)提(ti)出預警信(xin)號。

　　鉆一個井時，機器學習軟件會考慮大量不(bu)同(tong)的因(yin)素(su)，比如(ru)地震震動、熱梯度、地層滲透率，并連同(tong)壓力(li)等傳(chuan)統數(shu)據一起。已(yi)經(jing)成(cheng)(cheng)立(li)四年的西(xi)雅圖初創公司Seeq表示，這些數(shu)據能幫助鉆進在如(ru)方向與速(su)度上做出實(shi)時決策，以此優化整(zheng)個鉆井作業(ye)，同(tong)時還能夠預測諸如(ru)半潛式泵(ESPs)等設備(bei)的故障，來降低計劃外(wai)停機的次數(shu)和(he)設備(bei)成(cheng)(cheng)本。

　　機(ji)器正(zheng)在學(xue)習

　　在(zai)(zai)宏觀層面(mian)上，深(shen)度機器學習可(ke)以幫(bang)助(zhu)提高對(dui)于宏觀經濟(ji)趨勢的(de)(de)意識(shi)，從(cong)而推動(dong)在(zai)(zai)勘探和生產(chan)(E&P)方面(mian)的(de)(de)投資決策(ce)。經濟(ji)條件甚至是(shi)天氣模式，還有(you)生產(chan)強度等因(yin)素都會在(zai)(zai)投資決策(ce)中被納入考量范圍。Kpler這(zhe)類公司一直采(cai)用地理追蹤船(chuan)只技術，將當前能(neng)源船(chuan)只的(de)(de)航(hang)行軌跡(ji)與歷史趨勢進行對(dui)比(bi)，來幫(bang)助(zhu)運營商進行更好的(de)(de)決策(ce)。這(zhe)些類型(xing)的(de)(de)數據可(ke)以幫(bang)助(zhu)確定能(neng)源航(hang)運業的(de)(de)趨勢。

　　模糊決策

　　模(mo)(mo)糊邏輯是一(yi)種(zhong)人工智(zhi)能的(de)機制，可(ke)(ke)以(yi)(yi)在(zai)數據不完整或者(zhe)不可(ke)(ke)靠的(de)狀況下幫助決策。如果用一(yi)定數量的(de)輸入來設計(ji)一(yi)個算法，模(mo)(mo)糊邏輯可(ke)(ke)以(yi)(yi)在(zai)一(yi)個或多個傳感器提(ti)供(gong)虛假(jia)或不一(yi)致數據的(de)狀況下克服(fu)這些(xie)缺陷。模(mo)(mo)糊邏輯也可(ke)(ke)以(yi)(yi)在(zai)數據需(xu)要被外推，或者(zhe)需(xu)要將信號與(yu)噪音(yin)區分時(shi)通(tong)過儲(chu)存表征、加密鉆井以(yi)(yi)及油井模(mo)(mo)擬提(ti)供(gong)幫助。

　　創新(xin)或消亡

　　現如今的石油與天(tian)然氣行業(ye)(ye)已經被(bei)過去(qu)十年內的兩次(ci)行業(ye)(ye)低迷所改(gai)變。雖然采用了諸(zhu)如定向鉆井(jing)與水(shui)力壓裂等硬技術，但是(shi)這(zhe)個行業(ye)(ye)為了在(zai)目前的低價(jia)市場中(zhong)生存，還需要持續這(zhe)樣的趨勢。人(ren)工(gong)智能有潛力區分出擁抱(bao)技術繼續繁(fan)榮下去(qu)的人(ren)，而那些自滿保守(shou)的人(ren)終將被(bei)拋棄。

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