數字經濟蓬勃發展，行業數字化轉型不斷加速，如今，人工智能與傳統產業的深度融合愈發凸顯重要性。作為典型的傳統行業，油氣行業擁有龐大的資源數量、數以千億計的資產規模。同時也有專業度高、工藝流程復雜、產業鏈長、設備資產總量巨大，應用場景復雜等特點。作為國家戰略性資源和工業基礎，油氣行業數字化轉型智能化發展已是大勢所趨。

西南石油大學人工智能研究院院長閔超帶領科研團隊在油氣田開發動態模擬預測及優化領域，創新地提出了大數據驅動的開發動態指標的預測預警新方法，實現了油氣藏不同開發階段的區塊動態預測與預警，并以此為基礎建立油氣田開發規劃優化模型群，解決產量構成、措施結構及產量分配等一系列優化問題。該成果2010年以來先后在國內外各大油田應用，產生經濟效益13.70億元，經濟和社會效益顯著，相關專家評價達到了國際先進水平。

克服“小樣本、大數據”困難

實現智能“傾聽”地層“說話”

足夠數量和質量的數據樣本是現代人工智能的核心。與通用人工智能不同，“小樣本、大數據”是智慧油氣田領域普遍面臨的難題。“樣本不確定性太強、數據孤島的現象仍比較突出、樣本獲取及打標簽成本太高等。”閔超說，這些問題極大地限制了AI相關算法與技術在油氣田領域的應用。

針對這些問題，2019年閔超帶領西南石油大學人工智能研究院團隊和國內油田展開合作、進行深入探索，針對基于大數據的稠油油藏注蒸汽吞吐產量預測問題進行攻關，從100多個區塊超過10萬條的生產數據中，整理出近800條可用樣本，創新性地結合機理模型進行深度學習，兼顧了預測精度和泛化能力，取得了很好的效果。

2021年4月，北京召開“第三屆中國石油石化智能化技術交流會暨石油石化企業數字化轉型高峰論壇”，中國工程院院士、油田開發專家李陽在會上提出的“數據驅動+物理指導”思想。西南石油大學團隊的這一成果與李陽院士的思想不謀而合。閔超介紹道：“后來，該思路也被我們用于解決根據壓裂曲線的模式識別這種典型的小樣本問題中，該方法將壓裂曲線作為地層在壓裂過程中反饋的“聲音”，利用深度學習的方法“傾聽”地層“說”的話，實現壓裂狀態的實時、自動識別。”

助推新能源開發?

西南石油大學人工智能研究院應運而生

“人工智能和新能源是我們面臨的第四次工業革命的重要基石，本次革命所利用的新能源，以太陽光能、風能、水能等為主，不再以釋放有害物質損害人類賴以生存的環境和健康為代價。”閔超談到，人工智能將對新能源的開發和利用提供助推的作用。

首先，利用人工智能可以建立預測模型，解決可再生能源由于間歇性而導致的供求不均衡問題。同時，借助人工智能的技術，可以實現生產的精細化，在提高生產效率的同時降低能耗，使得油氣田一直以來的“低耗高效”開發得以現實。

在這樣的背景下，2018年，西南石油大學成立人工智能研究院，這是一個多學科方向交叉融合，以智能油田相關配套研究為突出特色的技術研發型、應用型研究院。研究院各團隊在充分發揮自身特色，緊貼“AI+油氣產業”，在能源地質大數據分析、能源智能裝備技術、智能油氣井工程、油氣田開發人工智能及大數據分析等多個方面展開了深入研究，取得了一系列成果。

近兩年來，西南石油大學人工智能研究院在《Neural Computing》等期刊上發表SCI收錄論文44篇，其中1區top期刊7篇，2區期刊14篇；承擔國家自然科學基金項目6項、省級項目4項、國際合作性項目3項、企業外協合作項目10多項；獲得省部級科技進步獎4項。

發揮自身特長

開發數十項油氣田人工智能項目

據閔超介紹，近年來，西南石油大學充分發揮自身特色，在長久以來雙一流學科建設及其配套學科群的專業優勢和技術積累的基礎上，推進學科交叉、協同創新，開發和研究了地質大數據分析平臺、頁巖氣建產核心區地質智能評價技術、頁巖氣地質薄片智能鑒定技術、深海關鍵技術與裝備、井控人員VR仿真培訓實驗室等數十項人工智能項目。

“今年，對人工智能和新能源有興趣的考生們可報考西南石油大學人工智能專業。”據閔超介紹，西南石油大學人工智能本科專業將于今年開始正式招生，目前擁有專任教師24人，其中高級職稱教師占比87.5%，79.2%的教師擁有博士學位。人工智能專業是該校響應國家戰略創新發展戰略需求，為國培養AI專門人才而建立的。

同時，與人工智能相關的專業還有國家級一流本科專業“信息與計算科學”與“軟件工程”專業。此外，還有“物聯網”、“數據科學與大數據”、“機器人工程”等專業。