人工智能在石油工業中的應用現狀探討

林伯韜 ，郭建成

1 中國石油大學(北京)油氣資源與探測國家重點實驗室，北京 102249

2 中國石油大學(北京)石油工程學院，北京 102249

0 引言

數據智能、人工智能和虛擬現實，已成為油氣智能勘探開發及生產的關鍵技術[1]。現階段隨著人工智能技術的不斷發展，石油行業越來越認識到油氣行業智能化是推動行業發展的必要動力。油氣行業的日?；顒涌偸切枰粩嘟鉀Q錯綜復雜、變幻莫測的難題；特別是針對油氣勘探開發和生產領域遇到的各種非線性問題，通常需要做出高風險的決策[2]，同時提升決策的精確性和科學性[3]。這些需求促使人工智能在石油工業領域的應用成為必然。

人工智能在石油工業領域的應用研究已有數十年歷史，范圍涵蓋勘探開發、開采設備設計、鉆井采油直至公司運營等各個環節。人工智能在石油行業意味著效率和效益，在全球油氣大環境下，降本增效成為各個國家首要選擇，而人工智能的應用能成為有力武器。目前，油氣行業智能化的趨勢已經不可阻擋。自2000年開始，石油工業領域對人工智能的研究開始呈井噴式增長，2010年之后公開發表的SPE系列(One Petro數據庫)研究文章增速顯著，自2017年起每年在該數據庫發表的文章已超過200篇[4]。近年來，神經網絡、基因優化到模糊邏輯等人工智能技術的應用已迅速貫穿油氣勘探、鉆井、開發、生產管理的全生命周期[5]。

1 人工智能概述

1.1 人工智能簡述

人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)在2017年我國的政府工作報告中，首次上升為國家戰略：全面實施戰略性新興產業發展規劃，加快人工智能等技術的研發和轉化，做大做強產業集群[6]。這也為油氣行業與人工智能的結合提供了契機。

人工智能的核心思想是讓機器能夠自主判斷，完全或部分代替人類決策，并使解決問題的工作效率最大化和收益最優化。人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新興的技術科學[7]。它試圖了解智能的實質，并創建一種能以類似人類智能的方式做出反應的智能機器。該領域的研究方向包括機器人、語言識別、邏輯推理、智能控制、圖像識別、自然語言處理和專家系統等[8]。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，也可能超過人的智能。從智能程度來分，它主要包括弱人工智能、通用人工智能和強人工智能。弱人工智能包含基礎的、特定場景下角色型的任務，如Siri等聊天機器人和AlphaGo等下棋機器人；通用人工智能包含人類水平的任務，涉及機器的持續學習；強人工智能指比人類更聰明的機器。目前來說，人工智能產業已發展到通用人工智能的水平。

人工智能隨著電子計算機、機器翻譯和自然語言處理(NLP)的發展逐漸成型。它正式誕生于20世紀50年代的達特矛斯會議，緊接著隨著搜索式推理和聊天機器人的發明進入了樂觀思潮時期。人工智能在20世紀八九十年代由于沒有達到預期的效果步入低谷期，投入削減，研究進度放緩。但是隨著機器學習和深度學習的興起，人工智能再次走向工業前臺[9]。現在隨著大數據技術的應用，人工智能開始逐步引領工業4.0，促使人類社會進入應用信息物理融合系統(CPS)的時代(見圖1)。信息物理融合系統CPS是一個綜合計算、網絡和物理環境的多維復雜系統，通過3C(Computation, Communication, Control)技術的有機融合與深度協作，實現大型工程系統的實時感知、動態控制和信息服務[10]。

1.2 人工智能的發展階段

人工智能在近年來實現了飛速發展，促使越來越多的新產品面世。Gartner[11]新興技術成熟度曲線(圖2)揭示了三方面的未來趨勢：(1)無處不在的人工智能；(2)透明化身臨其境的體驗；(3)數字化平臺。人工智能作為新興的技術可以解決現實中大多難以解決的難題，無處不在的人工智能推動各個行業的發展。它是推動透明化身臨其境體驗技術發展的主要動力；其中互聯家庭、人體增強等隨著技術演變更加適應工作場所和家庭環境的數字平臺在曲線上處于快速上升期，而量子計算和區塊鏈將在今后5—10年內帶來變革性的影響。

圖1 人工智能的發展歷程(改自王海峰[9])Fig. 1 Historical progress of artificial intelligence (modified from Wang[9])

圖2 人工智能的發展階段(改自Gartner[11])Fig. 2 Progressive stages of artificial intelligence (modified from Gartner[11])

我國在人工智能技術上發展較快，主要有以下三個原因：首先國內人工智能市場巨大，這也引起了大批國人的關注，據統計，有43%的人工智能論文產自國內[12]；同時，眾所周知，中國年輕人數學非常好，也愿意追逐熱門行業，可以快速訓練出大批的人工智能工程師團隊；此外中國對人工智能的約束相對較少，政府政策的鼓勵和社會對隱私的寬容度也給人工智能的工作者提供了廣闊的施展空間[13]。這些現象說明中國人非常適合發展人工智能，不久的將來，我國的人工智能技術將會迎來質的飛躍。

石油工業對人工智能技術的渴求日益增加。無論是諸如地震資料處理、井身結構優化、分層注水等科學研究還是水力壓裂、預測產量等現場應用方面，都對新一代石油工業從業人員在數據分析、智能化調控能力方面提出了更高的要求，也在重塑石油工業人才需求的標準。此外，隨著石油資源的不斷開采，地球越來越面臨資源枯竭的威脅，未來的資源開采必定擴展到極地深海等危險地帶。保證人員安全、效率和效益迫切需要人工智能與油氣技術的緊密結合。

2 石油工業與人工智能的跨界融合

近年來，全球各大頂尖石油公司紛紛加快與新興計算機科技(IT)公司的聯合創新，發展適用于石油行業的人工智能技術，力求為石油天然氣的勘探開發提供全新的智能解決方案，以期孕育新的油氣革命。本文選取五個標志性事件進行闡述。

2.1 國外石油公司與科技公司在人工智能上的聯合創新

2.1.1 道達爾牽手信息技術領跑者谷歌[14]

2017年4月，道達爾正式對外宣布和谷歌云部門簽署框架協議，主動擁抱智能創新，聯合發展石油工業領域的人工智能技術。油氣勘探開發中地質數據的處理分析是道達爾此次人工智能技術率先應用的領域。在石油勘探開發中，搜集整理地質數據是至關重要的環節；目前，由于各種技術限制，大量的油氣資源無法高效開采出來，迫切需要地質建模更加精細化。但是由于技術問題，如地質數據不全或建立的地質模型存在較大誤差(如地質甜點分析、定位不準)，在嚴重情況下甚至使建立的地質模型無法使用，從而影響整個油田的開發。大量地質數據的采集處理是目前地質科學家和石油工程師都無法完全解決的難題；而人工智能的應用則具備解決該難題的巨大潛力。

人工智能當中的模糊邏輯技術(Fuzzy Logic)[15]能夠處理“不完備”和“不完美”的數據。利用模糊邏輯處理勘探地震數據，做出靠人力難以實現的預測，從而更精細地描述油田的地質模型。道達爾和谷歌合作開發了一套能夠解釋地層圖像的人工智能程序，該程序能夠利用計算機成像技術實現地震數據的機器學習，并利用自然語言處理技術自動分析數據文件，從而建立更加精確的地質模型。

2.1.2 殼牌與微軟在人工智能領域開展合作[16]

殼牌和微軟在2017年實現聯手，決心在定向鉆井方面實現人工智能化，推動鉆井技術的進一步發展。定向井鉆井技術目前已經十分成熟，廣泛應用于頁巖氣的開發，但是這一技術依然需要耗費大量的人力、物力：由于需要在工作過程中應對各種突發狀況，高技能的工程師在該過程中必須不斷開展決策。為了提高決策的正確性并簡化操作流程，殼牌和微軟研發出了相應的解決方案——Shell Geodesic。Shell Geodesic能夠實時收集鉆井數據并自動做出決策。更為特別是這款應用的鉆井仿真器可通過機器學習和控制算法軟件，呈現給地質學家和鉆井人員更為逼真的油氣層圖像。同時，微軟將其Bonsai平臺和“強化學習”技術進行了融合，使得機器能夠像人一樣學習。Bonsai平臺可將指令翻譯成算法，建立神經網絡，并訓練模型實施工作人員所期望的行為。這一技術有望讓旋轉導向系統自動學習，優化鉆井導向過程。

2.1.3 哈里伯頓與微軟開展深度合作[17]

2017年，微軟和哈里伯頓開展深度合作，推出基于Azure系統的Decision Space 365軟件產品。Decision Space 365可以通過物聯網實時傳輸油田現場的數據，并通過建立相應的深度學習模型，實現鉆井和生產的優化以降本增效。Decision Space 365可以通過大型計算和深度學習算法功能精確填補數據，實現更深層的地層模型的建立。隨著合作的深入，二者還將應用微軟的HoloLens和Surface設備，利用聲音和圖像識別、視頻處理、增強現實、虛擬現實等技術，實現實物資產的數字化表征。此外，二者還將綜合利用Landmark Field Appliance和Azure Stack系統，在物聯網終端實現油井和泵的數字化表征。

2.1.4 Noble Energy石油公司發展人工智能技術[18]

Noble Energy建立了自己的數據分析平臺，在將兩千余口井的數據放進數據平臺分析后，利用大數據分析不同含油層對水力壓裂和水平鉆井的反應，其對最佳鉆井位置預測的誤差僅有幾英尺。在鉆井過程中，該公司通過位于休斯頓的控制室可實時控制所有鉆機。諸如調整鉆頭速度以適應更加堅硬的巖層這樣的動態調整工作，可根據數據庫里面類似場景的數據，依托該系統迅速做出最佳決策。該公司如今可在5天內鉆出一條兩英里長的水平井，而過去從事同樣的工作則需要兩周以上的時間。

2.1.5 斯倫貝謝實現人工智能落地化[19]

斯倫貝謝為應對不斷發展的石油行業推出了一款新軟件——DELFI勘探和生產環境感知。這是一款多維環境軟件，將設計與作業整合到一起。通過把人工智能、數據分析和自動化多個技術領域的優勢集合在一起，使得勘探開發工作更加智能化。該軟件集成幾乎所有石油工業的通用性的現有專業知識，可用于解決復雜的油氣行業技術問題。它的認知模式擴大了每個獨立行業專家的專業技能，使用戶通過學習系統，自動完成任務和訪問豐富的數據資源，從而快速獲取最佳結論，由此開拓了一種全新的工作方式。

2.2 國內石油公司與科技公司在人工智能上的合作

近年來，國內石油領域人工智能的發展迅速，但總體來說水平較國外發達國家存在較明顯的差距。人工智能產業的三層生態結構分別是基礎資源層，技術層和應用層[20]?；A資源層主要是計算平臺和數據中心，屬于計算智能，例如阿里巴巴公司旗下的阿里云計算平臺，主要用以從事數據挖掘；技術層是通過機器學習建模，開發面向不同領域的算法和技術，包含感知智能和認知智能，例如語音識別、圖像識別、預測類應用程序編程接口(API)等；應用層主要實現人工智能在不同場景下的應用，如無人駕駛汽車、智能家居、智能金融等。

目前國內石油行業的人工智能水平主要發展到基礎資源層。以國內兩家代表性企業為例：2017年4月，中石化攜手華為推出面向石化行業的智能制造平臺[21]，開發集中數據管理方法并支持多個應用程序之間的數據集成，以優化其工廠化運營。2018年11月，中石油旗下的北京中油瑞飛信息技術有限責任公司聯合大慶油田、遼河油田、長慶油田等多家中石油子公司發布了中國油氣行業第一個智能云平臺“夢想云”，并獲得斯倫貝謝、華為、微軟、騰訊云、阿里云、哈里伯頓、百度、甲骨文、靈雀云九家企業的技術支持。這一系統的推出標志著中石油實現了上游業務在數字化方面的重大轉型升級。兩家企業已經為石油行業的智能化做足充分的準備，其基礎資源層已架構完畢，而在其它層面特別是應用層上則擁有了廣闊的發展空間。

3 石油工業領域人工智能的發展現狀

3.1 石油工業領域人工智能技術應用概況

目前石油工業上采用的人工智能技術通常是為解決某個特定工程問題而開發的定制化人工智能(specialized AI)，并不具備通用性人工智能(generalized AI)的分析能力；但其極快的分析速度、超常的穩定性和遠高于人力的可重復性這些優勢，使得定制化人工智能在地震解釋、鉆井決策、工具優選、壓裂優化、產量預測等石油工業各子領域得到廣泛的關注與應用[22]。具體應用涉及到以下六個場景：(1)石油開采設備的設計、使用、檢修和維護：通過數據驅動優化石油設備設計，通過建立相關模型并導入生產中積累的參數開展模擬，優化裝備設計；(2)石油傳輸設備的智能巡檢及安全預警：通過設備的實時信息傳輸及環境信息傳輸，開展潛在風險評估和及時預警；(3)開采操作流程的預測和優化：建模分析操作過程中的傳輸數據，優化操作流程，提高操作效率；(4)石油資源的預測：通過分析開采及生產過程中產生的數據，提高勘探的準確率和開發的生產率；(5)項目可行性研究：基于宏觀經濟形勢，開采環境等大量數據，評估開采項目的盈利性與潛在風險；(6)石油公司的運營及后續服務：通過預測性運營服務，精準預測客戶需求，完善公司運營服務。

3.2 石油工業領域人工智能技術的具體應用

一般來說，認知智能、大數據、云計算、機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺是石油工業上常用的一些算法和模式，將其綜合應用于勘探開發工作，往往能取得卓越的應用效果。

3.2.1 認知智能、大數據分析和云計算在石油工業中的應用

認知智能是指機器具有主動思考和理解的能力，不用人類事先編程就可以實現自我學習。認知智能被應用于油藏開發預測上。比如英國BP石油公司和Beyond Limits公司合作開發人工智能軟件，可以精確預測油藏地質甜點，優選井位(見圖3)[23]。

人工智能作為橋梁，搭建了自動化與最優化的通道，可為鉆井現場施工提供優化分析后的決策意見，并通過預測性分析減輕鉆井事故的影響[24]。比如Zhu等人[25]結合大數據和云計算，以實時快捷方式預測井壁失穩風險，有效縮短了鉆井周期，減少了井下事故發生的幾率。

3.2.2 機器學習在石油工業上的應用

機器學習是計算機通過模擬或實現人類的學習行為以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構并使之不斷改善自身的性能。機器學習常可分為帶監督和不帶監督兩種學習類型。帶監督的機器學習被應用于舉升系統的選擇優化上，例如泰國國家石油公司PTTEP的工程師采用決策樹(Decision Tree)算法，分析考慮多因素(包括井的參數、生產條件、流體參數、油藏參數、地面設施、利潤來源、供應商條件、HSE要求)的情況下，優選舉升系統，發現與人工決策相比，極大優化了成本與產量；同時他們還發現在因素正向篩選過程中，決策樹展現出較樸素貝葉斯法(Naive Bayes)和傳統的人工神經網絡算法(Artificial Neural Network)更高的準確度和更低的時間成本[26]。類似地，中石油的工程師綜合帶監督與不帶監督的機器學習，采用深度循環網絡算法(Deep Recurrent Network)，分析了三萬余口人工舉升井的影響因素及各因素的影響權重，并借此訓練網絡，從而尋找最優的舉升方案[27]。

聚類算法屬于無監督學習的一種模式，也是石油工業中常用的機器學習算法之一。在油田注水開發的過程中，可以通過聚類算法進行流場識別。在流線模擬計算完成后，將數據導出，并通過Python 編程語言進行后續數據處理及聚類分析，直觀反映不同開發階段水驅油藏流場分布。采用密度峰值聚類算法作為流線聚類的主要算法可量化處理流場，有效識別油藏中無效注水循環通道以及具有開發潛力的區域(見圖4～5)[28]。

圖3 AI軟件優化井位[23]Fig. 3 Optimization of well location using an AI software[23]

圖4 某碳酸鹽巖油藏孔隙度、滲透率分布[28]Fig. 4 Porosity and permeability distribution of a carbonate reservoir[28]

3.2.3 深度學習在石油工業上的應用

深度學習是指強化的機器學習，通常依靠優化后的人工神經網絡算法來實現。人工神經網絡是仿生人腦的神經網絡開發的深度學習算法。雖然人腦的運算速度遠不及計算機，但其生物神經網絡的復雜程度遠高于后者，因此可以輕易指導、指令、處理自主性的活動[25]。

圖5 通過Petrel RE 軟件生成的開發6 年后流線分類(a)及流線油相飽和度分布(b)[28]Fig. 5 (a) Flowline classification (b) and streamline oil phase saturation distribution after six years of development generated by software Petrel RE[28]

目前采用的人工神經網絡算法大多為前饋反向傳播神經網絡，體現為多種由附加算法優化的子類型網絡。Khan等人[29]通過人工神經模糊干涉系統和支撐型矢量機器算法優化神經網絡，將深度學習算法應用于人工氣舉井的采油速率預測，獲得高達99%的預測精度；Abdulmalek等人[30]采用人工神經網絡方法基于孔隙壓力和五個鉆井參數(鉆壓、轉速、機械鉆速、扭矩和泥漿密度)訓練3140個數據點后，預測另外785個數據點，獲取了遠比傳統最常用的Matthew和Kelly模型更精確的預測結果。AlAjmi等人[31]亦應用人工神經網絡方法診斷、預測井下管柱的侵蝕程度并給出了智能化的修井方案。Al-Mashhad等人[26]通過采用神經網絡分析地表和油藏參數來預測多分支井的平均油液流量，較常用的Borisov關聯算法相比，極大提高了預測精度。原油的黏度一般通過室內實驗獲取，但黏度與其它參數的關系曲線過于依賴諸多假設，使得其可靠性較低。Al-Amoudi[32]等人采用人工神經網絡方法訓練也門某油田545個樣品中70%樣品的原油黏度并預測余下的樣品，獲取比傳統方法更加精確的結果。Esbai等人[27]應用機器學習方法，基于井場監測數據，定位乳化井段并自動選擇每口井的最優處理手段?；隗w積、壓力、溫度資料，Alarfaj等人[33]應用人工神經網絡方法高效準確地預估了沙特某凝析氣藏的露點。深度學習還可用于從隨鉆測井獲得的測井資料解釋各種巖石物理、力學參數。比如，Sultan等人[34]通過采用自適應差分優化算法優化過的神經網絡方法從測井資料中識別有機質含量TOC，較傳統測井解釋方法具備更高的識別精度。

3.2.4 計算機視覺與自然語言處理在石油工業上的應用

與計算機圖形學結合，人工智能還能用于海上油田(鉆井平臺)儀表數據的實時拍照讀取與分析，以簡單易行的方式極大節約儀表升級的資本投入或運營成本[35]。Du等人[36]采用人工智能結合嵌入式離散裂縫網絡(EDFM)來優化表征復雜裂縫網絡，相比基于非結構化的裂縫網格模型，篩選識別主要裂縫的同時摒棄了次要孤立裂縫(見圖6)，使得油藏模擬計算效率大為提高，顯著減少了計算模擬的時間成本。

Gupta等人[37]建立了耦合井下信息與生產特征的生產優化的智能化決策平臺，可為提升常規、非常規資源的開發價值提供評估依據。Hojageldiyev[38]通過自然語言處理技術(NLP)制作健康、安全和環保(HSE)相關知識和技能的自動問答系統，可全天候培訓油氣開發HSE相關的從業人員。

AI還可用于耦合跨油氣子領域(人工舉升優化、生產優化、海上平臺停工時間管理)的多項創新成果，從而形成貫穿油氣開采的全生命周期(勘探、鉆井、油藏、生產)的一體化的解決方案[39]。

圖6 裂縫網絡的AI優化與簡化(改自Du等[36])Fig. 6 AI optimization and simplification of a fracture network(Du et al[36])

4 石油工業領域人工智能核心技術

作為石油從業者要想掌握人工智能，研發人工智能應用，不僅需要人工智能方面的技術能力，也要精通石油領域的知識。將人工智能引入石油工業界，需要解決行業的痛點問題；只有真正了解、掌握石油知識的從業者，才能明白行業、企業的需求，從而去解決復雜的特定問題；這也是將人工智能落地化的應用能力。同時，數學決定人工智能水平的上限，而編碼能力決定其水平的下限；因此，要想掌握石油行業+人工智能，專業知識及技能、數學能力和編程水平缺一不可。

目前主流的人工智能編程語言主要有Python、R、Scala和Java，可以完成人工智能應用的主體需求。云計算、大數據、算法是構成人工智能的三大要素，通用人工智能技術逐漸融入主流云計算平臺，并結合大數據分析服務石油工業。數據是其中非常關鍵的一環。滿足人工智能訓練精度所需要的數據量并無特定的規定，一般認為其與問題的復雜程度成正比；同時，數據的質量與數量也同等重要[5]。中國第一批人工智能開放創新平臺包括：百度公司的自動駕駛創新平臺，阿里云公司的城市大腦創新平臺，騰訊公司的醫療影像創新平臺，科大訊飛公司智能語音創新平臺。石油行業也需要建立自己的獨特、開放的行業數據平臺以推動石油行業智能化的發展。將諸如大數據、計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習這些人工智能的主體技術應用到石油工業領域，創建石油行業的人工智能創新生態，必將成為本行業發展的必經之路。

5 石油工業領域人工智能未來發展趨勢

人工智能的快速發展必然會引起石油行業的巨大變革，但終究會是石油行業+人工智能的不斷進化。石油行業產業鏈條成熟，加入人工智能元素后會使行業效率和效益產生明顯提升。同時，未來人工智能的發展需要將“黑匣子”的分析逐步轉化為“透明匣子”的展示，即讓人工智能技術與石油天然氣工程的理論、技術深度融合，充分解釋物理、力學、化學機理導致的各種邏輯規律[5]。

石油行業未來人工智能的發展主要在于優化預測和自動化的能力。人工智能可針對石油天然氣的生產、平衡和消費等方面提供獨特的解決方案，并應用于生產方、傳送方和消費方。人工智能是一個自我學習和演算的應用過程，而非模仿人類工作的編程方式，即其能夠集合人類擅長的例如視覺感知、理解、溝通、隨機應變等能力。同時，它能克服人類體力智力的極限，并與不斷更新的計算機硬件的大規模且迅速的數據處理功能結合起來，從而大幅提升石油行業的預測能力，優化其生產力和管理能力，走向智能化與自動化；最終形成一個全產業鏈的網絡，即把各種石油基礎設施關聯在一起，形成智能的物聯網。

在行業中，研發適用于行業本身的人工智能生態系統需要解決三個問題：(1)運算能力；(2)可用的數據；(3)想象力。當前計算機的運算速度可達每秒上億次，強大的運算能力和數據處理能力可以做到快速而精確地處理、優化石油開發生產的海量數據。通過合適的算法和生產數據、環境數據優化開采生產，可實現效益的最大化。具體可以從以下四個方面入手：(1)統一數據接口，實時精細化分析解釋大量數據，從而開展決策和優化。如通過三維地震資料和測井資料的智能化解釋，建立精細準確的地質模型；(2)采用耐用的智能工具，開展可視化展示，及時預警與處理事故，實現勘探開發自動化；(3)開展區域井場歷史大數據分析及云計算，通過仿真模型并結合現場實際工況實時調節參數，達到生產過程最優化；(4)建立基于人工智能的資產管理工具，實現高效準確的資產、風險評估和預測性維護。綜合以上章節討論，石油工業人工智能發展的現狀、趨勢與思路可總結如圖7所示。

圖7 石油工業人工智能發展的現狀、趨勢與思路Fig. 7 Current status, trend and thought of the development of artificial intelligence in petroleum industry

6 結論

本文在回顧人工智能發展歷程與階段的基礎上，介紹了石油工業與人工智能的融合情況，包括石油企業與人工智能行業的合作、人工智能在石油工業各環節的應用現狀、人工智能的主體技術及發展趨勢，得到結論如下。

石油工業領域的智能程度介于弱人工智能與通用人工智能之間，其應用場景以定制化的人工智能為主，意圖解決該領域中某個特定的工程問題，并在勘探、鉆井、采油、設備維護、HSE、投資等各環節取得較好的應用效果，但完整的油氣行業人工智能產業鏈生態尚未形成，智能物聯網還處于探索階段。

石油工業的智能化需要以專業知識與技術為基礎架構，人工智能為實現行業效率、效益最優化的手段而不是最終目的。根據應用對象的變化，從業者需要靈活應用認知智能、大數據、云計算、機器學習、深度學習等人工智能方法為各油氣開采環節提供特定的解決方案。

隨著創新時代以及IT技術呈指數性的換代更新，在傳統石油工業知識與前沿人工智能技術緊密結合的基礎上，實現創造力及創意思維的戰略整合，有效應用人工智能實現石油天然氣資源的低廉、高效和安全開采，是所有石油從業者未來奮斗的方向。