近日，由中國石油學(xué)會石油工程專業(yè)委員會與天然氣專業(yè)委員會聯(lián)合中國石油、中國石化、中國海油、延長石油等公司共同舉辦的第二屆“中國油氣開采工程新技術(shù)交流大會”在京召開。本屆會議以“油氣開采新技術(shù)，助力油氣開發(fā)提質(zhì)增效”為主題，包括兩院院士在內(nèi)的600余名政產(chǎn)學(xué)研企各界代表齊聚一堂，為油氣行業(yè)發(fā)展建言獻(xiàn)策。美林?jǐn)?shù)據(jù)高級副總裁劉宏受邀出席，并作《石油行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型探索與實踐》主旨報告。

出席本屆大會的嘉賓：
? 中國工程院院士袁士義
? 中國工程院院士曾恒一
? 中國科學(xué)院院士高德利
? 中國工程院院士孫金聲
? 中國工程院院士李寧
? 中國石油學(xué)會天然氣專業(yè)委員會主任、中國石油勘探開發(fā)研究院院長馬新華
? 國家能源局原副局長張玉清
? 中國石油天然氣股份有限公司副總裁李鷺光
? 中國海洋石油集團(tuán)有限公司原總地質(zhì)師、執(zhí)行副總裁謝玉洪
? 中國海洋石油有限公司副總裁孫福街

作為典型的傳統(tǒng)行業(yè)，油氣行業(yè)擁有龐大的資源數(shù)量、數(shù)以千億計的資產(chǎn)規(guī)模、數(shù)以百萬計的員工。同時也有專業(yè)度高、工藝流程復(fù)雜、產(chǎn)業(yè)鏈長、設(shè)備資產(chǎn)總量巨大、應(yīng)用場景復(fù)雜等特點，給數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地提出很大挑戰(zhàn)。

當(dāng)下，油氣行業(yè)面臨著低油價的常態(tài)、日益加劇的跨界競爭、復(fù)雜新技術(shù)不斷革新等問題，如何培育行業(yè)發(fā)展新生機(jī)，突破瓶頸轉(zhuǎn)型高質(zhì)量發(fā)展？美林?jǐn)?shù)據(jù)高級副總裁劉宏結(jié)合公司多年來在能源企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的實踐經(jīng)驗，提出了充分釋放數(shù)據(jù)潛能，驅(qū)動業(yè)務(wù)降本提質(zhì)增效的整體解決方案。

美林?jǐn)?shù)據(jù)高級副總裁劉宏上臺演講

油氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢所趨。數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷加速，進(jìn)入“十四五”時期，在高質(zhì)量發(fā)展要求下，大數(shù)據(jù)、人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合愈發(fā)凸顯重要性。作為國家戰(zhàn)略性資源和工業(yè)基礎(chǔ)，在數(shù)字化浪潮沖擊下，油氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能化發(fā)展已是大勢所趨。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定要有的放矢。數(shù)字化轉(zhuǎn)型任重而道遠(yuǎn)，是一個長期復(fù)雜的系統(tǒng)性過程，需要對公司的組織、流程、業(yè)務(wù)模式進(jìn)行認(rèn)真梳理和研究。既不能盲目跟隨，又要切合企業(yè)實際情況，在推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，明確目標(biāo)是前提，擁有數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，計算平臺是支撐，算法分析是核心，產(chǎn)生效益是根本。

構(gòu)建數(shù)字化服務(wù)導(dǎo)向的組織是關(guān)鍵。未來數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，用戶數(shù)據(jù)流向決定產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流向，并成為決策的重要依據(jù)。而傳統(tǒng)的組織模式是以職能劃分部門，以業(yè)務(wù)流程架構(gòu)組織形式，存在各板塊數(shù)據(jù)分割現(xiàn)象。因此建立數(shù)字化組織體系，培育數(shù)字化文化認(rèn)知是企業(yè)數(shù)字化升級最重要的一步。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理是重要突破口和著力點。擁有數(shù)字是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)是企業(yè)感知內(nèi)外部的重要生產(chǎn)要素。目前國內(nèi)石油企業(yè)不同單位、不同部門、不同供應(yīng)商之間存在多個管理界面，內(nèi)部“信息孤島”、管理不暢等現(xiàn)象大量存在。因此要加大數(shù)據(jù)治理工作力度，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理體系，制定統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，搭建集成統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、集中化、平臺化管理，確保數(shù)據(jù)的及時性、準(zhǔn)確性和完整性，提高數(shù)據(jù)集成共享能力，充分挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，夯實數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)。

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理面臨數(shù)據(jù)邊界模糊、數(shù)據(jù)來源廣泛、數(shù)據(jù)質(zhì)量認(rèn)知多重性等多方面挑戰(zhàn)，已經(jīng)無法適應(yīng)快速多變的復(fù)雜內(nèi)外部環(huán)境。企業(yè)在數(shù)據(jù)治理過程中，會發(fā)現(xiàn)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)難如秦始皇統(tǒng)一度量衡，數(shù)據(jù)模型雖一直被重視但始終無法發(fā)揮作用，數(shù)據(jù)破壁的拆遷速度往往追不上系統(tǒng)壁壘的建設(shè)速度，最重要的是脫離業(yè)務(wù)談數(shù)據(jù)治理讓整個數(shù)字資產(chǎn)的價值釋放舉步維艱。

當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正開啟一次重大的時代轉(zhuǎn)型，工業(yè)技術(shù)與信息技術(shù)的深度融合創(chuàng)新生產(chǎn)組織方式和運(yùn)行方式，引發(fā)產(chǎn)業(yè)變革和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式不斷涌現(xiàn)。油氣行業(yè)作為傳統(tǒng)工業(yè)產(chǎn)業(yè)，面對能源革命和能源轉(zhuǎn)型加快推進(jìn)的新形勢新趨勢，必須有效利用云計算、物聯(lián)網(wǎng)、5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的數(shù)字技術(shù)，驅(qū)動業(yè)務(wù)模式重構(gòu)、管理模式變革、商業(yè)模式創(chuàng)新與核心能力提升，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和價值增長。

美林?jǐn)?shù)據(jù)提出了以數(shù)據(jù)價值釋放為基礎(chǔ)的“逆向工程”新型數(shù)據(jù)治理與管理思路，核心是基于數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，以企業(yè)核心需求牽引，在解決業(yè)務(wù)問題的過程中梳理并盤活數(shù)據(jù)，進(jìn)而反向促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量提升、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建以及數(shù)據(jù)應(yīng)用落地。“逆向工程”可以讓企業(yè)跳出對傳統(tǒng)治理環(huán)節(jié)步驟的依賴，避免數(shù)據(jù)治理與管理周期長、見效慢，兩張皮，歷史數(shù)據(jù)無法治理等問題。

目前，公司已實現(xiàn)用智能化的算法治理方式替代傳統(tǒng)的人工治理方式，實現(xiàn)自動化數(shù)據(jù)治理；基于知識圖譜技術(shù)打破企業(yè)數(shù)據(jù)管理上多源頭、跨平臺、多形態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并存的技術(shù)壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化融合，最終以應(yīng)用驅(qū)動的敏捷型輕量化數(shù)據(jù)治理模式，降低治理成本，提高數(shù)據(jù)治理效果。

同時，數(shù)理與機(jī)理的融合是數(shù)據(jù)價值釋放的關(guān)鍵，要想把垂直行業(yè)積累的大量數(shù)據(jù)有效利用起來，必須對業(yè)務(wù)場景有深入理解，只有把數(shù)據(jù)和知識匯聚起來，才能真正理解垂直行業(yè)的具體業(yè)務(wù)，進(jìn)而滿足行業(yè)客戶的需求。

云邊協(xié)同的數(shù)字化生產(chǎn)執(zhí)行是高性價比的應(yīng)用場景試點。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)堅持價值導(dǎo)向，圍繞核心業(yè)務(wù)，科學(xué)合理配置資源，提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實效性。建議企業(yè)從設(shè)備預(yù)防性維護(hù)、生產(chǎn)作業(yè)安全管控等前端業(yè)務(wù)入手，云邊協(xié)同模式是很好的切入點。在油氣開采、運(yùn)輸、儲存等各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，均會產(chǎn)生大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。在傳統(tǒng)模式下，需要大量的人工抄表或系統(tǒng)定期上傳的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并且對設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控檢查，以預(yù)防安全事故的發(fā)生。一來人工成本非常高，二來數(shù)據(jù)分析效率低、時延大，并且不能實時掌握各關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)，無法提前預(yù)見安全事件防范事故。

而邊緣計算節(jié)點的加入，則可以通過溫度、濕度、壓力傳感器芯片以及具備聯(lián)網(wǎng)功能的攝像頭等設(shè)備，實現(xiàn)對油氣開采關(guān)鍵環(huán)節(jié)關(guān)鍵設(shè)備的實時自動化數(shù)據(jù)收集和安全監(jiān)控，將實時采集的原始數(shù)據(jù)首先匯集至邊緣計算節(jié)點中進(jìn)行初步計算分析，對特定設(shè)備的健康狀況進(jìn)行監(jiān)測并進(jìn)行相關(guān)的控制。此時需要與云端交互的數(shù)據(jù)僅為經(jīng)過加工分析后的高價值數(shù)據(jù)，一方面極大的節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)帶寬資源，另一方面也為云端后續(xù)進(jìn)一步大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘提供了數(shù)據(jù)預(yù)加工服務(wù)，為云端規(guī)避了多種采集設(shè)備帶來的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)問題。