BHGE宣布進軍石油人工智慧，攜手NVIDIA掀起石油科技風暴

終於，人工智慧這把火燒到了石油行業。油服巨頭BHGE不負眾望。

英偉達 BHGE 人工智慧

共1800字｜建議閱讀時間5分鐘

文 子竹

近日，油服巨頭BHGE和科技巨人英偉達（NVIDIA）雙雙發文稱，已聯合推進人工智慧在油氣領域的應用。

人工智慧（AI）技術，是當前被視為最具潛力的人類技術之一。據悉，BHGE和英偉達已聯合攻堅石油人工智慧一年之久。

兩家公司突然公開提及石油人工智慧，似乎在暗示將有偉大的事情發生。一場前所未有的石油科技風暴，儼然已在醞釀中。

AI巨頭進軍石油產業

2018年初，英偉達公司在其官網發布了一篇文章《英偉達和BHGE將人工智慧引入油氣行業》引發全球行業關注。

英偉達是全球著名的科技公司，曾以設計圖形處理器為主要業務。公眾對這家公司也並不陌生，因為製造出了支持遊戲視覺GPU（圖像處理器），英偉達的名字響徹全球。

近年來，英偉達發現GPU可以應用於人工智慧，便開始進軍人工智慧領域，並迅速成為了這一領域的領先者。

例如在當下極為火熱的人工智慧應用領域——自動駕駛，幾乎處處可以見到英偉達的身影。包括特斯拉、沃爾沃、百度等企業，都在自動駕駛探索之路上同英偉達建立了聯繫。

正是這樣一家公司，看上了人工智慧在石油領域的發展。

英偉達表示，油氣行業目前擁有海量的數據，石油公司必須解決數據處理的問題。

英偉達稱正在和BHGE合作，利用AI和GPU技術加速對油氣行業海量數據的實時提取，這將大大減少石油勘探、開發、運輸、加工、分發的成本。

具體的領域包括地震建模、井處理的自動計劃、機器故障預測、供應鏈優化、神經網路深度學習解鎖不可見的地層數據。

那英偉達和BHGE，究竟在石油人工智慧領域展開了怎樣合作呢？從英偉達的介紹看，目前人工智慧在石油領域的應用方式，主要是引入高性能硬體和機器學習演算法。

通過英偉達的GPU加速分析，可實現大量泵壓、流速、溫度等井況數據的可視化分析。這將使作業者更容易識別出關鍵問題，例如預測設備何時出現問題，問題發生後對系統會產生什麼影響。

而藉助深度學習和機器演算法，當生產過程的外界條件發生變化時，油氣公司可以做出利於生產作業的最佳決策。例如將大量的地震數據生成3D模型，提高儲層預測的精度；還可以利用深度學習訓練模型，提高鑽井和生產作業的效率、可靠性和安全性。

BHGE領銜石油人工智慧

同樣是在2018年初，BHGE數字產品部門全球經理Binu Mathew在社交網站上發文稱，油氣行業的未來——人工智慧已經降臨。

「從深水勘探到深度學習，是時候擁抱AI了，這是提高作業效率、減少非作業時間以及提高全局生產效率的必要途徑。」

為何說人工智慧是油氣行業的未來，Binu Mathew指出，這和油氣行業數據的增加有莫大關係。

例如，目前一座海洋鑽井平台的運轉，其上的感測器平均每年能產生數據高達50TB，但能被利用、分析、活躍的數據不到1%。

這是因為傳統的數據處理方法已無法應對越來越多的數據。人力資源和計算機計算速度的有限，越來越不能滿足企業對數據處理的需求。

再例如，在油氣行業常用的各種設備，關於這些設備出故障和保養的信息記錄，非常稀缺且難以獲取。要想有效預測設備故障，提高設備使用壽命，就必須要通過基於物理模型的深度學習。而要實現這一目標首先需要超強數據處理能力。

而人工智慧，正是為了解決油氣行業大量數據處理的難題。

Binu Mathew表示，BHGE和英偉達攜手進軍石油人工智慧，正是為了解決油氣行業對數據處理速度的需求問題。

BHGE和英偉達合作的範圍，主要為基於英偉達的高速計算解決方案，結合BHGE的全產業鏈分析和數字雙胞胎，在油氣行業全產業鏈實現深度學習驅動的人工智慧。

石油數字化的升級：石油人工智慧

油氣行業數字化儘管在近兩年迎來快速發展，但其起源可追溯到20世紀90年代。令很多人不太明白的是，今天的石油人工智慧，究竟和昨天的石油數字化有何不同。

Binu Mathew表示，利用英偉達的GPU加速計算，可以應用深度學習演算法訓練涵蓋了大量油氣數據的神經網路模型。這可讓此前無意義的「黑暗」數據變得有意義。

由此一來，在一天之內將太子節級別的數據組織成複雜的多層神經網路便成為可行。此外，基於GE的Predix雲平台組織數據，可打破數據之間的壁壘，實現持續學習。

油氣公司不僅能夠通過機器學習演算法為作業優化做出最終決策，人工智慧還能使最有限的人力資源得到充分利用，即通過撬動自然語言處理技術和循環神經網路模型的力量，讓作業者和決策者突破自身專業領域的限制。

Binu Mathew還表示，英偉達的GPU加速深度學習還可以用於設計適用於油氣應用的、更複雜的深度神經網路，例如實時自動監控，作業決策制定的預測性分析。

利用植入了英偉達GPU的基礎設施，模型訓練及部署可實現自動化。即有新的數據錄入系統時，可通過深度學習演算法進行處理、數據索引和分類。

註：部分內容來自英偉達官網、Artificial Intelligence: The Future has Arrived for the Oil and Gas IndustrybyBinuMathew

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