人工智能在化学领域中的应用
原标题：人工智能在化学领域中的应用人工智能在我们的日常生活中扮演着越来越重要的作用，并且已经开始逐渐从各个层面开始慢慢改变了我们的生活方式。小到我们日常用的智能手机，大到各种智能机器人等等，我们都已经离不开人工智能。那么什么是人工智能？从字面理解的话，人工智能就是指能够像人类一样对信息进行接受，加工处理的人造机器。但是由于目前对于智能的定义争议比较大，所以对人工智能的定义也是很难精确表述的。一般来说凡是能够对信息进行收集和处理的人造系统都可以成为人工智能。我们研究人工智能的目的就是使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等），从而使计算机能实现更高层次的应用，部分以至于完全取代人脑的功能。目前这一领域发展十分迅速，并且已经取得了巨大的成就，比如说在2016年时，被誉为最高智能的机器人“索菲亚”被创造出来，它能够辨别人类的各种表情并予以不同的回复，在当时引起了一定的轰动。在某些简单领域，人工智能已经超越了人类，例如阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发，这充分表明了人工智能巨大的发展潜力。由于人工智能的优异表现，毫无疑问它也逐渐被引入到各个学科领域中，其中就包括化学领域，比如说有机合成化学，药物化学，物理化学等等。
由于化学研究对象的复杂性，目前人工智能在化学领域主要还是辅助人类进行化合的性质和化合物相互之间的作用进行预测，这两个方面也是化学研究的主要内容。当然实现人工智能的完全自主性，将会是人类不断追求的目标。人工智能的工作方式可以分为三个层次：1）人类告知机器信息的收集和处理方式，机器完全没有自主性，这时候机器更像是一个计算器；2）人类告知机器的信息收集方式，以及部分的处理方式，机器会自动完善数据处理方式，也就是所谓的“机器学习”；3）人类告知机器数据收集方式，机器自己学习数据处理方式，也就是所谓的“深度学习”。在化学领域，现在机器最擅长的还是第一种方式，比如说根据薛定谔方程衍生的DFT算法或高斯算法都是这方面的典型代表，可以用于药物化学中的结构优化和药物设计。机器学习目前还是在起步阶段，比如说目前比较火的Chemtica设计的合成路线，就是一种机器学习的人工智能。机器在对已有的合成反应进行收集和比较学习，利用Corey等提出的逆合成分析策略，选择和设计更加合理的合成路线。或者对同一类型的数以千万计的反应进行学习，从而预测该类型反应结果。最后一种是深度学习，这对机器有更加高的要求，目前虽然在概念上是可行的，但是实际操作起来存在很大难度，特别是对于复杂体系。这个将会是未来的一个发展的方向。
可以预见人工智能在化学中的作用会越来越重要，例如自动反应筛选装置和自动反应设计仪器。人工智能将会越来越接近人类的智力，并取代大部分的化学家的工作。从逻辑上来说，没有任何理由可以阻止人工智能超越人类，无论从物质基础上还是智能发展的轨迹上来看。从早期的有生命的单细胞的生命的简单的神经系统到如今代表最高智能的人类大脑，都是智能在不断的自我进化。也许人工智能就是突破生物体智能限制的一个可能的方向，人类本身是无法阻止这一进程的。返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能十大领域最新成果（人工智能十大科技应用）
人工智能十大领域最新成果（人工智能十大科技应用）时间：2022-05-1918:23:02作者：writer001阅读：
分享到：「人工智能」“当红不让”
要说最近几年最火热的“风口”，那一定是非“人工智能”莫属了，打开淘宝、抖音、微信、京东等软件，会发现智能推荐、搜索、语音转文字等人工智能的应用场景，可以说「人工智能」已经在生活中无处不在。
除了日常生活，数字经济时代，人工智能技术及产品在企业设计、生产、营销等多个环节中均有渗透且成熟度不断提升，AI应用从消费、互联网等泛C端领域，向制造、电力等传统行业辐射。
中国在2017年发布《新一代人工智能发展规划》，「人工智能」首次纳入国家战略规划，此后连续几年将“人工智能”写入《政府工作报告》。
根据2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。3月，国务院发布的2022年政府工作报告指出，加快发展工业互联网，促进数字经济发展，培育壮大集成电路、人工智能等数字产业，提升关键软硬件技术创新和供给能力。
艾瑞咨询绘制中国人工智能产业图谱
那么中国目前在「人工智能」领域都取得了哪些成果呢?今天就带大家了解这些“黑科技”。
AI芯片
“无芯片不AI”,以AI芯片为载体实现的算力是人工智能发展水平的重要衡量标准。
2021年《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。从国家战略高度为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境。
随着大算力中心的增加以及终端应用的逐步落地，中国AI芯片需求也持续上涨。2021年疫情缓解，市场回暖，产生较大增幅;类脑等新型芯片预计最早于2023年进入量产，因此2024及2025年或有较大增长，预计市场规模将于2025年达到1740亿元。
AI芯片在低功耗的同时处理大量数据，算力达到了传统芯片的1000倍。
中国企业如今已经是AI芯片领域最积极的参与者之一，目前AI芯片申请数量最多的国家分别是美国和中国，占比分别达到了37%和36%。
但是就当前市场的产能来看，纯国产品牌的芯片只占8%，国产芯片任重道远。
下图为中国人工智能芯片相关企业的融资情况，其中是否能有后起之秀脱颖而出?我们拭目以待。
AI计算
国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提出，推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施，提供体系化的人工智能服务。
2022年“东数西算”工程全面启动，此工程大家想必已经耳熟能详了。
“算力”是人工智能应用的基础，用于人工智能(AI)训练的计算复杂度每年增加10倍，这其中最有代表性的就是大型计算中心和智能云。
超级计算机“神威太湖之光”
根据IDC统计，我国智能算力增长迅速，占据全球市场40%左右的份额，成为算力快速增长的驱动力。目前我国AI服务器支出规模同比大幅增长44.5%，并首次超过美国位列全球第一。但是计算服务仍未跨出地方范畴，数据中心平均IT负载率仅为20%-30%，没有为中小企业真正提供普惠算力，有待提升。
国家超级计算郑州中心
国家超级计算中心
已经建成的国家超级计算中心有天津、广州、深圳、长沙、济南、无锡、郑州、昆山八大中心，高性能算力已经走在世界前列，2021年全球浮点运算能力前500名榜单中，我国占了174位，数量保持全球第一。
但从算力上看，美国以32.5%的算力排名第一，日本算力大幅升至20.7%、超过中国的17.5%、排名第二，单台超算的性能落后于美国和日本。
智能云
国际分析机构Canalys日前发布的2021年中国云计算市场报告显示，中国的云基础设施市场规模已达274亿美元，由阿里云、华为云、腾讯云和百度智能云组成的“中国四朵云”占据80%的中国云计算市场，稳居主导地位。
2021年我国云计算市场规模已超2300亿元，预计2023年将突破3000亿元。
应用案例：12306铁路购票网站通过混合云部署将查询业务分担到云端，在保证本地数据安全的同时，支撑起春运期间最高每秒40万次的查询需求。
目前云计算技术产品和服务供给能力仍然不足，面向特定行业领域的解决方案依然有限，未来的市场潜力巨大。
自主无人系统
2022年4月29日，清华大学发布《智能无人系统产业研究报告(2022版)》
北醒CEO李远博士在圆桌论坛现场也谈到：“我们的激光雷达除了在诸如一汽奔腾E01电动车等汽车领域装载，也服务于冬奥会专线地铁，三峡大坝等大交通领域。目前公司产品已经累计出货近100万台，在安全和可靠性上经过了考验。目前，我们最新研发的超高性能激光雷达服务高级别的自动驾驶，支持国家交通强国战略，探索智能无人系统产业的未来可能性。”
无人驾驶汽车
国内首个24小时服务的车路协同无人驾驶接驳巴士东风悦享Sharing-VAN“春笋号”，五一期间在武汉投入使用。
“春笋号”升级版Sharing-BUS
策克口岸全国首例AGV无人驾驶跨境运输，通过道路磁钉的引导完成运煤作业。
AGV车辆额定载荷为70吨，一次拉运2个集装箱，净载重64.4吨，油电混合动力驱动，重载速度为18公里/小时，空载速度为25公里/小时。易大宗浩通能源有限公司计划今年投入24辆AGV，年运输能力达到1000万吨。
AGV无人驾驶车辆
百度/小马智行在北京获准在北京市经济技术开发区60平方公里核心区内开展无人化Robotaxi自动驾驶出行服务的权利。
百度已拥有国内最大的无人驾驶车队，旗下的萝卜快跑已在北京、上海、广州、深圳等超大城市实现自动驾驶载人出行服务，成为了全球最大的自动驾驶出行服务商。
百度已拥有国内最大的无人驾驶车队
目前的“无人化”是取消了车辆主驾驶位的安全员，并移至副驾驶位。百度智能驾驶事业群副总裁魏东透露，“全无人”自动驾驶或在今年年底能够开放。
副驾驶安全员
随着高级别自动驾驶示范区“去安全员”无人化测试开放，无人驾驶汽车正在快速走进我们的生活。
还有美团的无人配送车，驰援疫情地区。
美团外卖无人配送车
无人机
民用无人机领域，大疆无人机独领风骚，占据全球八成市场。
大疆无人机
智能工厂
“未来工厂”是数字化、智能化的工厂。
无人智能仓库
智库智能的托盘仓储机器人在立体化的货架上奔忙，通过智能调度平台，与运出运入的AGV叉车“无缝对接”，从入库到出库全流程“无人”。
京东亚洲一号仓库
去年双十一期间，京东物流武汉亚洲一号智能物流园区内，350余台智能分拣机器人正在分拣货物。
时刻关注工厂设备运行状况
预测性维护
通过人工智能系统，从车间到总裁办公室，全面了解工厂设备运行状态，消除系统风险。提前发现早期故障，减少计划设备维护时间，同时及时维护，还能延长设备寿命。
坐在办公室内就可以了解所有设备状态
智慧医疗
医疗服务质量的好坏，直接影响了居民的生活幸福指数。面对人口老龄化、慢性病增加、医疗资源分布不均、医疗人才缺失、公共卫生突发事件等问题，智慧医疗应运而生。
智慧医疗是医疗信息化最新发展阶段的产物，是5G、云计算、大数据、AR/VR、人工智能等技术与医疗行业进行深度融合的结果，是互联网医疗的演进。
华西医院智能自助挂号机
医疗信息化，比如医院的自助挂号缴费机器、电子病历等，后来再发展到互联网医院，比如阿里、腾讯等互联网公司布局的AI医疗体系。
而在5G、人工智能等新兴技术的推动下，医疗信息化正式迈入了“智慧医疗”时代。
针对智慧医院，国家卫健委曾经明确指出过它的三大工作范围，分别是：面向医务人员的“智慧医疗”、面向患者的“智慧服务”、面向医院管理的“智慧管理”。
疫情期间专家为雷神山医院重症患者“云会诊”
高效、高质量和可负担的智慧医疗不但可以有效提高医疗质量，更可以有效阻止医疗费用的攀升。在不同医疗机构间，建起医疗信息整合平台，将医院之间的业务流程进行整合，医疗信息和资源可以共享和交换，跨医疗机构也可以进行在线预约和双向转诊，这使得“小病在社区，大病进医院，康复回社区”的居民就诊就医模式成为现实，从而大幅提升了医疗资源的合理化分配，真正做到以病人为中心。
智慧城市(城市数字化)
城市数字化转型是在城市传统基础设施转型升级及“新基建”基础上，进一步触及城市治理、社会服务、产业经济、创新保障、低碳发展等核心业务，推动城市运营模式创新的数字化、智能化、系统化、高质量转型，其最终目标是构建以城市为单位的数字化组织。
2021城市数字化百强榜，数据来源：赛迪顾问
智慧城市，具体有哪些应用呢？
1、智慧公共服务，就业、医疗、文化、安居等专业性应用系统建设，提升城市运行效率和公共服务水平，例如就业系统、社保系统、数字化图审系统等。
2、智慧城市综合体，视觉采集和识别、各类传感器、无线定位系统、RFID、条码识别、视觉标签等顶尖技术，收集城市信息，将数据可视化规范化，让管理者可视化管理城市，例如道路交通实时路况。
交警指挥中心来源：中国吉林网
3、智慧社区，将门禁系统、监控系统、梯控系统、安保系统、物业系统等融为一体，从而形成基于信息化、智能化社会管理与服务的一种新型管理形态的社区。例如常见的楼宇对讲。
智慧城市涉及的面非常广泛，比如近日长沙市政府对外2022长沙市“新型智慧城市建设场景清单”。包括193个智慧城市应用场景（项目），预计总投资52.5亿元，涉及精细治理、惠民服务、基础支撑、生态宜居、产业经济等多个领域。
智慧金融
智慧金融领域最典型的三种案例分别是智慧银行、智能投顾、消费金融。
智慧银行
这个大家都很熟悉，现在几乎所有的银行都在推广自己的手机银行APP，智慧门户是智慧银行的支撑平台。同时，线下也布局智能化网点，实现智能联网排队、智能填单、精准营销、智能互动、电子大堂、掌上大堂、辅助决策等多功能。
工商银行的5G智慧银行
智能投顾
其实就是“机器人理财”，是将人工智能导入传统的理财顾问服务，依据需求者设定的投资目的及风险承受度，透过计算机程序的算法，提供自动化的投资组合建议。
消费金融
这个大家就更熟悉了，支付宝里的花呗就是其中之一，但消费金融公司还有许多，下图是2021年29家消费金融公司的业绩。(蚂蚁消费金融于2021年6月成立，自开业以来逐渐承接蚂蚁集团旗下小贷公司中符合监管规定的消费信贷业务，自2021年11月起，“花呗”已成为蚂蚁消费金融的的专属消费信贷品牌。)
来源：界面新闻
智能安防
智能安防与智能家居互有重叠，这里单独从中摘出智能安防，是因为智能安防在智能家居中是目前需求最高产品。
据权威机构发布的数据显示，从中国智能家居产品用户需求度情况来看，家庭安防是用户需求度最高的智能家居产品，需求度高达92%。
安全问题，不管是城市还是农村，人们都舍得在安全问题上投入，而且相对来说性价比也最高。据公安部统计，每年因入室盗窃造成的家庭损失高达11300亿元。
人工智能植入安防系统后，使得原本的监控系统变得更加实用便捷。
智能摄像头
摄像头除了像素竞争，是否具备视频通话的功能、环境感知的功能、物体识别、行为识别功能会逐渐成为家用摄像头“智能”与“智障”的分水岭，人工智能技术可以让摄像头不仅仅提供拍摄的功能，发现、识别、验证、拍摄、传输，一步到位。
家用可视频通话监控摄像头
智能门锁
除了摄像头，智能门锁是另一员“大将”。智能门锁实现了与家居安防、安保物业、社区安保等的联动，真正诠释了物联网“万物互通连接一切”的本质。
智能锁通过人脸识别、远程可视、智能门锁的联动防御，可做到人脸识别的一体化，精准、快速、高效地进行人脸识别，真正的做到无感知通行。而智能门锁连接的多功能报警器则可以连接社区物业平台与公安系统，全方位为用户提供一个安全、舒适的家庭环境。
2022年5月17日，OPPO发布了首款智能门锁，可见各大智能厂商也都已经盯上了这块“肥肉”。
OPPO刚刚发布的智能门锁售价1999元
从企业布局情况来看，除了以海康威视、大华股份为代表的传统安防巨头积极推动安防产品智能化转型外，互联网企业、家电企业和3C企业也纷纷布局智能安防市场。
AI虚拟人
大家还记得北京冬奥会上惊艳全场的“虚拟冰冰”吗?
虚拟：冰冰
这个“冰冰”是采用了科大讯飞最新语音合成、AI口唇表情驱动、定制3D虚拟形象等多项人工智能技术，虚拟人不仅拥有媲美真人的立体化身形，声音、语气、肢体动作，同时还有着外表、行为、交互等多重人类特征，还支持东北话、英语等31种语言及方言。
阿里巴巴的数字人“冬冬”
冬奥期间，阿里巴巴全球科研机构达摩院还推出了首个会智能互动的数字人冬奥宣推官——冬冬。
冬冬在淘宝“带货”
为了服务中国2700万听障人士，“百度智能云曦灵”团队，打造了这个虚拟人AI手语主播可以实现快速准确的手语翻译。
央视主持人朱广权和AI虚拟人手语主播PK
还有之前在抖音火爆全网的虚拟美妆达人“柳夜熙”，形象与真人相差无几，她拥有清晰精致的五官，第一条视频就获赞超过300万，涨粉百万，立刻登上了热搜。
虚拟美妆达人“柳夜熙”
虚拟美妆达人“柳夜熙”
国外“虚拟人”公司的底层技术相对发展较快，在CG、驱动等方面更具优势，而国内虚拟人更加多元化，在触达用户的广度上更具优势。随着“元宇宙”场景的日益拓展，“虚拟人”会更加商业化，未来将延伸到更多产业。
AI互联网生活
正如文章开头说过的，AI互联网时代，我们生活中处处都是移动互联网的痕迹，比如你正在打开的“今日头条”，他正在按照AI算法给你推送你想看的内容，包括我写的这篇文章。
如今，手机俨然已经成为了人类的“外延器官”。而AI+互联网正借助手机和其他智能产品，渗透到你身体和精神的每一个角落。
AI伴随你的一天
清晨，你伴随着智能音响“天猫精灵”准时为你播放的音乐缓缓醒来，播放的音乐是按照你收听喜好智能推送的“抖音”上最热新曲。
你抬起胳膊解下“华为智能腕表”去洗漱，一边打开手机，上面显示的是通过手表收集的你昨晚的睡眠状况。
洗漱后你来到厨房，按照预定时间，智能电饭煲里已经按照你的口味，将你提前放入的食材加工好了，你一边吃饭一边打开“今日头条”，上面推送了最新要闻和你偏爱的文章。
早饭后，你下楼开上自己的小车，百度地图自动为你开启导航模式，选择了最优路线，规避事故拥堵路段。
到公司楼下了，钉钉自动考勤打卡，你来到工位，打开电脑登录各种办公软件，开始了一天忙碌的工作。
中午12点，你在美团上提前订的外卖送到了，你一边吃着美味的午餐一边刷着快手视频，度过你放松的午间。
晚上下班路上，你开车回家，通过远程控制，家里的智能空调已经提前为你打开。而与此同时你定的蔬菜鲜果已经在配送的路上了，App上你能实时看到配送路线。
晚饭后，你打开电视，使用手机投屏，跟随健美操视频跳一曲《本草纲目》。
夜深了，智能音响为你特别精选了睡前音乐和睡前故事，美好的一天就这样结束了。
人工智能可能正是打开下一次工业革命的钥匙，属于人工智能的时代正“扑面而来”，我们无法逃避，那就好好利用，好好享受其中吧。
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油田服务承包商、设备制造商是劳动密集型企业，产业向智能化转型后，未来的石油工程产业将向技术密集方向发展，利用低成本劳动力竞争的商业模式将遭遇严峻挑战。发展装备智能制造已成为世界各国竞争的焦点，劳动力成本对投资的吸引力下降后，石油装备制造的投资会一定程度流向资本密集的国家和地区。
1.2人工智能加深石油工程全产业链一体化融合
随着数据成为新的生产要素，人工智能技术正在通过数据连接打通产业链各个环节，加快推动石油工程产业向一体化方向发展。
1.2.1促进多部门协同，实现生产运营一体化
以往油气公司收集大量钻机和井的数据却很难用于解释分析，而且工程师在进行油井动态等基础分析工作时，通常需要先花费几个星期来收集地下储层、设备运行、设备维护及经济性等方面的相关数据。为此，康菲石油公司构建了大数据分析平台（IDW），这是一个涉及多部门的集中式数据存储中心，可存储和分析包括地质、油藏、钻井、开发和生产运行等各环节数据，通过大数据分析、人工智能算法等，指导精确布井、高效钻井和压裂设计优化，实现地质勘探、油藏研究、钻井和完井工程、经济评价的协同，大幅提高钻井作业效率和单井产量，降低吨油成本。该平台在美国鹰滩页岩油气区应用后，钻机周期缩短了50%，单井产量提高了20%。
除了优化钻完井作业之外，人工智能、数据分析还可用于成本管理、生产监控与优化、井位部署、竞争对手分析和资本项目执行等。康菲石油公司运用IDW形成新的工作方式，促使每个业务部门采用一体化运营方法来组建业务和信息技术多专业团队，在数据存储、处理和可视化，以及将业务知识与信息知识相结合等方面起到了重要作用。
1.2.2增强多学科互通，实现技术一体化
在油气工程数字化转型过程中，斯伦贝谢在微软Azure云计算平台和AzureStack混合云平台上开发了DELFI勘探开发信息平台（图2）。该平台改变了油气勘探开发的工作模式，主要表现在：（1）利用大数据分析、机器学习、可视化呈现、高性能计算等数字化技术，帮助勘探开发所有参与者共同提高作业效率，最大限度优化生产，降低综合成本；（2）更大范围、更大程度增强地球物理、地质学、油藏工程、钻完井和生产领域的跨界互通，打破学科界限，真正实现技术一体化；（3）推动甲乙方作业协作，使勘探开发所有参与者在一个共同环境中制定计划，跟踪作业进展，及时获取所需的全部信息和专业技术指导，最大限度解决制约项目执行水平、影响工作效率的专业壁垒和沟通不畅；（4）实现系统开放共享，DELFI平台核心组成部分通过开源处理，为甲方和合作伙伴提供一个开放并可扩展的数字化生态系统，使其能在系统上开发或连接自己的专业软件，实现无障碍接入。
2人工智能推动石油工程技术向智能化转型，成为技术变革和创新的新动力
2.1人工智能助力石油工程技术增储上产
利用人工智能技术将静态模型与地球物理解释、油气生产数据紧密结合，形成高精度预测模型，能提高地下油气资源和储层的认识、优化油田生产，提高单井产量。2017年11月，IEA发布《数字化与能源》报告指出，数字化技术可使全球技术可采储量在现有1.4×1012t油当量基础上，增加750×108t（增幅5%），相当于当前全球年油气消费量的10倍（图3）。
2.1.1提高储层认识优化生产，增加油气发现和可采储量
将机器学习、大数据分析等技术成功用于地震数据解释、地层属性分析，特别是直接用于薄层油气藏解释、直接烃类指示等方面，可以减少地震解释的不确定性，提高油气发现率。壳牌公司利用人工智能配合高性能计算技术，应用海量地震数据生成详细的可视化图像，更快、更准确地定位油气资源，在美国墨西哥湾Deimos油田复杂构造盐下发现了超过1.5×108bbl的石油储量，打破了该地区枯竭少油的观念。
2.1.2优化压裂参数，提高油气单井产能
非常规储层完井和产能优化需要进行大量地质建模、裂缝模拟和产能模拟。受数据、技术水平和计算时间等因素的限制，目前北美只有不到5%的压裂井会基于高端模拟结果进行设计。斯伦贝谢提出利用云计算进行裂缝和储层并行模拟，结合数据分析和人工智能算法，建立代理模型，优化井距、压裂段数、簇数、流体类型、支撑剂类型、支撑剂粒度、泵注速度等参数。代理模型是一个综合预测工具，可以在几分钟内帮助工程师完成完井设计敏感性分析。如果新区块的地质和油层物理参数与老区块的特征类似，代理模型不需修正即可使用；如果新区块地质参数与老区块完全不同，则需要重新建立代理模型。代理模型建立流程如图4所示。在鹰滩页岩气井试验表明，代理模型与实际生产数据吻合度达到90%，大幅提高了油气单井产量。
2.2人工智能助力石油工程技术降本增效
2.2.1优化钻井参数，提高机械钻速
为了提高实钻井眼轨迹与预设值的吻合度，减少后期纠正井眼轨迹的工作量，同时降低钻井成本。OceanitLaboratoriesInc和壳牌公司合作研发了智能定向钻井系统，该系统通过采集包括钻头、大钩载荷、重力工具面、磁性工具面、井斜数据、钻压与转速、立管压力、机械钻速等钻井历史资料，将有效数据存储在钻井日志和录井数据中，收集的钻井参数通过筛选、过滤、归一化，选择适当的参数用于构建和训练人工神经网络。人工神经网络利用强化学习方法来细化训练历史数据，通过自主学习模拟施工人员日常操作，训练后的人工神经网络可以最大限度地减少井眼轨迹偏差，减小井眼弯曲度，提高钻井机械钻速。在美国二叠纪盆地，利用14口水平井定向钻井数据，基于当前工具面、钻压、钻井液排量、机械钻速、压差、旋转扭矩预测未来的压差和旋转扭矩，经过180万个训练步骤后，压差预测误差仅为0.21％，扭矩预测误差仅为2.72％。
2.2.2预测钻井液漏失，减少非生产时间
油气钻井过程中，钻井液漏失会造成很大一笔成本支出。密苏里科学技术大学采用机器学习的方法，准确预测伊拉克Rumaila油田Dammam地层钻井过程中的钻井液漏失体积、ECD和ROP等参数，与传统方法相比，该方法预测精度与实际情况更吻合。该方法步骤如下：（1）从钻井技术日报中收集500口井的关键钻井数据。（2）利用最小二乘法回归方法创建ECD、ROP和钻井液漏失模型。（3）对所有参数进行测试，找出模型中需要的重要参数。该过程采用变量重要性（VIP）测试关键参数，假设VIP阈值为0.8，如果关键钻井参数的VIP值超过0.8，则在模型中需要考虑。在过滤掉低相关系数的钻井参数后，模型中各钻井参数的相关性系数将重新计算。（4）在VBA中对影响钻井液漏失、ECD和ROP的参数进行敏感性分析，目的是测试哪些参数对模型影响最大。
3我国油气公司发展石油工程领域人工智能的建议
目前，我国油气公司石油工程业务正处于转型发展的关键期，建议把握住历史机遇，坚持技术创新与推广应用，从公司经营、数据融合与共享、技术战略布局、政策保障等方面发力，抢占未来发展制高点。
3.1积极应对人工智能推动石油工程产业升级带来的挑战，提升上游核心竞争力
人工智能对石油工程产业不仅是机遇，也会带来挑战。我国油公司石油工程业务竞争优势在于产业链全、人力成本低，在智能化转型过程中，这些优势可能被削弱，需要加快推动石油工程生产服务、装备制造等全流程和全产业链的综合集成，充分挖掘人工智能在钻完井作业智能化、装备制造智能化、油田勘探开发一体化中的作用，提升上游核心竞争力。
3.2搭建统一的大数据和云计算平台，实现数据一体化融合
智能化转型过程中，数据成为重要资源。需要在公司内部建立统一的石油工程人工智能大数据和云计算平台，通过油田分公司、油田服务公司与科研机构的共同参与，加强石油工程各环节的数据共享，打破数据孤立分散、相互隔绝的局面，通过不同专业和部门之间信息数据共享，实现一体化数据融合。要规范数据的采集、传输、存储、转换、集成和应用，提升数据一致性和可靠性，协同推动智能装备、技术和产品的研发，通过系统集成实现产业化。
3.3强化科技创新力度，逐步构建石油工程人工智能生态系统
研究石油工程人工智能发展战略，制定人工智能与石油工程融合发展的技术路线图，明确发展方向、目标和路径。采用“以点带面、点面结合”的策略，首先开发开放的石油工程人工智能应用软件平台，再针对容易实现的单一石油工程人工智能子领域开展研究，最后集成各单项技术形成石油工程人工智能生态系统。近期，建议单项技术重点攻关四维地震、地质工程一体化、钻井参数优化、钻井风险预警、油藏智能导钻、完井参数优化等技术。同时，做好人工智能算法、石油工程人工智能技术标准体系等基础研究，尽快突破技术瓶颈。
3.4加大内部政策扶持力度，加速推进人工智能体制机制和人才梯队建设
充分利用国家和行业相关扶持政策，积极开展“人工智能+石油工程”的融合，探索以科研院所和石油工程现场作业和施工单位为依托，与阿里巴巴、华为等国内顶尖信息企业、高等院校联合筹建石油工程人工智能技术重点实验室，提供专项资金支撑石油工程智能业务发展。同时，加快石油工程人工智能技术人才梯队建设，通过吸引海内外高层次人才和创新团队，在系统内培养既懂专业、又掌握人工智能技术的人才，形成结构优化的石油工程人工智能人才梯队。
光新军，王敏生，耿黎东，闫娜，皮光林.人工智能技术发展对石油工程领域的影响及建议[J].石油科技论坛,2020,39(5):41-47.
GuangXinjun,WangMinsheng,GengLidong,YanNa,PiGuanglin.InfluenceofArtificialIntelligenceTechnologicalDevelopmentonPetroleumEngineeringandSuggestions[J].PetroleumScienceandTechnologyForum,2020,39(5):41-47.
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