当前位置: 首页> 能源互联网> 开云官网注册网址是什么

崔文彬:如何实现数字技术与能源行业深度融合?

每日经济新闻 发布时间:2023-02-27 10:03:40 作者:张文瑜

  作为与碳达峰碳中和密切相关的重点碳排放行业,能源产业绿色低碳化转型责任重大,如何转变能源产业结构,促进数字碳中和与传统业态融合成为长期命题。

  2月25日,在成都举行的第二届中国数字碳中和高峰论坛——数字碳中和区域发展的分论坛上,特雷西能源科技股份有限公司(简称特雷西)副总经理崔文彬认为,碳中和对于能源行业是一个挑战,不仅要践行国家双碳战略,承担有序减排的重任,还要担当国家能源安全底线。由高碳向低碳转型是能源行业的发展趋势,而数字化是能源行业包括油气行业推进碳减排的重要途经。

  NBD:能源行业有哪些碳减排的重要途径?作为能源行业企业,公司有哪些推进措施?

  崔文彬:“十四五”时期是为力争在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和打好基础的关键时期,必须协同推进能源低碳转型与供给保障,加快能源系统调整以适应新能源大规模发展,推动形成绿色发展方式和生活方式。而能源转型是一个系统性复杂性工程,不能一蹴而就。能源结构调整需依靠技术进步,技术创新是实现能源结构调整的关键抓手。世界经济论坛研究显示,数字技术有助于在全球范围减少约15%的二氧化碳排放。在双碳目标下,数字化已成为油气行业推进碳减排的重要途径,油气企业通过信息化、数字化、智能化建设,大幅提升能源效率、企业生产率和经营效益,降低资源消耗、成本开支和碳排放。

  特雷西结合人工智能算法提出了“数据+物理”新模型算法及解决方案,实现了建模数模一体化与大数据技术的深度融合,公司技术拥有完整性、独特性。特雷西专注于“建模”“模拟”“智能”三个环节,进行石油天然气勘探开发过程中地质-工程全流程一体化、智能化软件的研发、技术咨询,以及结合大数据与人工智能技术的“智能油藏”解决方案与运行维护。

  形成四大解决方案,自动高精度建模及高效数模、地质工程一体化模拟-拟合-优化、从数据到决策的地质工程一体化、数字孪生级别的智能油气藏。

  NBD:在您看来,包括能源服务行业,或者说能源全产业,实现“双碳”目标目前还面临哪些挑战?

  崔文彬:我国油田数字化新型基础设施建设存在短板。各油田投身于自建系统,形成了体量巨大的系统数据。但由于存在着数字基础设施部署不足、感知设备数量有限、数据资产目录尚未建立等短板,使得我国油田数字化转型的过程中面临一系列挑战。

  我国油藏数字孪生技术应用有一定不足。油藏数字孪生作为一门综合性交叉学科,是数学、物理、计算机、软件等多学科的融合,需要多年实践经验积累,无法在短期内掌握,从而使该行业形成较高的技术壁垒。随着油藏数字孪生解决方案领域中,有关人工智能、大数据等先进技术的应用越来越多,我国在此方面的技术水平与国际先进水平相比并不落后,有望实现弯道超车。

  油藏数字孪生应用面临“卡脖子”风险。目前我国70%以上的高端装备和95%以上的核心技术仍依赖于进口,在数字孪生赋能数字油田发展的新阶段,继续依赖国外技术将会面临“卡脖子”风险。油藏数字孪生解决方案作为石油开采领域中重要工具,国内企业独立自主的软件开发和服务提供对于我国能源安全具有重要意义。

  NBD:还可以运用哪些数字技术,赋能推动绿色低碳科技创新发展?

  崔文彬:特雷西结合人工智能法提出了“数据+物理”新模型算法及解决方案,实现了建模数模一体化与大数据技术的深度融合。譬如,自主研发的云端的新一代油气藏智能分析工具。涵括30多种智能算法,满足分类、聚类、回归等通用场景需求,定制了产能分析预测、综合甜点预测、压裂施工参数优化、智能测井解释等专业应用场景。同时融合深度学习算法,训练生成油藏模拟快速替代模型,实现了大型复杂机理算例的快速预测和智能决策。

  NBD:公司在未来的数字技术应用到碳中和融合过程中,有什么新的考虑和战略?

  崔文彬:近年来,中央与各地都发布了促进能源产业智能化升级、深入落实碳达峰行动的相关政策,保障了能源产业链现代化水平的不断提升。

  特雷西通过数字油田、油藏数字孪生等技术,助力老油田开展油藏数字孪生改造示范项目,发挥数字油田建设作用,高标准建设油藏数字孪生改造试点,以试点牵引落地推广,积极探索可复制、可推广的油藏数字孪生改造模式。

  实现技术端重点突破,推动油藏数字孪生技术自主安全可控。重点突破精细油藏描述模拟分析等“卡脖子”关键核心技术,进行商业软件的不断迭代升级。

  将油藏数字孪生的大量研究成果进行软件化沉淀,打造完整的管理平台上、打破各阶段信息孤岛,实现集中化、自动化、一体化的管理模式,为油田在勘探、开发、生产阶段的管理、工艺流程、应急指挥等方面提供全方位的分析解决方案。

  文章来源:每日经济新闻


评论

用户名: 匿名发表
密码:
验证码:
最新评论 0
Baidu
map