對(duì)于傳統(tǒng)的油氣公司來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)不得不直面的新時(shí)代：為了在當(dāng)今全球能源市場(chǎng)的壓力下生存和發(fā)展，企業(yè)必須最大化產(chǎn)量并降低桶油成本，但勘探難度的增加卻在不斷推高技術(shù)成本，而且海量的油氣勘探和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的重壓讓企業(yè)傳統(tǒng)的IT架構(gòu)步履蹣跚。
在這個(gè)歷史性的轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，油氣行業(yè)迫切需要一種新的力量，來(lái)打破物理與數(shù)字的邊界。寧夏西云數(shù)據(jù)科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“西云數(shù)據(jù)”)正憑借其深厚的技術(shù)積淀和前瞻性的行業(yè)布局，為這個(gè)古老的行業(yè)裝上“數(shù)字引擎”，一場(chǎng)從勘探到生產(chǎn)、從地下到云端的數(shù)智化重構(gòu)正在悄然發(fā)生。
算力覺(jué)醒：更鋒利的“數(shù)字鉆頭”
如果說(shuō)過(guò)去一百年，石油行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壁壘是礦權(quán)和儲(chǔ)量，那么隨著數(shù)據(jù)成為“新石油”，未來(lái)的壁壘將變成算力和算法。
在油氣行業(yè)的上游，地震資料處理是第一道關(guān)卡，也是對(duì)算力要求最為苛刻的場(chǎng)景之一。地震資料處理利用計(jì)算機(jī)對(duì)野外地震勘探所獲得的原始資料進(jìn)行加工、改造，以獲得高質(zhì)量、高可靠的地震信息，這直接決定了后續(xù)地質(zhì)解釋的準(zhǔn)確性。然而，這一過(guò)程涉及的數(shù)據(jù)量堪稱(chēng)天文數(shù)字——一次采集的油田地震數(shù)據(jù)就能達(dá)到幾百TB，甚至PB級(jí)別。
在傳統(tǒng)的本地部署模式下，算力瓶頸成為了扼殺效率的主要原因，完成一次大規(guī)模處理也可能耗時(shí)長(zhǎng)達(dá)幾天到幾周。對(duì)于分秒必爭(zhēng)的勘探項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，這幾周的等待可能意味著錯(cuò)失最佳的窗口期。更致命的是，為了應(yīng)對(duì)偶爾的峰值計(jì)算需求，企業(yè)被迫采購(gòu)昂貴的硬件設(shè)備，這些設(shè)備在平時(shí)卻大量閑置，導(dǎo)致了極高的維護(hù)和更新成本。
西云數(shù)據(jù)敏銳地捕捉到了這一痛點(diǎn)，并給出了基于云原生的解法——地震處理HPC(高性能計(jì)算)解決方案。這一方案的核心邏輯，是將算力從“固定資產(chǎn)”轉(zhuǎn)化為“流動(dòng)資源”。通過(guò)Amazon EC2提供的超過(guò)500種實(shí)例類(lèi)型，西云數(shù)據(jù)為油氣企業(yè)提供了可擴(kuò)展的計(jì)算資源，更是帶來(lái)數(shù)據(jù)處理能力的質(zhì)的飛躍。
更具顛覆性的是Amazon EC2 Auto Scaling的應(yīng)用，它能根據(jù)實(shí)際計(jì)算任務(wù)的需要，自動(dòng)調(diào)整計(jì)算資源。在任務(wù)高峰期，系統(tǒng)可以無(wú)縫擴(kuò)展數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)，將原本數(shù)周的處理時(shí)間壓縮至數(shù)天甚至數(shù)小時(shí);而在任務(wù)平淡期，資源自動(dòng)縮減，企業(yè)無(wú)需為閑置的資源買(mǎi)單。這種極致的彈性，直接擊中了油氣企業(yè)“降本增效”的靶心。
計(jì)算問(wèn)題的解決只是其中關(guān)鍵的一步，在處理海量地震數(shù)據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)(NFS)往往會(huì)因?yàn)镮/O吞吐不足而成為瓶頸。為了疏通數(shù)據(jù)傳輸?shù)?ldquo;大動(dòng)脈”，專(zhuān)為高性能計(jì)算工作負(fù)載優(yōu)化的 ，能提供亞毫秒級(jí)的延遲和數(shù)百GB/s的吞吐量，輕松支撐數(shù)千個(gè)計(jì)算實(shí)例的并發(fā)訪問(wèn)。這樣，地質(zhì)專(zhuān)家們不再被束縛在機(jī)房旁，無(wú)論身處何地，都能通過(guò)云端安全流暢地操作圖形工作站，讓“找油”的過(guò)程變得前所未有的敏捷。
“HPC即代碼”：極遨技術(shù)的“特種鉆機(jī)”
如果說(shuō)通用的HPC解決方案是“標(biāo)準(zhǔn)武器”，那么西云數(shù)據(jù)與行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的合作則展示了什么是“特種鉆機(jī)”。
極遨技術(shù)服務(wù)(北京)有限公司(Geosoftware)是全球地球科學(xué)技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者，他們面臨著一個(gè)棘手的挑戰(zhàn)就是地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)反演。這是一項(xiàng)極度計(jì)算密集型的工作，需要處理包含數(shù)十億個(gè)觀測(cè)的數(shù)據(jù)集，在不同且復(fù)雜的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)模型中模擬，從而完成高精度的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)。
隨著勘探向深部進(jìn)軍，模型結(jié)構(gòu)變得愈發(fā)復(fù)雜，數(shù)據(jù)量激增，研究人員需要近乎無(wú)限的基礎(chǔ)設(shè)施與計(jì)算資源才能快速運(yùn)行快速模擬。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，極遨技術(shù)在西云數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的亞馬遜云科技中國(guó)(寧夏)區(qū)域，構(gòu)建了一套被稱(chēng)為“高性能計(jì)算即代碼(HPC as a Code)”的創(chuàng)新體系。
這套方案展現(xiàn)了西云數(shù)據(jù)在技術(shù)架構(gòu)上的前瞻性。地質(zhì)學(xué)家不需要懂復(fù)雜的IT運(yùn)維知識(shí)，軟件會(huì)自動(dòng)根據(jù)估計(jì)的模型復(fù)雜性，動(dòng)態(tài)配置批處理作業(yè)所需的CPU和RAM，自動(dòng)調(diào)度并行處理數(shù)千個(gè)計(jì)算作業(yè)。更進(jìn)一步，方案采用了容器化技術(shù)，將Geosoftware軟件封裝在容器中，在批量計(jì)算時(shí)，系統(tǒng)直接拉取預(yù)置好軟件的容器包執(zhí)行任務(wù)，徹底免去了繁瑣的軟件安裝和環(huán)境依賴(lài)配置。
結(jié)果是驚人的，與部署本地集群相比，研究人員可以隨時(shí)獲得一臺(tái)“超級(jí)計(jì)算機(jī)”，并在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)完成過(guò)去需要幾天甚至幾周才能完成的工作。這種“即需即用”的能力，讓地質(zhì)學(xué)家敢于運(yùn)行更復(fù)雜的模型來(lái)模擬不確定性，從而大幅提高了勘探的成功率。
OSDU數(shù)據(jù)平臺(tái)：聯(lián)通孤島的“輸油管道”
算力解決的是“快”的問(wèn)題，而要實(shí)現(xiàn)真正的智能，必須解決“通”的問(wèn)題。
長(zhǎng)期以來(lái)，油氣行業(yè)數(shù)據(jù)被一個(gè)個(gè)“孤島”所割裂。上游勘探開(kāi)發(fā)涉及的數(shù)據(jù)不僅體量巨大，而且格式繁雜，分散存儲(chǔ)在不同廠商開(kāi)發(fā)的封閉軟件中。這種互操作性的缺失，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在不同應(yīng)用之間轉(zhuǎn)換和挪動(dòng)極為不便，研究人員的大量時(shí)間被浪費(fèi)在查找和清洗數(shù)據(jù)上，而不是使用數(shù)據(jù)。更為嚴(yán)重的是，這種封閉的數(shù)據(jù)架構(gòu)，成為應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)的嚴(yán)重障礙。
面對(duì)這一行業(yè)挑戰(zhàn)，西云數(shù)據(jù)大力推廣并落地了OSDU™(Open Subsurface Data Universe)數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案。這是一個(gè)具有里程碑意義的變革，其核心理念是“將數(shù)據(jù)與應(yīng)用程序分離” 。
西云數(shù)據(jù)的解決方案賦能客戶(hù)將分散的上游數(shù)據(jù)集匯集至統(tǒng)一的存儲(chǔ)池之中，基于關(guān)鍵元數(shù)據(jù)建立索引，并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)API進(jìn)行交互。這意味著，數(shù)據(jù)不再是某個(gè)特定軟件的“私有財(cái)產(chǎn)”，而是成為了企業(yè)的核心資產(chǎn)。用戶(hù)可以快速找到、訪問(wèn)所需要的數(shù)據(jù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，該平臺(tái)能將數(shù)據(jù)的可發(fā)現(xiàn)性和可訪問(wèn)性提升高達(dá)50%。
這種架構(gòu)的重構(gòu)，為油氣行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型打開(kāi)了無(wú)限可能。首先，它帶來(lái)了極致的靈活性，用戶(hù)不再受限于單一供應(yīng)商，而是可以自由選擇最適合自己工作流程的應(yīng)用程序。其次，它為AI時(shí)代的到來(lái)做好了準(zhǔn)備?？蛻?hù)存放在其 OSDU™平臺(tái)上的數(shù)據(jù)，可以與Amazon SageMaker等機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)無(wú)縫對(duì)接。借助云端機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，模型的運(yùn)行速度相比常規(guī)方法提升高達(dá)2倍。
這正是西云數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)見(jiàn)所在：不僅僅是提供存儲(chǔ)和計(jì)算，而是通過(guò)重構(gòu)數(shù)據(jù)架構(gòu)，為油氣企業(yè)打造一個(gè)開(kāi)放、標(biāo)準(zhǔn)、智能的創(chuàng)新底座。
智能體：數(shù)據(jù)流動(dòng)的“智能中樞”
如果說(shuō)OSDU平臺(tái)解決了數(shù)據(jù)的“存儲(chǔ)”與“互通”，那么在日益復(fù)雜的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景中，如何讓數(shù)據(jù)真正“動(dòng)”起來(lái)，去指導(dǎo)設(shè)備維護(hù)、鉆井工程、安全審批等具體業(yè)務(wù)，則是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“最后一公里”。
長(zhǎng)期以來(lái)，這些核心流程高度依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)與手動(dòng)操作，效率受限且風(fēng)險(xiǎn)難控。針對(duì)這一難題，西云數(shù)據(jù)推薦使用能源行業(yè)智能體解決方案(A4E)。這一方案通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一的Agent智能框架，充當(dāng)了企業(yè)的“智能中樞”。
在底層，它高效整合了原本分散的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、文檔知識(shí)庫(kù)、行業(yè)API和工程工具;在中間層，通過(guò)智能編排框架，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)流程的快速構(gòu)建與重用;而在最上層，它為不同崗位的員工提供了統(tǒng)一的業(yè)務(wù)操作入口。通過(guò)這一架構(gòu)，數(shù)據(jù)分析、工單處理、報(bào)告生成等任務(wù)得以在一個(gè)界面內(nèi)無(wú)縫流轉(zhuǎn)，真正實(shí)現(xiàn)了“人機(jī)協(xié)同”。
這一方案的威力已在多個(gè)一線項(xiàng)目中顯現(xiàn)。在業(yè)務(wù)創(chuàng)新層面，某企業(yè)通過(guò)引入Agent輔助復(fù)雜的油藏建模工作，不僅將模型構(gòu)建速度提升了3至5倍，更將相關(guān)成本降低了2.8倍，大幅優(yōu)化了投資回報(bào)率。在運(yùn)營(yíng)效率層面，某能源公司借助Agent處理繁雜的生產(chǎn)分析任務(wù)，每年節(jié)省超過(guò)15,000小時(shí)的人工工時(shí)。Agents正在將原本被動(dòng)、滯后的管理模式，轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)、實(shí)時(shí)的智能響應(yīng)。
油藏?cái)?shù)值模擬：科學(xué)決策的“試錯(cuò)石”
在勘探之后，如何科學(xué)地開(kāi)發(fā)油田是另一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。油藏?cái)?shù)值模擬是規(guī)劃油田開(kāi)發(fā)、提升采收率(NPV)的重要依據(jù)。然而，地下情況充滿(mǎn)了不確定性。為了獲得高置信度的結(jié)果，工程師通常需要經(jīng)過(guò)多達(dá)數(shù)十次的模擬計(jì)算，進(jìn)行歷史擬合和敏感性分析。
受限于本地計(jì)算資源，傳統(tǒng)的油藏模擬往往只能在“精度”和“速度”之間做妥協(xié)，導(dǎo)致結(jié)果不夠精準(zhǔn)，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)難以把控。
西云數(shù)據(jù)的油藏?cái)?shù)值模擬解決方案徹底改變了這一局面。依托云端海量的實(shí)例類(lèi)型，方案允許用戶(hù)針對(duì)不同的模型算法，選擇最合適的實(shí)例來(lái)優(yōu)化性能。更重要的是，云端的彈性資源支持用戶(hù)并行運(yùn)行海量的模擬任務(wù)。這意味著，工程師可以在更短的時(shí)間內(nèi)，驗(yàn)證更多的地質(zhì)假設(shè)，從而獲得更高置信水平的結(jié)果。
這種模式不僅提高了決策的科學(xué)性，而且只需要為工作過(guò)程中使用的計(jì)算資源付費(fèi)，無(wú)需承擔(dān)昂貴的硬件擁有成本。通過(guò)分析報(bào)表，管理者可以實(shí)時(shí)監(jiān)控各項(xiàng)服務(wù)的使用狀況，讓高性能計(jì)算的成本變得透明、可控。這種“可控的試錯(cuò)成本”，正是企業(yè)在充滿(mǎn)不確定性的市場(chǎng)中保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。
綠色云端：邁向“凈零”的生態(tài)協(xié)作
立足于行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，“雙碳”目標(biāo)已成為油氣行業(yè)不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，如何實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展，是每一家油氣企業(yè)必須回答的問(wèn)題。
碳捕集、利用與封存(CCUS)被視為實(shí)現(xiàn)碳中和的關(guān)鍵技術(shù)路徑。然而，CCUS技術(shù)的研究和應(yīng)用涉及復(fù)雜的地質(zhì)學(xué)、工程學(xué)和環(huán)境科學(xué)，單一企業(yè)很難獨(dú)立完成。行業(yè)急需一個(gè)跨部門(mén)、跨組織甚至跨行業(yè)的協(xié)作平臺(tái)。
西云數(shù)據(jù)再次走在了行業(yè)前列，推出了CCUS協(xié)作研究平臺(tái)解決方案。這是一個(gè)開(kāi)源的Web應(yīng)用程序，研究人員可以在幾分鐘內(nèi)啟動(dòng)所需的云上工作環(huán)境，導(dǎo)入研究數(shù)據(jù)，開(kāi)始與全球的同事高效協(xié)作。
平臺(tái)集成了亞馬遜云科技的開(kāi)源數(shù)據(jù)集，以及Amazon SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)、Amazon EMR大數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)工具。更關(guān)鍵的是，針對(duì)跨組織協(xié)作中的數(shù)據(jù)安全顧慮，平臺(tái)利用Amazon S3和IAM實(shí)現(xiàn)了細(xì)顆粒度的權(quán)限管理，確保數(shù)據(jù)在共享過(guò)程中的絕對(duì)安全與合規(guī)。
在這一領(lǐng)域的實(shí)踐中，西云數(shù)據(jù)助力國(guó)內(nèi)領(lǐng)先油氣集團(tuán)開(kāi)展了海上規(guī)?；?CCS/CCUS集群示范項(xiàng)目的聯(lián)合研究，共同打造了行業(yè)技術(shù)合作的新范式。這不僅加速了低碳技術(shù)的研發(fā)，更體現(xiàn)了西云數(shù)據(jù)作為行業(yè)賦能者的責(zé)任感，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化與綠色化的雙向奔赴。
結(jié)語(yǔ)：做擁抱變革的“云上行者”
從塔里木盆地的沙海到海上的鉆井平臺(tái)，從微觀的地震波分析到宏觀的碳中和戰(zhàn)略，一場(chǎng)由云計(jì)算引發(fā)的變革正在重塑油氣行業(yè)的面貌。
西云數(shù)據(jù)不僅僅是云服務(wù)的提供者，更是這場(chǎng)轉(zhuǎn)型的深度參與者和推動(dòng)者。通過(guò)高性能計(jì)算(HPC)解決“算力焦慮”，通過(guò)OSDU數(shù)據(jù)平臺(tái)打破“信息孤島”， 通過(guò)智能體(Agent)打通業(yè)務(wù)流，通過(guò)CCUS協(xié)作平臺(tái)構(gòu)建“綠色生態(tài)”，西云數(shù)據(jù)正在幫助中國(guó)油氣企業(yè)構(gòu)建起適應(yīng)未來(lái)挑戰(zhàn)的數(shù)字基石。
在這場(chǎng)從“資源驅(qū)動(dòng)”向“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”的躍遷中，西云數(shù)據(jù)正是那個(gè)堅(jiān)定的“云上行者”，與行業(yè)伙伴并肩前行，智領(lǐng)變革，共創(chuàng)油氣行業(yè)的新未來(lái)。
