中金普華:未來油氣行業可能面臨的顛覆性變化
工業4.0代表著工業革命的第四次浪潮,從廣義上描述了數字制造環境。當傳統油氣行業駛入智能化賽道時,其預示的核心變化是物理技術和數字技術的融合,將催生數字化企業以及其他新產品、新服務、新模式,在迎接大量機遇的同時,也面臨諸多風險挑戰。
油氣技術發展趨勢主要有三個特點:一是對現有技術升級,做到精度更準,成本更低;二是智能化等顛覆性技術發展迅猛;三是新材料、新工藝等新興技術層出不窮。
石油行業長期以來都是站在數據前沿,卻不是在數據利用的前沿。
智能化轉型是對以往傳統經驗范式的革新。真正難住行業轉型的不是新興技術,而是思維理念的陳舊固守。
3月28日,第十一屆國際石油技術大會(IPTC)在北京落幕。70多場專家和技術分會中,超過三成是與數字化、智能化技術相關的主題:云計算、人工智能、機器學習、智能鉆井……
10年前,第三屆國際石油技術大會上,行業擔憂的是金融危機下世界石油需求放緩問題。10年后的今天,世界經濟形勢依舊不明朗,石油需求卻不再是焦點。比需求放緩更令行業焦慮的是,工業4.0時代來了,智能時代正在改變油氣產業的傳統格局。
興奮、不安、困惑、驚訝……會上,代表們的眾生相濃縮了整個行業在新一輪技術革命十字路口的心理狀態:油氣行業如何跟上智能時代?有怎樣未知的挑戰?
從提供“駿馬”到暢想“汽車”
“工業4.0——油氣行業轉型關鍵”專家分會上,貝恩咨詢公司副總裁約翰·邁克里瑞用一個有趣的故事形容目前油氣行業的使命。一個多世紀前,問起出行需要什么?人們會說需要一匹駿馬。實際上那時汽車正在醞釀中,代表未來的需求。
“在石油行業,我們既需要實干家,繼續提供廉價優質的‘駿馬’,也需要夢想家,設計更快更好的‘汽車’。”約翰說。
當前油氣行業技術發展呈現出一種新舊交替的狀態。一方面要繼續深化現有技術,突破勘探開發瓶頸,降低成本提升價值。另一方面要積極布局未來技術,促進生產消費業態變革。
在哈里伯頓展臺上,唯一的實物是內帶芯片的PDC鉆頭。據了解,這種鉆頭已在塔里木7000米超深井中實現“一趟鉆”。哈里伯頓鉆頭部門副總經理斯考特表示,在推進數字化大戰略的同時,公司認為當務之急是如何為客戶節約作業成本。
納米新材料、無固相鉆井液、地下原位改質、非常規提采、深水勘探開發技術……近年來,油氣生產技術不斷向縱深推進。中國石油勘探開發研究院院長趙文智表示,油氣技術發展趨勢主要有三個特點:一是對現有技術升級,做到精度更準、成本更低;二是智能化等顛覆性技術發展迅猛;三是新材料、新工藝等新興技術層出不窮。
既要提供“駿馬”,也要暢想“汽車”。正如許多企業家所說,油氣企業戰略包括兩個方面:一方面為未來3年到5年的社會需要做準備;另一方面要能想到10年后智能化時代的行業面貌。
智能化轉型不是一蹴而就,也沒有可參考的路徑。正如約翰·邁克里瑞所說:“在第一步沒走到位之前,你都不知道第二步怎么走。”
布局智能化,就是布局未來。即使現在看不清,也要邁開步子。石油工程師協會主席塞米表示,適應工業4.0時代,是石油行業轉型的關鍵。屆時,3D打印機直接打出海上鉆井平臺將不是天方夜譚。道達爾非常規部門主任克里斯多夫也認為,油氣開發低成本并不意味著低投入,相反,要保證有前瞻性的投入布局,才能實現持續的低成本。
從擦肩而過到群跑之年
在今年展會大廳的“黃金”地段,斯倫貝謝是唯一與幾家油公司主辦方共享“C位”的油服公司。
40年前,數字世界與油氣世界曾有一次握手的機遇。彼時,斯倫貝謝收購了研制出世界第一塊集成電路的仙童半導體公司。信息技術與油氣產業迅速摩擦出火花。斯倫貝謝于上世紀80年代先后推出隨鉆測量鉆井和隨鉆測井鉆井,這兩項技術引發了石油勘探開發業務的技術革命。之后考慮到投資回報,斯倫貝謝將這項業務出售。
當年的斯倫貝謝已經很接近智能化的大門。如果繼續投入,世界石油工業的歷史或許早已被改寫……
當年擦肩而過,如今再次相逢。業內人士驚覺,在智能時代,石油已落后于其他行業。道達爾集團首席執行官潘彥磊表示,石油行業長期以來都是站在數據前沿,卻不是在數據利用的前沿。美國石油地質學家協會(AAPG)鄧妮思·科克斯表示:“每32分鐘,油氣行業就要產生100萬TB的數據,目前我們只使用了5%的數據,還可以做得更好。”
業外人士亦有同感。近10年來,油氣行業總體略偏保守。亞馬遜網頁服務公共服務部總經理王珊認為,提到數字化技術,油公司的第一反應是轉型成本會有多高?但事實上,數字化、智能化一旦被應用,將徹底改變油氣企業的成本結構,甚至可以大大降低公司業績隨油價周期性的波動。
情況在近兩年已悄然變化:越來越多的油氣公司開始積極進軍智能化業務。有人甚至說,2019年將是油氣行業數字化發展的群跑之年。
這次會議上,許多企業已經開始認識到,智能化轉型是對以往傳統經驗范式的革新。真正難住行業轉型的不是新興技術,而是思維理念的陳舊固守。
馬來西亞國家石油公司首席數字信息執行官珊米拉指出,工業4.0正不斷拓寬行業的邊界。數字化不是技術,而是一種思維模式。在數字化面前,我們應該保持足夠的謙虛,也要向谷哥、IBM、NASA等其他行業的佼佼者學習。
鄧妮思·科克斯也鼓勵青年油氣人才樹立創新思維,勇敢地走向智能時代,“是你們的大腦、創意和觀點,讓人工智能發揮作用。你們有想法,人工智能在油氣行業才有方向。”
國際勘探地球物理學家學會主席羅伯特·斯杜爾德指出,與以往行業認為機器人會奪走我們的工作相反,智能化的到來能夠讓油藏更清晰,大大拓展我們的認識邊界,從而創造出更多的可能性,提供更多的工作。
值得關注的是,會上除了國際油公司、油服公司的代表,還有來自沙特、越南、泰國、巴西等新興發展中國家的油公司代表,圍繞智能化轉型積極發言。面對工業4.0時代新征程,石油公司基本是從同一起跑線開始。智能化群跑時代,誰能最終領跑行業,尚未可知。
從技術顛覆到認識革命
Uber改變出行方式、谷歌地圖依靠受眾生產內容、自媒體改變傳媒生產格局……本次大會上,油氣行業的企業家們用各種現實案例類比未來油氣行業可能面臨的顛覆性變化。
智能化時代,油氣行業將面臨怎樣的顛覆性變化?盡管整體還不明朗,但雛形已顯露。
新技術對油氣行業的改造首先體現在生產效率的指數級提升。康菲石油公司全球鉆井總經理大衛·福布斯表示,北美頁巖革命成功的關鍵技術有兩個:一個是水平壓裂,一個是數據高效處理與分析。后者能夠加快試驗和反饋。即使失敗,也能及時調整,一旦成功就大范圍鋪開。這種高效試錯,是北美頁巖成本不斷降低的關鍵因素之一。
在中東地區,智能化技術已經大顯身手。沙特阿美運用AI技術,使鉆井時間普遍縮短5%,成本下降10%;通過推行地質工程自動化,使成本下降40%,解釋時間縮短50%;通過部署井下機器人,實現操作成本減少60%。科威特運用AI建模分析油田減產,15秒鐘就能產生500個分析結果,30分鐘就能對100口井分析一遍,大大提高產量預測速度。
新技術為油氣行業注入新的認識。大衛·福布斯表示,AI技術讓傳統知識形成認知體系的速度數倍提升,能夠輔助其快速做出決策。未來,決策將越來越少地依靠經驗,而改為依靠數據。
哈里伯頓提高產量部副主任米歇爾認為,在自動化的推動下,未來井下、井口的概念都會瓦解,用新視角審視整口井,將達到新的一致性。殼牌地下技術部副主任保羅也表示,未來井筒會越來越透明,上游勘探和開發學科的邊界將會越來越模糊,在這過程中,大數據將扮演重要角色。
智能化改變的將不僅是油氣生產的效率和理念,更是對油氣商業模式的重塑。約翰·邁克里瑞指出,工業4.0容易被直接理解為引進新技術,它還應包括我們行業和企業組織如何去應對這些技術。正如GPS系統使得Uber叫車成為可能,但同時也需要人們愿意和陌生人拼車這一條件。
澳德賽能源公司首席執行官柯滿德表示,能源行業要思考如何做到讓能源供應與需求更好地匹配起來,要向微軟和谷哥學習,實現生產傳輸工作流程全程追蹤和監督。這個公司技術副總裁肖恩·索爾特也表示,以往行業中7年理論研究、30年制造試驗的模式將會過時。因為在工業4.0時代,一個新理論、新創造兩年就可能過時了。屆時,油氣產品將可能由客戶來設計,生產流程以客戶需求來再造,從而誕生行業的新模式。
數字化轉型道路上尚需靈活應對
理念——新想法可能顛覆整個行業
沒有新理念,就沒有新舉措。智能化轉型是對以往傳統經驗范式的革新。新興產業的一個想法,便可能顛覆一個成熟的行業;或是經由人工智能和先進模型增強的數字化數據,便能匹敵通過多年實踐經驗獲得的專業所長。
麻省理工學院媒體實驗室主任伊藤穰認為,對人類有益的想法會落地生根,即使目前看來令人難以置信。比如自動駕駛汽車,若確實能夠減少大部分交通事故死亡,將會被接納成為更安全的駕駛方式。畢竟全球大部分地區都已禁止香煙廣告。未來,“駕駛樂趣”這一想法可能會變得與吸煙廣告一樣荒謬可笑。
新理念,引領新戰略。在工業4.0的浪潮下,油氣企業應采取更具全局觀的方式進行戰略規劃,探索企業核心能力如何通過新的能力獲得提升,從而開發新的產品和服務,并為更廣泛的利益相關方創造新的價值。
勞動力——構建新型人才模型
正如巴斯夫集團(BASF) 高級副總裁兼首席信息官 Frithjof Netzer所說:“仔細審視我們的大學課程,你會認識到政府應該在培育信息技術文化方面發揮更大的作用。比如,編程和開發應用程序應成為課程設置的一個常規部分。”
在不斷加速發展的互聯互通、新型人才模型和認知工具的推動下,工作的內容和方式正在發生變化。企業需要摒棄傳統的工業時代架構和做法,要掌握共同創建工業4.0社會的主動權,其員工也必須具備技術嫻熟能力,成為轉型變革的一股強大力量。
技術——被動挑戰與主動應對
工業4.0的變革性在于能夠使企業從物理世界中獲取數據,進行數字化分析,并反過來推動物理世界的行為。這種持續循環的信息流動被稱為“物理—數字—物理”循環,使企業能針對生態系統中的變化實時做出回應。
此外,企業亦能夠利用收集到的大量數據總結規律,模擬并復制未來的可能情境,了解甚至預測未來變化。這將使企業能夠更為迅速地回應突如其來的變化,更靈活地應對不可預知的環境轉變,同時在應對內外部挑戰時做好更加充分的準備。
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