中金普华:未来油气行业可能面临的颠覆性变化
工业4.0代表着工业革命的第四次浪潮,从广义上描述了数字制造环境。当传统油气行业驶入智能化赛道时,其预示的核心变化是物理技术和数字技术的融合,将催生数字化企业以及其他新产品、新服务、新模式,在迎接大量机遇的同时,也面临诸多风险挑战。
油气技术发展趋势主要有三个特点:一是对现有技术升级,做到精度更准,成本更低;二是智能化等颠覆性技术发展迅猛;三是新材料、新工艺等新兴技术层出不穷。
石油行业长期以来都是站在数据前沿,却不是在数据利用的前沿。
智能化转型是对以往传统经验范式的革新。真正难住行业转型的不是新兴技术,而是思维理念的陈旧固守。
3月28日,第十一届国际石油技术大会(IPTC)在北京落幕。70多场专家和技术分会中,超过三成是与数字化、智能化技术相关的主题:云计算、人工智能、机器学习、智能钻井……
10年前,第三届国际石油技术大会上,行业担忧的是金融危机下世界石油需求放缓问题。10年后的今天,世界经济形势依旧不明朗,石油需求却不再是焦点。比需求放缓更令行业焦虑的是,工业4.0时代来了,智能时代正在改变油气产业的传统格局。
兴奋、不安、困惑、惊讶……会上,代表们的众生相浓缩了整个行业在新一轮技术革命十字路口的心理状态:油气行业如何跟上智能时代?有怎样未知的挑战?
从提供“骏马”到畅想“汽车”
“工业4.0——油气行业转型关键”专家分会上,贝恩咨询公司副总裁约翰·迈克里瑞用一个有趣的故事形容目前油气行业的使命。一个多世纪前,问起出行需要什么?人们会说需要一匹骏马。实际上那时汽车正在酝酿中,代表未来的需求。
“在石油行业,我们既需要实干家,继续提供廉价优质的‘骏马’,也需要梦想家,设计更快更好的‘汽车’。”约翰说。
当前油气行业技术发展呈现出一种新旧交替的状态。一方面要继续深化现有技术,突破勘探开发瓶颈,降低成本提升价值。另一方面要积极布局未来技术,促进生产消费业态变革。
在哈里伯顿展台上,唯一的实物是内带芯片的PDC钻头。据了解,这种钻头已在塔里木7000米超深井中实现“一趟钻”。哈里伯顿钻头部门副总经理斯考特表示,在推进数字化大战略的同时,公司认为当务之急是如何为客户节约作业成本。
纳米新材料、无固相钻井液、地下原位改质、非常规提采、深水勘探开发技术……近年来,油气生产技术不断向纵深推进。中国石油勘探开发研究院院长赵文智表示,油气技术发展趋势主要有三个特点:一是对现有技术升级,做到精度更准、成本更低;二是智能化等颠覆性技术发展迅猛;三是新材料、新工艺等新兴技术层出不穷。
既要提供“骏马”,也要畅想“汽车”。正如许多企业家所说,油气企业战略包括两个方面:一方面为未来3年到5年的社会需要做准备;另一方面要能想到10年后智能化时代的行业面貌。
智能化转型不是一蹴而就,也没有可参考的路径。正如约翰·迈克里瑞所说:“在第一步没走到位之前,你都不知道第二步怎么走。”
布局智能化,就是布局未来。即使现在看不清,也要迈开步子。石油工程师协会主席塞米表示,适应工业4.0时代,是石油行业转型的关键。届时,3D打印机直接打出海上钻井平台将不是天方夜谭。道达尔非常规部门主任克里斯多夫也认为,油气开发低成本并不意味着低投入,相反,要保证有前瞻性的投入布局,才能实现持续的低成本。
从擦肩而过到群跑之年
在今年展会大厅的“黄金”地段,斯伦贝谢是唯一与几家油公司主办方共享“C位”的油服公司。
40年前,数字世界与油气世界曾有一次握手的机遇。彼时,斯伦贝谢收购了研制出世界第一块集成电路的仙童半导体公司。信息技术与油气产业迅速摩擦出火花。斯伦贝谢于上世纪80年代先后推出随钻测量钻井和随钻测井钻井,这两项技术引发了石油勘探开发业务的技术革命。之后考虑到投资回报,斯伦贝谢将这项业务出售。
当年的斯伦贝谢已经很接近智能化的大门。如果继续投入,世界石油工业的历史或许早已被改写……
当年擦肩而过,如今再次相逢。业内人士惊觉,在智能时代,石油已落后于其他行业。道达尔集团首席执行官潘彦磊表示,石油行业长期以来都是站在数据前沿,却不是在数据利用的前沿。美国石油地质学家协会(AAPG)邓妮思·科克斯表示:“每32分钟,油气行业就要产生100万TB的数据,目前我们只使用了5%的数据,还可以做得更好。”
业外人士亦有同感。近10年来,油气行业总体略偏保守。亚马逊网页服务公共服务部总经理王珊认为,提到数字化技术,油公司的第一反应是转型成本会有多高?但事实上,数字化、智能化一旦被应用,将彻底改变油气企业的成本结构,甚至可以大大降低公司业绩随油价周期性的波动。
情况在近两年已悄然变化:越来越多的油气公司开始积极进军智能化业务。有人甚至说,2019年将是油气行业数字化发展的群跑之年。
这次会议上,许多企业已经开始认识到,智能化转型是对以往传统经验范式的革新。真正难住行业转型的不是新兴技术,而是思维理念的陈旧固守。
马来西亚国家石油公司首席数字信息执行官珊米拉指出,工业4.0正不断拓宽行业的边界。数字化不是技术,而是一种思维模式。在数字化面前,我们应该保持足够的谦虚,也要向谷哥、IBM、NASA等其他行业的佼佼者学习。
邓妮思·科克斯也鼓励青年油气人才树立创新思维,勇敢地走向智能时代,“是你们的大脑、创意和观点,让人工智能发挥作用。你们有想法,人工智能在油气行业才有方向。”
国际勘探地球物理学家学会主席罗伯特·斯杜尔德指出,与以往行业认为机器人会夺走我们的工作相反,智能化的到来能够让油藏更清晰,大大拓展我们的认识边界,从而创造出更多的可能性,提供更多的工作。
值得关注的是,会上除了国际油公司、油服公司的代表,还有来自沙特、越南、泰国、巴西等新兴发展中国家的油公司代表,围绕智能化转型积极发言。面对工业4.0时代新征程,石油公司基本是从同一起跑线开始。智能化群跑时代,谁能最终领跑行业,尚未可知。
从技术颠覆到认识革命
Uber改变出行方式、谷歌地图依靠受众生产内容、自媒体改变传媒生产格局……本次大会上,油气行业的企业家们用各种现实案例类比未来油气行业可能面临的颠覆性变化。
智能化时代,油气行业将面临怎样的颠覆性变化?尽管整体还不明朗,但雏形已显露。
新技术对油气行业的改造首先体现在生产效率的指数级提升。康菲石油公司全球钻井总经理大卫·福布斯表示,北美页岩革命成功的关键技术有两个:一个是水平压裂,一个是数据高效处理与分析。后者能够加快试验和反馈。即使失败,也能及时调整,一旦成功就大范围铺开。这种高效试错,是北美页岩成本不断降低的关键因素之一。
在中东地区,智能化技术已经大显身手。沙特阿美运用AI技术,使钻井时间普遍缩短5%,成本下降10%;通过推行地质工程自动化,使成本下降40%,解释时间缩短50%;通过部署井下机器人,实现操作成本减少60%。科威特运用AI建模分析油田减产,15秒钟就能产生500个分析结果,30分钟就能对100口井分析一遍,大大提高产量预测速度。
新技术为油气行业注入新的认识。大卫·福布斯表示,AI技术让传统知识形成认知体系的速度数倍提升,能够辅助其快速做出决策。未来,决策将越来越少地依靠经验,而改为依靠数据。
哈里伯顿提高产量部副主任米歇尔认为,在自动化的推动下,未来井下、井口的概念都会瓦解,用新视角审视整口井,将达到新的一致性。壳牌地下技术部副主任保罗也表示,未来井筒会越来越透明,上游勘探和开发学科的边界将会越来越模糊,在这过程中,大数据将扮演重要角色。
智能化改变的将不仅是油气生产的效率和理念,更是对油气商业模式的重塑。约翰·迈克里瑞指出,工业4.0容易被直接理解为引进新技术,它还应包括我们行业和企业组织如何去应对这些技术。正如GPS系统使得Uber叫车成为可能,但同时也需要人们愿意和陌生人拼车这一条件。
澳德赛能源公司首席执行官柯满德表示,能源行业要思考如何做到让能源供应与需求更好地匹配起来,要向微软和谷哥学习,实现生产传输工作流程全程追踪和监督。这个公司技术副总裁肖恩·索尔特也表示,以往行业中7年理论研究、30年制造试验的模式将会过时。因为在工业4.0时代,一个新理论、新创造两年就可能过时了。届时,油气产品将可能由客户来设计,生产流程以客户需求来再造,从而诞生行业的新模式。
数字化转型道路上尚需灵活应对
理念——新想法可能颠覆整个行业
没有新理念,就没有新举措。智能化转型是对以往传统经验范式的革新。新兴产业的一个想法,便可能颠覆一个成熟的行业;或是经由人工智能和先进模型增强的数字化数据,便能匹敌通过多年实践经验获得的专业所长。
麻省理工学院媒体实验室主任伊藤穰认为,对人类有益的想法会落地生根,即使目前看来令人难以置信。比如自动驾驶汽车,若确实能够减少大部分交通事故死亡,将会被接纳成为更安全的驾驶方式。毕竟全球大部分地区都已禁止香烟广告。未来,“驾驶乐趣”这一想法可能会变得与吸烟广告一样荒谬可笑。
新理念,引领新战略。在工业4.0的浪潮下,油气企业应采取更具全局观的方式进行战略规划,探索企业核心能力如何通过新的能力获得提升,从而开发新的产品和服务,并为更广泛的利益相关方创造新的价值。
劳动力——构建新型人才模型
正如巴斯夫集团(BASF) 高级副总裁兼首席信息官 Frithjof Netzer所说:“仔细审视我们的大学课程,你会认识到政府应该在培育信息技术文化方面发挥更大的作用。比如,编程和开发应用程序应成为课程设置的一个常规部分。”
在不断加速发展的互联互通、新型人才模型和认知工具的推动下,工作的内容和方式正在发生变化。企业需要摒弃传统的工业时代架构和做法,要掌握共同创建工业4.0社会的主动权,其员工也必须具备技术娴熟能力,成为转型变革的一股强大力量。
技术——被动挑战与主动应对
工业4.0的变革性在于能够使企业从物理世界中获取数据,进行数字化分析,并反过来推动物理世界的行为。这种持续循环的信息流动被称为“物理—数字—物理”循环,使企业能针对生态系统中的变化实时做出回应。
此外,企业亦能够利用收集到的大量数据总结规律,模拟并复制未来的可能情境,了解甚至预测未来变化。这将使企业能够更为迅速地回应突如其来的变化,更灵活地应对不可预知的环境转变,同时在应对内外部挑战时做好更加充分的准备。
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