研究概述
油气勘探作为石油工业的上游核心环节,其技术进步直接关系到全球能源资源的发现与开发效率。随着大数据、人工智能、云计算等技术的快速发展,油气勘探行业正经历着深刻的数字化转型。本报告系统梳理了全球主要石油公司(包括国家石油公司和国际石油公司)在油气勘探领域的智能数据处理软件,涵盖软件的中英文名称、研发时间、合作伙伴、主要功能、技术特点、应用成效等多个维度,旨在为油气行业数字化转型提供参考借鉴。
研究范围涵盖十余家全球主要石油企业,包括泰国石油(PTTEP)、阿布扎比国家石油公司(ADNOC)、沙特阿美(Saudi Aramco)、埃克森美孚(ExxonMobil)、意大利埃尼(ENI)、壳牌(Shell)、英国石油(BP)、斯伦贝谢(SLB)、贝克休斯(Baker Hughes)、康菲石油(ConocoPhillips)、卡塔尔能源(QatarEnergy)、挪威石油(Equinor)、道达尔能源(TotalEnergies)以及科威特石油(KPC)等。研究方法采用官网信息提取、网络搜索、文献分析等多种途径相结合的方式,力求全面准确地呈现各公司在油气勘探智能化领域的最新进展。
其中泰国石油(PTTEP)、阿布扎比国家石油公司(ADNOC)、沙特阿美(Saudi Aramco)、意大利埃尼(ENI)、壳牌(Shell)、斯伦贝谢(SLB)先前已经讲过了一些内容,大家可以先翻翻我的历史文章,也直接点击以下链接:
言归正传,今天讲贝克休斯(Baker Hughes)
一、BHC3™人工智能平台(BakerHughesC3.ai)
BHC3™人工智能平台(BakerHughesC3.ai)是贝克休斯与人工智能软件公司C3.ai于2019年6月成立的合资企业成果,旨在将贝克休斯的全方位石油和天然气专业知识与C3.ai独特的AI软件套件相结合,为石油和天然气行业提供数字化转型技术方案。

研发时间:2019年6月正式宣布成立合资企业,同年11月与微软达成三方联盟
合作伙伴:贝克休斯与C3.ai合资开发,同时与微软Azure建立战略合作,壳牌等油气企业参与开放AI能源倡议
优势:①AI 赋能石油与天然气:BakerHughesC3 AI (BHC3) 是一家合资联盟,汇聚了贝克休斯的能源技术专长与 C3 AI 独特的人工智能软件,共同推动石油和天然气行业的数字化转型。②BHC3 + Microsoft Azure:贝克休斯与 C3 AI 携手微软,共同提供一套安全可靠的 BHC3 AI 应用套件,该套件已针对微软 Azure 平台进行优化,并可在企业内灵活扩展。③贝克休斯的数字化转型:贝克休斯在其业务中广泛应用 C3 AI 套件及相关应用,致力于提升运营的生产力和效率,并实现其产品与服务的人工智能化赋能。

1.Energy Management 2.Inventory Optimization 3.Process Optimization

4.Production Optimization 5.Production Schedule 6.Optimization Reliability

7.Supply Network Risk 8.Well Development Optimization
篇幅有限,简单介绍一下BHC3 Production Optimization、BHC3 Reliability两个部分
1.1 BHC3™生产优化(BHC3 Production Optimization)
主要功能:BHC3生产优化是一款基于人工智能的应用程序,让油井操作员能够查看实时生产数据,更准确地预测未来产量,并优化操作以提高油气生产率。该应用程序持续使用机器学习算法快速聚合生产操作中的历史和实时数据,创建从单个和多个油井到管道、分销和销售点的生产综合视图。然后将机器学习应用于数据进行异常检测、生产预测和改善生产性能的规定措施。先进的机器学习模型通过生成碳氢化合物产量和油井、管道和网络资产流量的流速、压力和温度预测,创建连续、近实时和精确的生产操作虚拟表示。
技术优势:该应用程序采用混合方法,利用基于物理和数据驱动的人工智能模型生成准确且易于解释的预测和指定动作。例如,工程师可以精确地确定要调整哪些注入井以获得更高的产量。
主要成效:在MEG Energy的成功部署案例中,BHC3生产优化通过定制的基于分析的警报和虚拟仪表,提供300多口热采油井的乳化液、气体和蒸汽测量,显著提升了上游油气产量和采收率。
1.2 BHC3™可靠性(BHC3 Reliability)
主要功能:BHC3可靠性应用程序集成了深度学习预测模型、自然语言处理和机器视觉等功能,可以持续收集来自公司传感器网络、企业系统、维护记录、管道和仪表装置的数据。利用来自全系统的历史及实时数据,BHC3可靠性机器学习模型能够识别导致设备故障和流程混乱的异常情况,运营商可据此采取主动干预措施,减少停机时间和营收损失。
技术优势:BHC3可靠性系统体系方法可部署在油气行业的所有部门,适用于陆地和海上平台、压缩站、炼油厂和石化工厂的资产维护和流程监控。
主要成效:通过故障预防建议和规范化操作等方式强化程序预警功能,显著减少运营停机时间,提高生产率。
二、Cordant™数字化解决方案(科丹特数字化解决方案)
Cordant™是贝克休斯旗下的旗舰级工业数字化解决方案平台,提供灵活且互联的数字化解决方案,适用于工业机器、设备和系统。

三、engageSPC™(井口压力控制的数字化平台)
井口压力控制的数字化平台(engageSPC™ digital platform )是贝克休斯自主研发的数字化平台,专注于地面井口压力控制(Surface Pressure Control)领域的智能化管理。该平台旨在通过全数字化维护解决方案优化生产正常运行时间,延长地面井口设备和采油树的使用寿命。平台整合了商业智能服务、资产基础解决方案和数字化供应商管理库存等核心模块,为油气生产企业提供从设备安装、维护到报废的全生命周期数字化支持。商业智能服务(Business Intelligence Services)、资产基础解决方案(Installed Base Solutions)和数字化供应商管理库存(Digital VMI)等核心功能模块。

engageSPC™ digital platform
适用对象:地面井口设备、采油树(Christmas Trees)的数字化管理与维护。
技术优势:engageSPC平台将维护活动从条件驱动模式转变为完全托管服务模式;为全球野外服务工程师提供数字化连接能力,支持实时数据共享和远程技术支持;通过统一的数字化平台,engageSPC实现了设备信息的集中管理。用户可以在平台上查看完整的资产基础信息、维护历史记录和各类报告,形成标准化的设备管理体系;平台通过自动化维护提醒和备件管理功能,确保设备维护的及时性和备件供应的可靠性。
以下五个章节只针对贝克休斯的五个勘探开发软件进行。
四、Leucipa™自动化油田生产解决方案
Leucipa™ 是贝克休斯(Baker Hughes)推出的自动化油田生产解决方案(Automated Field Production Solution),是一种高度适应性强、可扩展的智能化生产管理系统。该方案集成了先进的自动化服务与人工智能技术,可贯穿整个油田生产运营生命周期,实现从数据采集到决策优化的全流程智能化管理。Leucipa™ 依托贝克休斯数十年的油田专业经验,将深厚的行业知识内置于算法、工作流和人工智能模型之中,为油气生产企业提供全方位的数字化转型支持。

Leucipa-workflows-card
Leucipa ESP optimizer:从现有油井中最大化油气产量,同时优化电力消耗和水处理效率
Leucipa Field Optimizer:提升现有井场综合性能,优化举升系统、化学药剂使用和储量回收
Leucipa Chemicals Optimizer:有效防止生产和人工举升作业中的流动保障问题及设备故障
Leucipa Field Connect:实现数据互联、生产最大化与成本降低,实时监控和分析人工举升系统
Leucipa Edge Apps:通过实时边缘智能和预测性设备健康监控,最大化泵的正常运行时间和性能
Leucipa Lift Optimizer:确保各类举升系统的可靠性能,延长设备使用寿命,降低成本和排放
Leucipa Production Management:通过智能自动化、先进分析和实时集成,优化全油田运营效率
Leucipa Reservoir Management通过综合监测、建模和注水工作流程,优化储层和油藏性能表现

1.ESP optimizer 2.Field Optimizer 3.Chemicals Optimizer


7.Production Management 8.Leucipa Reservoir Management
技术优势:①全油田覆盖能力,可轻松配置整个油田各方面的体验,实现从单井到油田级的全方位管理覆盖。系统支持在人工举升、网络、化学药剂、电力和修井作业等多个关键领域实现智能化决策支持,显著提升整体运营效率。②智能决策支持,通过先进的人工智能算法和数据分析能力,帮助企业在复杂多变的油田运营环境中做出更精准、更及时的生产决策。系统能够自主识别生产异常、预测设备故障、优化生产参数,为管理层提供科学的决策依据。
主要成效:Leucipa™ 解决方案采用敏捷部署模式,企业无需采购额外硬件设备即可完成系统上线。方案支持云端扩展,可根据油田规模和发展需求灵活调整运营能力。系统配置过程简便高效,用户可根据特定的运营需求和流程,精确配置工程连接器和工作流,确保方案与企业现有运营体系的无缝对接。

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