文章核心观点 - 油气行业需从以假设驱动为主的研究范式，尽快迈向以数据驱动为主的新范式，以适应人工智能时代，实现行业重塑与效率革命 [1][3][10] 方法论对比：假设驱动与数据驱动 - 假设驱动：基于现有知识、理论和经验提出假设，再通过观察和实验进行验证，是一种“试错法”逼近真相的过程，优点在于方向明确、快速聚焦，缺点是初始假设可能不准确导致偏差 [2] - 数据驱动：强调通过收集大量数据，利用统计分析等方法挖掘模式与关联，是一种基于数据的“设计法”寻求最优解的过程，优点在于更客观地揭示新洞见，缺点是对数据质量与处理能力要求高 [2][3] - 两者并非对立，而是相辅相成、不可割裂的思维方式，如同人类与AI的关系是相互学习、共同提升 [3] 油气行业发展历程与范式演变 - 早期发现（假设驱动）：主要依赖直觉、经验及地表油气苗指引，例如1859年德雷克井的钻成，以及中国围绕“黑油山”、“石油沟”等发现的油田 [5] - 理论发展（假设驱动）：地质理论如背斜找油、海相生油理论推动了全球大规模油气发现，中国地质学家提出的陆相生油理论则推动了大庆、胜利油田的发现，近期煤岩气地质理论的成功验证亦是假设驱动的例证 [6] - 当前与未来（数据驱动崛起）：当前油气发现仍主要依赖人脑智慧与假设驱动，但面对非常规油气等复杂资源，传统经验已难以支撑，数据资产与技术变革性日益凸显 [7][8] 人工智能在油气行业的应用与进展 - 技术突破：2024年6月，之江实验室开发的GeoGPT地学大语言模型通过备案，具备文献阅读、地质图解译与生成等功能 [7] - 行业应用：2024年11月，中国石油发布700亿参数昆仑大模型，带来43个石油行业专业及通用应用创新场景，在勘探领域首次构建了涵盖地震处理、解释及测井处理解释的3个专业模型，相比传统方法在泛化性、精度上大幅提升 [7] - 未来潜力：AI在记忆、高维复杂问题处理、推理深度方面具有独特优势，可快速迭代修正经验模型，若未来AI大模型能拥有全球历史与实时数据并实现从推断到推理的跃升，将具备科学假想潜力，实现行业颠覆 [8] 数据驱动引领的行业变革与战略 - 工程方法论：基于系统科学提出的非常规油气“一全六化”工程方法论中，最关键一环是以数据驱动为引领的数智化管理，旨在打造全面感知、自动生产、实时优化等生产运营新模式，可成倍甚至成数量级提高作业效率 [9] - 创新探索：组织科研力量探索新资源类型与技术瓶颈，例如用“AI+生物学”发明终极采油法提高采收率，用“AI+化学反应动力学”探索地下能源存储及反应工厂 [9] - 公司战略：2024年，中国石油已将“数智石油”列为第五大战略举措，明确AI将重塑行业，推动以数据驱动为主、假设驱动为辅的新模式，使行业朝更高效、智能、可持续的方向前进 [10]