壳牌将利用人工智能技术进行深海油气勘探
随着人工智能热潮席卷全球，不少传统行业也加速利用人工智能技术提高生产效率，而传统能源行业也位列其中。美东时间周三，壳牌公司表示，将与大数据分析公司SparkCognition合作，利用后者的生成式人工智能技术进行深海勘探和生产，提高海上石油产量。两家公司计划利用先进的生成式人工智能技术来处理大数据并自动分析，加快地下结构成像和勘探的步伐。
除了深海油气勘探以外，生成式人工智能技术正被应用于其他复杂问题，比如陆上勘探、气象模式卫星成像、国家安全和威胁评估等。
油气行业产业链上游为勘探开发，中游为交易运输，下游为炼化、销售至终端消费者等。一个新的油气井的开发涵盖物探、钻井、录井、测井、固井、射孔、采油等环节，伴随着油气井的老化，还引入有修井、增采服务、油田环保维护等环节。
油气勘探处于油气产业链的上游环节，油气勘探是油气开采的第一个关键环节，它是油气开采工程的基础，其目的是为了寻找和查明油气资源，利用各种勘探手段了解地下的地质状况，认识生油、储油、油气运移、聚集、保存等条件，综合评价含油气远景，确定油气聚集的有利地区，找到储油气的圈闭，并探明油气田面积，搞清油气层情况和产出能力的过程。
油气勘探，是指为了识别勘探区域，探明油气储量而进行的地质调查、地球物理勘探、钻探及相关活动，是油气开采的第一个关键环节。运用的原理包括“地震地层学”、“数值模拟技术”等，采取的方法有“地震勘探”、“重力勘探”等。新中国的油气勘探技术堪称世界一流，在发达国家视为畏途的地方，找到了很多大型油气田。
它是油气开采工程的基础，其目的是为了寻找和查明油气资源，利用各种勘探手段了解地下的地质状况，认识生油、储油、油气运移、聚集、保存等条件，综合评价含油气远景，确定油气聚集的有利地区，找到储油气的圈闭，并探明油气田面积，搞清油气层情况和产出能力的过程。
随着全球市场竞争愈演愈烈，油气勘探开发项目越来越复杂，资本越来越密集，油气勘探开发行业需要进行不断的技术创新，尤其要在前沿技术领域取得重大突破，才能获取进入油气新领域、降低成本以及增加采收率的机会，建立技术领域合作伙伴关系成为应对压力、分担风险的优先选择。同时，石油公司积极布局和优化上游资产，通过资产收购的方式补充资源，在全球范围内寻找油气机会，为长远发展打下坚实基础。此外，为了解决油气领域带有战略性质的复杂技术任务，单靠油气勘探开发行业本身的努力还远远不够，在这种情况下，往往需要国家的参与。