我们见证了人工智能（AI）在不同领域的卓越表现，例如1994年Chinook在跳棋比赛中与Tinsley战平，1997年Deep Blue击败卡斯帕罗夫的国际象棋比赛，以及2017年AlphaGo战胜Ke Jie。
现代AI的许多核心技术早已存在数十年，并且逐渐成为许多行业的变革力量，能源行业也不例外。在这个传统上与“Wildcat 野猫井”和“钻井工”密切相关的行业中，AI为提高效率、降低成本以及促进向清洁能源过渡提供了重要机会。
【注】 Wildcat 野猫井-指的是初探井。
之所以有这么个名字，是因为在得克萨斯/俄克拉何马石油潮的初期，这些探井都深入无人之地。钻井工人们经常会捕猎一只野猫（如美洲狮、山猫、豹猫等等），将皮毛挂在井架上。野猫井意味着不确定性和风险性，需要钻井队员有足够的技能、丰富的经验，操作高质量的设备，因为任何时候都可能发生井涌
从20世纪70年代早期的实验性应用到如今复杂的AI驱动平台，能源行业逐步整合AI技术，以改善运营决策、数据分析和整体可持续性。
本文探讨了AI融入能源行业的关键阶段、技术进步如何推动这一进程，以及这些变化带来的益处与挑战。
理解AI的历史，认识什么是真正的新技术和不同之处，将帮助我们透过炒作看本质，教育利益相关者，专注于为特定问题应用合适的工具，并实现实际成果。
一、AI在能源行业的早期探索（1970年代-1980年代）
AI在能源行业的首次应用可以追溯到20世纪70年代，当时的初步尝试主要集中在专家系统上。这些系统试图模拟人类专家的决策能力，特别是在地震数据解释和开采优化等领域。
例如，石油和天然气公司尝试利用专家系统建模地质结构并预测潜在的开采点。然而，早期的应用受到计算能力不足和数据集不够健全的限制，难以实现这些系统的高效性和可扩展性。
这一时期的一个显著案例是由施伦贝谢（Schlumberger）与麻省理工学院合作开发的 Dipmeter Advisor。这是一个专家系统，旨在辅助解释用于石油勘探的倾斜测井数据（dipmeter logs），即分析地下地质结构的工具。
Dipmeter Advisor 使用了约90条规则的知识库和一个模式识别层，并为地球科学家提供了图形界面。尽管它取得了一些成功，但其应用主要局限于特定地质环境，如美国墨西哥湾沿岸。然而，这一系统开创了工作站辅助地质解释的新方法。
另一个重要的发展是AI在电力系统负荷预测中的应用。
1970年代中期，Paul Werbos 引入了反向传播算法（backpropagation），促进了多层人工神经网络（ANNs）的实际训练。到20世纪80年代，数字电子技术和分布式计算的进步使得更大规模的神经网络得以部署，从而推动了包括能源行业在内的AI商业应用的首次增长。
这些早期的尝试为AI在能源行业的后续创新奠定了基础，展示了AI在数据解释和决策过程中提升能力的潜力。研究期间的技术积累为AI在预测建模和自动化系统中的角色打下了坚实基础。
二、神经网络与机器学习在能源行业的成长（1990年代-2000年代）
这一时期大致与第二次“人工智能寒冬”重合，这段时间由于未达预期的技术能力，AI研究和开发资金减少。尽管研究资金缩减，但计算能力的进步以及1990年代机器学习算法的兴起，推动了能源行业AI应用的成熟。
机器学习技术使得更复杂的数据处理和建模成为可能，为处理大型数据集（如油藏建模、开采优化和维护调度）提供了可行性。石油和天然气行业尤其受益于这些技术，通过AI驱动的洞察来模拟地下地质结构、预测油井生产率并优化钻井策略。
这一时期的一个里程碑是将人工神经网络（ANNs）用于油藏特征描述和生产预测。
ANNs 在处理地震和地质数据方面变得更具实用性，从而创建更精确的油气生产预测模型。该阶段还出现了基于状态的维护技术与计算机算法的结合（最早可以追溯到20世纪40年代），以更好地预测设备故障，为现代基于机器学习的预测性维护奠定了基础。
三、物联网、大数据与AI的扩展（2010年代）
2010年代标志着能源行业AI发展的重要阶段，得益于数据收集和存储技术的快速增长。传感器技术、物联网（IoT）以及大数据分析的进步为AI创造了新机遇，尤其是在实时监控和预测性分析领域。
通过将IoT设备整合到能源系统中，公司可以监控广泛的设备、管道和电网网络，生成大量数据供AI算法分析并提取洞察。
AI对这些数据的处理和解释能力促进了运营效率的显著创新。例如，在电力行业，AI算法可以检测设备性能中的异常，支持预测性维护，最大限度地减少停机时间。
在可再生能源领域，AI驱动的系统开始帮助优化间歇性能源（如太阳能和风能）向电网的整合。通过准确预测发电水平，AI使电网运营商能够更好地平衡供需，改善电网稳定性和效率。
深度学习的进步进一步巩固了AI在这一阶段的作用。
深度学习能够识别大数据集中的复杂模式，为预测、故障检测和资产管理提供了宝贵洞察。大数据与AI的结合不仅提高了运营效率，还支持行业更广泛地转向数据驱动和自动化流程。
四、现代AI应用与可持续性驱动（2020年代至今）
如今，AI已成为能源行业提高效率和减少碳排放的核心技术。AI应用已超越传统领域（如石油和天然气），在可再生能源、电网管理和碳减排项目中扮演重要角色。2020年代，能源行业不仅采用AI优化现有操作，还用其应对气候变化和可持续发展挑战。
近年来，AI在可再生能源发电预测中的应用展现出显著潜力。准确预测太阳能和风能的发电量对于将这些间歇性能源整合到电网中至关重要。
AI算法通过分析历史气象数据、实时传感器输入和卫星图像，生成精确预测，帮助电网运营商管理电力流动，减少对化石燃料备用发电的依赖。
此外，AI驱动的平台现在能够进行能源交易和市场预测，根据需求、天气条件及其他动态因素优化买卖策略。AI还监控并管理电网负荷平衡，检测异常并减轻潜在中断。
智能电网中的AI系统可以响应需求波动、高效分配电力，甚至支持激励消费者在高峰期减少用电的需求响应项目。
结论与未来展望
AI在能源行业的发展历史是技术与强大数据及先进计算能力结合所展现的变革潜力的见证。过去五十年间，AI从实验性专家系统发展成为现代能源运营的基石，推动实时监控、预测性维护、可再生能源预测和可持续能源管理。
随着能源行业在满足全球能源需求和减少碳排放的双重挑战下继续前行，AI将在其中扮演关键角色。未来，AI在能源领域的应用可能包括更先进的自动化、更广泛的预测分析，以及在可再生能源整合与环境可持续性中的更大作用。然而，AI的广泛采用也带来诸如数据隐私、算法透明性和技术人才需求等挑战。解决这些问题将有助于在确保负责任和道德使用的同时，最大化AI的益处。
总之，AI在能源行业的历程凸显了其提升效率、降低成本并支持全球向清洁能源转型的能力。通过负责任地利用AI，能源行业可以迈向一个更加可持续和有韧性的未来。
