【本站訊】日前，中國工程院院士、油氣鑽井工程專家蘇義腦，美國國家工程院院士、國家傑青獲得者張東曉共同做客第39期黃島講壇，先後為師生作學術報告。我校學術委員會主任、中國工程院院士孫金聲主持講壇，300餘名師生聽取報告。

蘇義腦院士作題為“對我國油氣形勢的認識與思考”的學術報告 王大勇攝影

蘇義腦院士作題為“對我國油氣形勢的認識與思考”的學術報告，介紹了世界能源格局的發展現狀。隨著能源結構的改革，從2012年到2017年，新能源即非化石能源產量增幅達1.9%，而煤炭、石油、天然氣等化石能源的占比都出現不同程度的下降，但總體上看，化石能源在世界能源格局中占比仍高達五分之四，其中石油仍有廣闊的發展空間。蘇義腦強調，學術意義上的非化石能源包括核能、水電以及風能、太陽能、生物質能、地熱能等可再生能源，而風能在可再生能源中占比達52.2%。

對於未來世界能源格局的發展，蘇義腦講到，據專家預測，到2035年，全球一次能源需求將從目前的130億噸油當量增至162億噸油當量，石油和天然氣占比分別為31%和27%”；到2050年，隨著全球人口的增加、人民生活狀況的改善，全球一次能源需求量將比2000年增長一倍，非化石能源也將加速發展，占世界能源總量的三分之一。

“合理的油價基線是一條斜率很小的直線，但實際油價基線仍表現為波浪形狀。”蘇義腦以影響油價的五個主要因素分析展開，即經濟形勢、基本定位、供需關係、地緣政治、人文幹預等五個方麵，深刻論證了油價的變化形式以及預測了我國今後石油天然氣行業的發展前景。油價升降是經濟運行的顯示器、低油價是挑戰也是機遇，落實綠色發展理念體現出蘇義腦院士對應對未來油價形勢的判斷和思考。

為向觀眾直觀分享我國能源發展現況，蘇義腦羅列出2012年、2016年及2017年三年間煤炭、石油、天然氣與新能源在我國能源總量中的精確占比，具體地進行分析，列舉出數據並作出未來預測，“在2035年，中國的一次能源需求將由目前的30億噸油當量增加至40億噸油當量，其中油氣占比分別為17%和14%。一次能源需求將在2040年達到峰值，約40億噸油當量。”

談及我國油氣供應安全的若幹問題時，蘇義腦表示：“目前我國還未建立完備的油氣戰略儲備體係，油氣風險應對能力不足。”針對問題，蘇義腦總結出四大策略：第一深耕國內，穩油增氣；第二優化布局，分享資源；第三互聯互通，多元供給；第四多方資源，中國市場。談及具體發展方向，蘇義腦院士表示：“我國未來油氣發展需依靠科技創新，加大國內石油勘探開發力度，保證我國能源安全。同時需貫徹落實習近平總書記關於能源革命“四革一合”精神，多策並舉，開源節流。”

放眼未來，工程技術是實現我國油氣增儲上產的手段和重要保障。蘇義腦總結出油氣工程技術的34683，即以工程技術和勘探、開發共同構成石油工業上的三大支柱；以信息化、集成化、智能化、個性化為四化特征；更深、更快、更便宜、更清潔、更安全、更聰明為六更趨勢等等。“未來應以需求導向、創新驅動、工藝牽頭、裝備先行為發展戰略，如此才能將我國油氣行業發展得更大、更強。”

張東曉院士作題為“機器學習及其在石油工程中的應用”的學術報告 王大勇攝影

張東曉院士作題為“機器學習及其在石油工程中的應用”的學術報告，結合當下熱門的大數據與人工智能應用，深刻剖析機器學習在尋找非常規油氣“甜點”、人工智能數據驅動描述注采關係以及利用長短期記憶網絡補全測井曲線與生成人工測井曲線等諸多方麵的潛在應用。他提出，隨著新一輪科技革命和產業變革正在萌發，大數據的形成、理論算法的革新，智能化已經成為技術和產業發展的重要方向。

機器學習就是將概率論、統計學等領域的知識與計算機技術進行交叉融合，研究計算機如何模擬或實現人類的學習行為以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構，並使之不斷改善自身的性能。張東曉率先指出機器學習的本質內容，“機器學習就是在不直接針對問題進行編程的情況下，程序自動提高性能，提取重要的模式和趨勢的研究領域。”

“機器的算法有多種多樣，關鍵就在於如何選擇合適的算法。”張東曉結合自身經驗講解回歸算法、聚類算法、分類算法、降維算法等多種算法的自身規律及適用範圍，並以計算的數據量，數據是否需要分類、是否需要分析數據結構等方麵為依據介紹如何正確選擇算法以及算法的實際應用方法。

基於機器學習的研究，張東曉從介紹利用機器學習生成地質力學測井曲線開始，一步步展現自己的研究成果及方向。就頁岩氣開發主控因素大數據分析的研究，他得出壓力係數和孔隙度具有強相關性等實驗結論；針對物理問題的控製過程方麵，他表示利用機器學習可以判斷開采過程中地層所發生的物理過程，利用數據同化法則可以確定物理過程描述模型中的參數；在人類所不了解的映射關係等方麵的問題上，通過機器自己學習即可獲得真實數據，切實地解釋了目前石油領域所存在的部分難題。

“機器學習在石油工程的潛在應用還比較初級，大多僅僅為機器學習方法的簡單應用。”麵對機器學習所處的現狀，張東曉毫不避諱地指出挑戰所在，現階段數據不足，難以進行深度學習計算，算法結合也過於直接，不能根據實際情況調整算法等問題，成為限製機器學習領域發展的重要因素。但張東曉同樣認為，通過機器學習的進一步研究與滲透，石油領域在滲流機理、油藏模擬、測井分析以及鑽完井等領域或將取得重大突破，機器學習等新興科技在未來石油勘探開發中大有可為。

蘇義腦，教授級高工，博士生導師，中國工程院院士，油氣鑽井工程專家。中國石油集團鑽井工程技術研究院原副院長，油氣鑽井技術國家工程實驗室主任。中國工程院能源與礦業工程學部主任，中國振動工程學會理事長，中國科協委員。《振動工程學報》主編，中國工程院院刊《能源前沿》（Frontiers in Energy）主編，《石油學報》、《石油勘探與開發》等多家刊物編委。在定向井、叢式井、水平井等鑽井技術研究與應用方麵有深厚造詣。在鑽井力學、軌道控製和井下工具研究中的多項創新成果居國際先進水平，形成體係用於生產效益顯著。作為主研人員連續參加國家重點科技項目攻關，成果獲國家科技進步一等獎2項、二等獎1項，國家技術發明二等獎1項。出版學術專著9部，編譯著4部，發表論文200餘篇。被國家授予“做出突出貢獻的中國博士學位獲得者”稱號，獲全國首屆博士後獎和“全國優秀博士後”稱號、中國石油天然氣集團公司科技鐵人獎，中央企業勞動模範、中國石油天然氣集團公司特等勞動模範和“首屆鐵人獎章獲得者”。

張東曉，教授，博士生導師，美國國家工程院院士。北京大學工學院院長、研究生院常務副院長、海洋研究院院長、國家傑青獲得者，“長江學者”講座教授。美國地質學會會士。地下水文學、非常規油氣開采（煤層氣、頁岩氣）、二氧化碳地質埋藏領域國際著名學者，其隨機理論建模、數值計算、曆史擬合和機器學習方麵的研究成果已被國際同行廣泛采用。著有專著２部，其中2002年出版的《滲流隨機理論》（美國學術出版社）已成為領域內經典著作；發表學術論文210餘篇，其中SCI論文170餘篇。先後擔任權威性雜誌《水資源研究》《國際石油工程師雜誌》等7種國際學術雜誌副主編。發起並組織國際學術會議20餘次，作特邀學術報告80餘次。曾擔任英國國家研究理事會“能源研究評估委員會”委員、美國國家研究委員會“地球科學2010-2020科研規劃委員會”委員、達沃斯世界經濟論壇（WEF）“全球議程理事會”理事。