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2022 年的报告还将人才危机定 程出现失败，他们就能确定容器 安全问题并不了解。他们查阅数
义为该行业最严峻的挑战之一， 或管路的压力达到其最大值需要 据库，只查看数据。他们并没有
见图 1（石油和天然气行业依赖 多少小时。反过来讲，这些信息 什么洞察力，也很少有能力领悟
于专业人才，他们可以预测潜在 可以提供在问题出现之前采取预 参数 A 与参数 B 有何关联。
的危险，在危机发生之前采取措 防措施的能力。而自动化、人工 Chappell 还 指 出，“ 供 应
施）。 智能和机器学习可为人们提供在 链充斥着许多不同的数据源。这
这些进展已经讨论了一段时 问题发生之前解决问题的途径。 也将跟踪计划置于许多不同的孤
间。在一篇题为《我们所知道的 从长远来看，自动化也有利 岛中，使企业有效组织和领悟这
石油工程的终结》的文章中指出， 于行业发展。石油行业的工作人 些数据成为一个挑战。这种缺乏
未来的石油工程工作量可能会减 员通过查看和研究地震数据来开 一致性的效果使众多公司难以标
少，与今天的工作截然不同，下 启他们的钻探进程，制定钻井计 准化他们的产出，这也使记录和
一代石油工程师将不得不满足可 划，以及如何在钻井、采油之前 保存过程变得更加复杂。随着各
持续发展和低碳排放的要求，以 使所有的施工作业最为有效，然 公司通过数字转型从孤岛模式转
及从根本上提高生产力的需求， 后就是在现场建立采油站或采油 向更多量身定制和集成的方法，
而这些需求只有人工智能（AI） 设施来处理和输送这些采出的油 加之随着世界正在转向新能源模
和数字化才能使之推动。这表明 气资源。所有这些都是难以置信 式，能够理解和认识这些新的数
30 我们需要重新审视石油工程师的 的高成本作业。如果这些作业能 据源和解法将会对企业的可持续
大学教育以及职业发展和培训的 够采用自动化操作，各类施工都 发展起到基础性的作用。”
各个方面。 进行适当的优化，那怕是微小的 行业问题的解决方案来自合
改变，都会提高行业的成本效益， 作和伙伴关系。实现这一目标的
自动化和海上钻井平台 并能节省大量资金。 一种途径就是行业的领军者与提
供数据科学和石油工程课程的学
自动化对行业的未来至关重
行业特定问题 院或大学一起合作，帮助行业的
要。大多数海上生产平台都是有
人操作的。如果设备出现故障， 当涉及到安全问题时，该行 领军者们思考 相关课程，见图 2
有人就会对设备进行维修。如果 业拥有接受专门和专业培训的数 （为了应对行业的人才危机，行
公司已经拥有通过自动化方法不 据工程师其重要性不能被低估。 业的领导者需要与学院和大学合
断收集的数据，并对这些数据进 一般的计算机工程师、数据工程 作，让毕业生能更好地为现实世
行适当的分析，那么他们就能提 师或数据科学家大都没有石油行 界的挑战做好准备）。学生们在
前预测问题。例如，如果一个进 业的工作经历，对该行业固有的 进入石油和天然气专业时，统计
