褚明

从千禧年初至今，二十年的寒来暑往，二十年的栉风沐雨，沈晓东以科研为龙头，以技术支持和产品研发为两翼，架构起国际化桥梁，重视科技创新和技术载体研发，积极推动数智化转型，培育核心技术和特色技术，完善油气和新能源工程技术系统，着力利用新兴技术的科研成果转化，持续提升自身的自主创新能力和解决油气行业生产关键技术难题的能力，为油气行业的数字化转型和能源的高效利用提供了一体化技术支持与服务。

油海观潮，卷舒风云之色

作为中国油气工程数字化探索的先锋，沈晓东对本行业数字化发展程度和整体运行态势有着从宏观角度的深度了解。在他看来，正是内部资源品质变差和外部转型竞争两大主要因素，“双管齐下”地迫使石油行业必须进行数字化转型。如今发展数字化、智能化关键技术成为行业热点话题，也是为了“内外兼修”地解决这两个行业内部矛盾和外部矛盾，以求能够应对生产效率和可持续发展等多方面的挑战，提高企业与行业的盈利能力，强化产业链中每个企业个体应对未来市场波动的韧性。

在油气行业面临资源运转和产业链已经相当成熟，总体而言已达到饱和瓶颈的背景下，沈晓东依然能够敏锐地从中察觉到机遇与广阔的发展前景。他给出的解决答案是“数字化”。“数字化是迄今为止让油气行业从传统重工业走向现代工业的独木桥，可能未来还会有别的出路，但是至少从现在来看，只有数字化。”沈晓东这句切中肯綮的回答，明确了为什么绝大多数油气行业的领军企业正在积极探索利用数字化和智能化手段驱动技术突破、一体化服务及业务创新的蓝海，也指出了数字化将成为企业应对挑战、实现破局的利器，能够帮助油气企业走上竞争的快车道。

然而，在石油企业布局数字化智能化方面，沈晓东面对未来数字化无限机遇却没有盲目乐观，他也意识到油气行业在现代数字化转型的浪潮中也是困难林立，危机重重。沈晓东从行业本身的限制性出发，层层剖析：“油气田企业属于资源型企业，受地域影响大，客观条件和资源能力对数字化转型带来一定挑战。”

首先就在于文化理念层面上的挑战。企业文化变革是数字化转型的前提，然而油气企业在业务场景标准化和数字技术应用之间存在认知偏差与沟通鸿沟，转型的文化理念土壤尚未形成。当前不少企业认为，数字化转型只是信息化系统的实施或新技术的试点，却没有意识到数字化转型是涉及企业全业务、跨职能的系统性改革工程。其次就是数据责任的多样性妨碍了对数据的一致性管理，会带来安全缺陷，并给数据分析业务造成麻烦。再次就是转型过程中将会应用到的关键技术尚未完备。在数字化转型过程中，以大数据、云计算、物联网、人工智能、移动应用等为代表的新技术逐步得到应用，但这些技术如何跟油气相关业务结合并有效落地仍有待突破。

除此之外，油气企业的管理模式的革新手段和数字人才的稀缺也将成为油气行业数字化转型过程中亟待解决的重难点。油气企业自身组织庞大、业务结构复杂，新的技术、新的模式与原有管控体系在规划与实施中面临博弈；数字化转型对员工的数字素养提出了全新挑战和要求，目前企业就已面临数字人才紧缺、能力不足、结构失衡等严峻挑战，未来油气相关的数字人才的缺口也只会越来越大。

优中选优，吐纳珠玉之声

新一轮科技革命和产业变革席卷全球，信息化、数字化、智能化新技术的应用正不断加深，数字化转型已成为我国数字经济高质量发展的重要引擎和经济增长的重要驱动力。油气领域的科技革命和数字革命也正以前所未有的广度和深度包举宇内，新材料、新能源等新技术新产业与油气工业的跨界融合成为技术创新的重要途径。作为目前全球信息化程度相对较低的行业之一，油气工业的数字化程度远低于全球产业平均值，其他产业正如火如荼地通过大数据、人工智能等新技术，实现数据自动采集、实时监控、智能生产优化与智能决策进行数字化转型，现在，油气工业数智化已箭在弦上，不得不发。

目前已成为诸多研究领域中最为活跃的技术之一的深度学习，因其能够大幅度提升数据分析的准确性与效率，且出具的分析结果的准确率和合理性能够随着数据集的进一步丰富而显著提升。其中，长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）作为循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变种，因具有选择性记忆短期和长期预测视野模式的特性，利用该技术搭建的数据模型被认为是最有效的序列预测问题的解决方案，能够有效地解决原有的RNN技术存在的长期记忆能力不足的问题。

今年，沈晓东基于长短期记忆神经网络技术所研发的同领域控制系统的仿真测试平台，发出了将该技术应用于油气行业的“先声”。

这项成果在应用于油气工程相关控制系统的模拟与测试时，能够在海量数据处理过程中更善于发现复杂特征，更精确地反映出油气能源生产控制系统应用的实际效果以及进度质量，并能在一系列仿真模拟环境中进行多重模式的测试与检验中，通过数据采集、模型训练、模拟测试和数据分析等步骤，优中选优地从市面一众纷繁复杂、质量参差不齐的成果中筛选出一项或多项的能够符合用户企业控制预期的成熟的研究成果或系统，并在以油气工业为代表的大型能源企业中，提升对同类技术成果的筛选效率，帮助计划应用该平台的用户企业更全面地了解油气工业控制系统的运行情况，从而对控制策略进行优化，提高系统的性能和稳定性，选出最符合在能源领域的用户企业的控制系统，节省了试错的人力成本与时间成本。

对于油气行业的数字化前景和发展趋势，沈晓东也做出了展望，他表示：“在智能化、‘双碳’战略目标的新时代背景下，‘数字化转型、智能化发展’是能源行业极为核心的战略目标。由‘数’到‘智’，是一场阵痛期极长的系统性变革，要抛弃以前‘储量为王’的理念，树立‘数据为王’的新理念，加大数据治理力度，提升数据价值。”

我们显然已经看到，数字化已渗透到油气行业各个环节，数字化的转型也成为一流国际油气公司的必由之路，成为全产业链转型升级的终南捷径。也相信在未来，处在转型阵痛期的企业们，能够应用数据科学与大数据技术，挖掘出油气领域数据资产的价值，提供高效数据及一体化服务支撑油气勘探开发领域科学研究及决策管理现代化，推动以油气领域为代表的传统重工业完成数字化“涅槃”。