本報記者 綦宇 北京報道

    在物聯網的影響下，能源行業正在經歷着又一場變革，有人稱之爲繼蒸汽、電氣和自動化革命之後的“第四次工業革命”。

    時隔三年，在9月4日下午召開的第二版《BP技術展望》報告發佈會上，BP首席技術官David Eyton表達了上述結論。他表示，隨着物聯網技術的深入，以及各類開採技術的不斷演進，可開採的油氣資源總量還會不斷上升。

    “目前全球已發現的油氣資源爲55萬億桶油當量。據此，我們預計通過當今的技術，可對其中的十分之一進行開採 ，即4.9 萬億桶油當量。”大衛·艾頓說。

    到了2050年，油氣資源的可開採總量將增加約三分之一，達到7.3 萬億桶油當量，足以滿足至2050年全世界的預計需求，即1.8至2.5 萬億桶油當量。這還不包括煤炭、太陽能、風能、生物質能等等，人類技術可採的能源總和已經遠遠大於潛在需求的數量。

    即便如此，無論是政府還是企業，對於能源技術持續關注和投資仍然有其必要性，“因爲這些關注和投資，能夠發掘出比現有資源更加經濟、環境足跡更低的資源選項。”大衛·艾頓說。

    技術驅動可持續發展

    一直以來，用於能源生產和消費的技術不僅能夠促進能源本身的革命，還可以推動社會生產力的變化。面向未來，無論是對能源本身，還是經濟、社會和環境的影響，能源還將扮演最重要的角色。

    18世紀末，從瓦特成功改良蒸汽機開始，工業革命依託蒸汽機、內燃機和電力等能源技術，實現了一個又一個的生產力革命，進而開啓了一段史無前例的人口增長時代。其間，世界人口增長至八倍，人類預期壽命也翻了一倍。

    但是，人口的快速增加，對於能源的消費從煤炭到石油、天然氣，帶來的問題也與日俱增。如溫室氣體排放、城市過度擁擠和空氣、水以及土壤的污染等，能源的使用也給人類社會帶來了許多的問題。

    這也是當今世界，全球社會面臨的雙重挑戰——既要滿足日益增長的能源需求，也要同時減少溫室氣體排放。空氣質量和水污染等其他問題也有待解決。

    大衛·艾頓表示，這一困境可以通過以下方式得到解決：儘可能高效地利用能源進而減少能源總消費，即節能；向低碳、零碳甚至負碳能源過渡，即能源轉型。

    “能源轉型包括使用可再生能源或核能，也包括在發電領域用天然氣替代煤炭，因爲天然氣發電的碳排放量僅爲燃煤發電的一半。在以下這兩大領域，技術均可扮演關鍵角色：提高能源使用效率，提升低碳能源的可負擔性和可用性。”

    實際上，在能源效率的提升方面，儘管人們爲了開發和改進能源轉換技術付出了諸多努力，但是能源系統在整體上仍十分低效。在《報告》中顯示，早期人類在運用熱力學理論和簡單工程模擬的極限，是全球一次能源需求可以降低85%，不過，最新的研究表明，這一估計或許“過於理想”。

    在劍橋大學工程系和BP的最新研究中，技術手段提升能源效率的極限，是能源消費量總量降低40%。在此情景下，煤炭、石油、天然氣和生物質能的需求將分別降低31%、47%、40%和40%，每年能減排135億噸二氧化碳。包括電力、供熱、交通等諸多方面，都有非常大的節能潛力。

    如果這一模式在未來的運行中，被認爲是經濟可行，將會影響能源供應體系的方方面面，無論是政府還是企業，在面對未來做出能源供應決策時，應對這一模式足夠重視。

    數字化改變能源體系

    在未來所有可能的技術革命中，無論是油氣、可再生能源還是氫能、核能，都無法脫離數字化帶來的影響。

    報告預計，隨着數字工具（包括傳感器、超級計算、數據分析、自動化、人工智能等）依託“雲”網絡而得到應用，到2050年能源系統內各分支的一次能源需求和成本將降低20%-30%。

    能源行業數字化的構成要素包括了各類傳感器，它們收集數據流，通過監測諸如石油鑽機、煉油廠、車輛和發電系統等機械系統，爲其提供數字化表達。“大數據”軟件對傳感器網絡所生成的海量數據加以迅速處理和分析，使人們能夠在作業前和作業期間進行模擬，進而對結果進行建模和優化。

    數字技術的演化被《報告》描述爲“四個視域”，而每一個視域都對能源行業具有深刻影響。能源行業目前已經跨越第一視域，基礎機器學習和增強/虛擬現實等技術，目前已經在能源行業得到了比較廣泛的應用。

    以油氣行業爲例，將智能傳感器裝在鑽頭上，它可對鑽頭的剩餘壽命加以管理；利用人工智能對下游領域的油輪進行追蹤，有助於交易員進行更加明智的決策。

    在第二視域，則已經有先進的成像系統、互聯網汽車和先進的3D掃描等技術，對能源及其周邊行業進行影響。

    而在更廣泛的前景中，對能源行業的AI前景而言，認知系統將有一席之地。它能夠更智能、更流暢地與人類專家互動，並提供明確的解釋和答案。