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掌握人工智能新機遇 開啟油氣智能化發展新篇章
中海油研討總院總工程師 蘇彥春
2025年4月25日，中共中心政治局就加強人包養合約工智甜心寶貝包養網能發展和監管進行了第二十次集體學習。習近平總書記在會上強調，面對新一代人工智能技術疾速演進的新形勢，要充包養意思足發揮新型舉國體制優勢，堅持自立自強，凸起應用導向，推動我國人工包養智能朝著無益、平安、公正標的目的安康有序發展。
近年來，隨著DeepSeek等國產包養留言板AI年夜模子技術的突起，人工智能加快賦能千行百業，作為國平易近經濟支柱的油氣行業也開啟了數智化發展新篇章，邁向加倍智能、高效、綠色的未來。
人工智能是推動油氣行業轉型升級的主要氣力
黨的十包養感情八年夜以來，以習近平同道為焦點的黨中心高度重視人工智能發展，指出“中國高度重視人工智能發展，積極推動互聯網、年夜數據、人工智能和實體經濟深度融會，培養壯年夜智能產業，加速發展新質生產力，為高質量發展供給新動能”。
2022年國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃》，明確動力領域數字化轉型等重點行業實施數字化轉型晉陞工程，推動實施煤礦、油氣田、油氣管網、油氣儲備庫、終端用能等領域設備設施、工藝流程的數字化建設與改革，晉陞動力體系智能化程度。
為落實黨中心決策安排，各部委、企業、處所層面相繼出臺了一系列政策文件，為推進人工智能與油氣行業的融會供給了無力的政策保證。2023年，國家動力局出臺《關于加速推進動力數字化智能化發展的若干意見》，進一個步驟明確動力行業與數字技術融會發展，是落實“四個反動、一個一起配合”動力平安新戰略和建設新型動力體系的有用辦法，系統安排了數字盆地建設、智能測井、智能鉆完井、生產現場智能聯動、智能管道、智能煉廠等油氣領域的重點任務。
與此同時，國務院國資委組織中心企業實施數字化轉型行動計劃，中國石油、中國石化、中國海油等發揮企業龍頭感化，同步發布了《數字化轉型行動計劃》，構成了“國家戰略—行業規劃—企業計劃”三級聯動機制，為油氣行業智能化轉型供給了無力保證。
此外，處所當局在油氣行業智能化轉型中也發揮了主要感化，通過搭建平臺、優化環境等方法，為油氣行業智能化轉型供給了傑出的生態。例如《山東省數字基礎設施建設行動包養網計劃（2024—2025年）》指出，推進石油勘察開發和油氣管道智能化。推進年夜數據和人工智能技術在勘察開發等領域應用。面向石油物探、鉆井、場站巡檢維護等場景，推廣智能鉆井、智能感知系統應用，加速建設智能油田。推動智能管道建設，加速油氣管網信息化改革和數字化升級。同時，處所當局還加強了與高校、科研機構的一起配合，推動產學研用深度融會，加快了科技結果的轉化和應用。
人工智能驅動油氣行業全方位改革
人工智能技術與油氣行業的深度融會，正在引發從基礎研討到生產運營路人。的全方位改甜心寶貝包養網革。以陸地油氣資源開發為例，中國海油通過研討范式、生產形式、治理體系的三維協同創新，慢慢樹立起“數據驅動決策、智能優化運營”的新型發展形式，在晉陞勘察開發研討效力、保證平安生產、優化資源設置裝備擺設等方面獲得衝破性進展。
（一）研討范式改革
人工智能技術正推動傳統經驗主導的研討范式向“數據—機理”雙輪驅動的創新體系轉變。
在勘察研討領域，針對鶯歌海盆地低速泥巖廣泛包養網發育、儲層與干層彈性參數差異小、儲層預測和含氣性識別的難度年夜的問題，通過構建基于儲層敏感參數的非確定性反演標簽庫，應用深度學習神經網絡構成了地動標準下的儲層智能分包養網類技術，儲層預測吻合率超過85%，含氣性預測吻合率超過80%。在測井解釋方面，基于機器學習的測井智能評價方式，可年夜幅縮短測井解釋時間，在某油氣田1000余口井的測井資料解釋中，解釋效力晉陞60%以上，含氣量預測中相對誤差小于15%。
在實驗研討方面，通過基于人工智能的砂巖薄片圖像鑒定的包養網dcard礦物朋分和分類模子，可解決傳統以肉眼觀察定量化表征難、效力高等問題，鑒定效力是人工鑒定的25倍，且準確度達到90%以上。
在油田開發指標預測方面，通過將滲流力學、油躲工程等專業知識嵌進機器學習，可實現油井初期產能的智能預測，在渤海某油田的驗證表白，該模子對新井初期產能的預測誤差包養網dcard小于8%，較純數據驅動模子精度晉陞10%。
（二）生產形式轉型
人工智能技術推動海上油氣生產與裝備制造向“無人化、自適應、高精度”升級。
在鉆井作業領域，“天眼工程”通過機器視覺技術與鉆完井業務的深度融會，創新構建了覆蓋人員行為、井筒狀態、設備運行的十類專屬視頻識別場景，構成全天候三維平安監測網絡，助力海上平臺實現百萬人工時零變亂記錄，推動平安治理形式由傳統人工抽檢向AI智能監測跨越式轉型。同時，基于強化學習算法研發的智能鉆井參數優化系統，實現鉆壓、轉速等關鍵參數的動態實時調控，促使機械鉆速均勻晉陞27%。
在油田生產領域，中國海油創新智能注采技術，通過地下賤場三維可視化與灌水層段動態調控的實時協同，實現油氣資源精準開發。在某油田示范項目中，智能注采調控系統使單井含水率從94%優化至80%，在日均產水量減少130立方米的同時將日原油產量晉陞20立方米，累增油約3%，降水增油後果顯著。此外，針對陸地環境特別性開發的臺風形式遠程調控系統，通過整合氣象年夜數據與生產優化模子，在2024年臺風季的生產不測關停包養次數年夜幅減少，包養價格勝利減少60余萬噸油氣產量損掉，包養網為海上油氣田增儲上產供給智能化解決計劃。
在裝備制造領域，獲得中國船級社認證的導管架智能焊接機器人獲得嚴重衝破，其搭載的視覺定位與實時質量監測技術使焊接效力晉陞37.5%，焊縫一次及格率達到99.96%的行業標桿程度，標志著我國陸地工程裝備制造技術達到國際領先位置。
（三）治理效甜心寶貝包養網能躍升
人包養網工智能技術重塑油氣行業治理形式，構成貫穿全產業鏈的“端到端”的聰明化運營體系。
在出海航線調度方面，依托年夜數據融會與人工智能剖析技術，通過航班規劃、落點選址、人員設置裝備擺設等多維度優化直升機航線計劃，測試結果顯示智能調度系統在總航班量與落點覆蓋率等指標上達到或超出人工排班程度。
在煉廠智能化建設方面，年夜榭石化發布的“管廊智能巡檢”系統集成巡檢機器人、熱成像儀、可見光攝像頭、氣體成分剖析儀及聲紋傳感器等多維感知設備，構建全天候自動化監測網絡，勝利將人工巡檢頻次從逐日24人次壓縮至6人次。
面向原油貿易決策場景，中化動力科技打造的“壹化網”平臺運用天然語言處理技術實時解析全球200多個市場數據源，結合LSTM時間序列預測模子，將貿易決策響應效力晉陞70%，2024年首季度通過該平臺精準指導完成56船次套期保值操縱，有用規避15億元市場包養網損掉，年夜幅強化了油氣企業在國際動力貿易中的風險抵御才能與決策靈敏性。
系統規劃要素協同，推動人工智能持續賦能油氣行業
盡管人工智能技術在油氣行業的應用已經獲得了顯包養著的進展，但數據質量、技術適配性與模子經濟性等還是阻礙人工智能價值釋放的關鍵原因。
據《2024油氣行業包養網數據資產化指數》統計，2023年全行業結構化數據綜合應用率為34.7%，非結構化數據（如地質圖像、工程日志）應用率仍低于12%。台灣包養網數據質量標準缺掉導致AI模子泛化才能受限，以某鉆井系統的機械鉆速預測為例，因分歧盆地數據編碼規則沖突，誤差率差異達34.5%。
別的，油氣場景的極端工況對算法提出嚴苛請求，如超深井監測需在175攝氏度/140兆沒有人喜歡「別人的孩子」。孩子撇撇嘴，轉身跑了。帕環境下實現≤500毫秒閉環響應，而主流邊緣計算框架均勻延遲1.2秒。同時，隨著年夜模子技術的發展，AI年夜模子在企業落地遭受了本錢效益均衡窘境，凡是認為行業級油氣年夜模子訓練需1200萬—1500萬元算力投進。
為此，相關企業應系統規劃應用場景、數據資源和焦點技術等要素的協同發展路徑，實現人工智能對油氣行業的持續賦能。
（一）加強場景—數據—算力的協同規劃
一是以價值導向錨定場景衝破標的目的，構建動態篩選機制。樹立“戰略—經濟—創新”三維場景篩選機制。聚焦戰略價值、經濟效益與創新潛力三年夜維度，樹立分層篩選與動態評估體系。在戰略攻堅層面，優先布局資源勘察、平安生產等焦點領域，圍繞地質建模、設備毛病預測等場景，衝破關鍵技術瓶頸，構成行業級解決計劃。在經濟轉化層面包養網評價，重點篩選管網優化、能耗治理等可量化場景，通過智能算法實現資源調度效力與本錢把持的同步晉陞。在創新培養層面，摸索新資料研發、碳資產治理等新興領域，孵化前瞻性技術應用。同時需樹立動態評估模子，結合技術可行性、投進包養網產出等到風險等級等指標，按期優化場景目錄，確保資源精準投放。
二是統籌數據全性命周期管理，釋放要素價值潛能。高質量數據是智能化的基石，需構建覆蓋采集、管理與應用的全鏈條治理體系。在數據標準化階段，應制訂統一的數據規范與質量標準，打破跨部門、跨系統間的數據壁壘，實現多源異構數據的語義對齊。在數據資產化層面，通過構建行業知識圖譜、開發智能標注東西，晉陞非結構化數據的可應用性，將原始數據轉化為可訓練、可迭代的數字資產。在數據暢通共享環節，摸索隱私計算、區塊鏈等技術，樹立平安可托的數據共享機制，推動跨企業數據協作。同時需強化數據與場景的深度耦合，針對分歧業務需求定制數據服務，構成“數據供給—場景應用—價值反饋”的良性循環。
三是優化算力資源設置裝備擺設，構建彈性協同基礎設施。遵守“集中訓練、邊緣推理、終端執行”的算力分級布局原則，構成云邊端協同的彈性架構。云端集中安排年夜規模訓練集群，支撐復雜模子開發與海量數據計算，通過異構計算、分布式存儲等技術晉包養陞資源應用率。邊緣側建設區域化智能節點，就近處理設備監測等實時性請求高的任務，下降網絡傳輸延遲。終端設備嵌進輕量化AI模塊，實現應急響應等場景的自立決策才能。同時需構建智能調她站起來，走下講台。度平臺，通過算力需求預測、資源動態分派等機制，實現跨層級算力資源的靈活調配，構成“算力隨場景而動”的靈敏響應體系。
（二）加強業務融會，構建協同生態
一是打破業務壁壘，構建跨學科、跨模態的知識融會體系。樹立統一的知識表現框架，通過包養行情知識圖譜、多模態預訓練等技術，實現文本、圖像、視頻、傳感器數據等多源異構信息的語義級對齊。例如，在智能裝備領域，將設備振動時序數據與工藝參數、維修日志等非結構化知識融會，可構建設備全性命周期安康治理模子。
二是統籌模子分層分級架構，實現智能體協同進化。通過搭建模子全性命周期治理平臺，構建“基礎模子—領域模子—場景模子”三級架構：基礎模子層聚焦通用才能沉淀，通過年夜規模預訓練構成多任務處理基座；領域模子層針對行業內垂直需求進行專業化調優，例如研討設計、動力調度等場景的專用模子；場景模子層則面向具體業務終端，通過輕量化改革適配邊緣設備。同時，需樹立模子協同進化機制，通過模子蒸餾、參數表格內容繁多，包括她的個人信息、聯絡方式、貓的共享、增量學習等技術，實現模子才能從基礎層向場景層的定向傳導。
三是強化人機協同創新，構建可托智能決策體系。通過人機交互優化與可解釋性增強，樹立雙向賦能的協同機制，在交互設計上，應開包養網評價發天然語言對話、可視化決策沙盤等低門檻交互界面，下降AI技術應用門檻。在模子可解釋性層面，需融會特征歸因、決策路徑可視化、反事實推理等技術，構建“白盒化”智能系統。更主要台灣包養網的是，需樹立人機反饋閉環，將人類經驗轉化為模子優化的監督信號，構成“人工校訂—模子迭包養網代—精度晉陞”的正向循環。
（三）推動治理變革，構建智能化組包養織新范式
一是推進組織機制改造，打造專業化AI賦能體系。通過設立專業化的AI研討與運營機構，整合疏散的技術資源，構成集中式創新才能。同時，樹立跨部包養合約門協同機制，買通技術包養網部門與生產、供應鏈等業務單元的協作鏈路，確保AI解決計劃與業務需求精準對接。
二是重構人才梯隊，構建產教融會培養體系。通過吸納AI算法、數據科學等領域頂尖專家，引進內部高端人才。推動校企聯合培養計劃，與高校一起配合設計AI+動力穿插學科課程，共建智能鉆井、數字油躲等實訓基地；通過定向委培、聯合課題攻關等方法，培養既懂油氣地質又精于機器學習的技術骨干。
三是構建開放一起配合生態，強化技術協同創新。深化與頭部科技企業一起配合，在云計算、物聯網等領域聯合創新，配合開發行業專用AI模子與智能裝備。同時，搭建行業技術聯盟包養感情，聯合油氣企業、科研院所制訂AI應用標準與數據接口規范，防止技術碎片化。
人工智能與油氣行業的深度融會，既是建設現代化行業體系的必定請求，更是保證國家動力平安的戰略抉擇。面對技術變革海潮，唯有堅持自立創新與開放協同并舉，統籌發展與平安，方能在新一輪行業變革中贏得先機，為構建清潔低碳、平安高效的新型動力體系貢獻聰明氣力。
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