随着“人工智能 +”行动的推进，油气产业数智化建设不再满足流程线上化，着力破解数据孤岛、跨专业衔接烦琐、人工研判效率受限等现实痛点。本版结合专家研判与多家单位实操案例，全景展现油气产业数智变革：产业专家梳理智能油气田演进路径，提出体系化建设实施路径；各单位围绕勘探、开发、储气、压裂、录井、现场运维等核心业务，用好智能体、产业大模型等新技术，把过去分析研判、重复计算、隐患排查依赖人工交由系统承接。从科研实验室到野外井场，一系列实践证明，数智转型不是简单技术叠加，需要统筹技术、数据、组织、人才多种要素，持续释放油气产业新质生产力。

智能油气田建设进入“范式重构”新阶段

□李 阳

在国家大力推进“人工智能+”行动背景下，石油石化行业数智化改造、绿色化转型已经成为建设世界领先绿色智能能源企业的重要方向。伴随人工智能技术迭代升级，我国智能油气田建设已经迈入范式重构的全新阶段。回顾发展历程，智能油气田1.0阶段主要聚焦数据采集传输，搭建统一数据平台，实现自动化、信息化与可视化；2.0阶段依托物联网、大数据，做到全面感知、集成协同与实时预警；2023年开启智能油气田3.0新范式，人工智能不再只是业务应用工具，而是上升为产业核心驱动力，实现由“数字化赋能”向“AI驱动重构”的跃迁。

在旧模式下，数据仅作为记录型资源，以流程线上化、数据可视化实现降本增效；新范式中，数据转变为生产力引擎，通过感知、分析、决策、执行的完整闭环持续创造业务新价值，完成从人工录入分析决策向自动采集、算法建模、AI决策执行的范式跃迁。

新范式带来组织形态、业务流程、治理模式、价值创造四大维度系统性重构。在组织形态上，多智能体可以作为新型组织单元，协同组建数字虚拟部门，承担生产、研发等复杂协同任务；业务流程摆脱固定流程加经验判断的传统模式，形成数据采集‑算法建模‑智能决策‑自动执行的自适应闭环；治理模式层面，AI自动承担数据标准、质量、安全、权限治理工作，压缩治理周期，降低应用门槛；价值创造方面，数据成为新型生产资料，推动发展模式从资源创造向数据创造转变。

放眼全球，海外油气企业持续加大人工智能投入，多数企业将AI列为重点发展方向，布局勘探开发、新能源、供应链全链条业务，采用科技企业合作、自研平台、收购初创企业并行的模式，朝着自治执行、人机协同方向转型，但同时也面临碎片化部署、投资回报兑现慢、高端人才短缺等现实难题。国内各大油气企业也在加快布局，已经建成一批数据湖、智能云平台，陆续推出油气产业大模型，着手研发勘探开发智能体，打造可以思考、实操、迭代优化的“数智劳动力”。横向层面，智能体成为业务协作助手，主动监控任务、跟进反馈；纵向层面，突破生成式AI局限，承接多角色、跨系统复杂流程，推进全流程自动化。

不过，当前国内智能油气田建设仍存在诸多挑战，部分从业者将AI简单等同于IT工具，缺少战略层面定位；组织管理、人员技能带来变革阻力；数据孤岛、数据质量缺陷造成“有数据无智能、有智能无价值”；部分项目重技术投入轻业务价值实现，同时行业非结构化知识挖掘利用不足，高质量AI训练样本供给短缺。

针对上述现状，智能油气田需要开展体系化建设。首先，强化顶层设计，将人工智能上升为企业核心战略，统筹技术、数据、知识体系、人才、组织五大要素，明确价值指标与阶段路线，打造技术先进、业务融合、组织适配、知识驱动的系统工程；其次，坚持场景驱动，围绕地质、完井、开发、生产检测等业务场景，落地智能地震解释、建模数模一体化等技术，让AI真正重构科研与生产范式。

要构建数据与知识双轮驱动平台。以井为核心对多源异构数据开展汇聚融合，依托统一勘探开发数据资源中心，完成多主题域数据治理，依靠AI完成多模态数据采集、治理与安全管控；构建产业知识图谱，建立多专业知识关联模型，实现基于机理、经验的知识推理。在此基础上建设大小模型协同的油气产业模型体系，按照产业实际需求，打造覆盖勘探、储运、炼化、CCUS全链条模型，并且搭建云‑边‑端协同架构，云平台承担大模型与智能体建设，边缘侧负责私有数据与专业软件运行，现场端完成数据采集与现场执行。

总体来看，智能油气田新范式建设不是单一技术升级，而是技术、数据、知识、人才和组织的体系化工程。只有坚持顶层设计、场景驱动、数据与知识双轮驱动，推进大小模型协同、云边端协同和多智能体建设，才能逐步解决认识错位、组织阻力、数据业务脱节、投入成本失衡和知识利用不足等问题，走通智能油气田建设新路径。

（作者为中国工程院院士、中国石化首席科学家）

智能体建设成为油气产业智能化发展的重要方向

当前，人工智能大模型技术快速迭代，为油气勘探开发数字化转型带来新机遇。面向油气产业科研与生产实际，基于大模型构建产业智能体，打造嵌入业务流程的“数字同事”，正成为油气智能化发展的重要方向。

油气领域智能体，是基于AI大模型、融合产业数据与专家知识，具备自主感知、自主分析、自主推理、自主决策、交互执行能力的产业专用智能应用载体。它面向勘探开发全业务链条，深度嵌入油气业务流程，充当科研生产场景下的“数字同事”，并非通用大模型的简单复刻，而是大模型技术与油气专业知识体系深度耦合的产物。油气领域智能体兼顾专业知识、数据能力、推理决策与业务交互，打通数据‑知识‑决策‑反馈完整闭环。

推进油气领域智能体建设，对油气产业转型发展具有重要价值，同时也面临一系列现实瓶颈。

从建设价值来看，首先，可推动油气开发由“经验驱动”向“数据智能驱动”跨越。传统油气开发高度依赖专家经验，决策周期长且主观性强。智能体通过整合地震、测井、生产等多源数据，能够将方案编制时间从“小时级”缩短至“分钟级”，数据查询响应时间从数十分钟缩短至10秒内，推动科研效率实现大幅提升。

其次，智能体有助于破解复杂油藏场景下的多目标优化难题。油气藏地下特征复杂，储层非均质性强，开发过程需要兼顾产量、含水、成本、稳产周期等多重相互约束的目标，依靠人工难以完成海量方案对比优选。油气智能体可并行开展多维度仿真推演，快速输出多套权衡方案，辅助科研人员高效开展开发调整、措施优化，降低人为经验带来的决策偏差。

再次，智能体能够实现行业知识沉淀，推动专家能力规模化复用。油气产业高端专家资源稀缺，老专家现场经验传承难度大。智能体可将零散文献、技术报告、现场经验、专家认知固化为可随时调用的行业知识，把少数专家的专业能力复制扩展到一线科研与现场岗位，有效弥补高端技术人才缺口。

最后，智能体可赋能现场实时闭环作业。面向井下、场站等生产现场，依托智能体完成实时感知、异常识别、风险预警、措施建议，缩短故障处置响应链条，保障油气生产安全高效运行。

与此同时，油气领域智能体落地仍存在产业高质量数据集供给不足、专业知识融合难度较大、业务闭环落地困难、可靠性与可解释性不足、复合型人才缺口突出等多重瓶颈。油气领域智能体建设也不能一蹴而就，应遵循产业规律，分步推进，探索科学可行的实施路径。

第一，构建油气产业专用知识底座。统筹多源油气数据资源，开展数据治理与清洗，建设结构化知识库、案例库、机理库，将油藏工程、钻井完井、采油工程等专业理论、现场案例、专家经验进行结构化沉淀，夯实智能体知识基础。

第二，打造油气领域基座微调体系。依托通用大模型开展油气专业继续预训练与指令微调，抑制专业幻觉；将机理模型约束引入大模型推理过程，保证AI生成结果符合油气地质工程基本机理。

第三，搭建智能体编排框架，打通专业工具链。采用大模型+工具调用架构，将油藏数值模拟、测井解释、生产分析等专业软件封装为可调用工具。智能体在理解业务需求后自主调度对应工具完成计算仿真，融合文本理解能力与油气专业计算能力，实现业务闭环。

第四，分场景迭代推进，优先试点示范。不追求一次性建设全能型油气大智能体，按照勘探、开发、采油工程等业务场景进行拆解，优先选取需求明确、见效快的场景建设场景化智能体。通过小范围试点应用，依据专家反馈持续迭代优化，再逐步扩大应用范围。

第五，建立油气智能体评价与校验体系。搭建涵盖准确性、机理合规性、实用性的评测集，对智能体输出结果开展校验溯源；清晰划定人机边界，智能体承担信息检索、方案初筛、多方案推演等工作，最终决策仍由油气专家把关，保障生产安全。

第六，培育复合型人才队伍。推动油气业务人员与AI技术人员深度协同，培养兼具油气业务功底与人工智能技术能力的复合型团队。

（主要观点来自第五届中国油气人工智能科技大会期间中国工程院院士、中国石油勘探开发研究院教授刘 合的发言，由 季佳歆 整理）

胜利油田：油井工况诊断有了“智能专家”

亮点

胜利油田自主研发油井工况诊断智能体，以“时序+视觉+多模态”为技术路线，基于开源时序大模型，利用1.8万口油井的3亿条生产数据进行预训练，推动异常判断由人工识别向智能推送转变。同时，胜利油田还将11类油井工况异常细分为18项一级、32项二级类型，按危害程度分级推送。最新2.0版本实现多因素融合推理，一键生成溯源分析与治理建议，从“吹哨人”升级为“诊断专家”。

数说

目前，该智能体已在胜利油田3000余口油井规模应用，整体准确率超90%，异常发现周期从天级缩短至分钟级。

□王若昕 李贻晨

9月10日，胜利油田自主研发的抽油机井工况诊断智能体2.0版本在胜利油田孤岛采油厂更新上线，实现该厂全部油井智能诊断场景全覆盖，为抽油机装上全天候“智慧大脑”。

目前，该智能体已在胜利油田超3000口油井实现规模应用，整体诊断准确率保持在90%以上，异常油井发现周期从天级缩短至分钟级，重点工况实现日度滚动、精准推送至核心岗位。下一步，该智能体将陆续推广至桩西采油厂、鲁明公司等胜利油田开发单位。

油井，是油田最基础的生产单位，工况直接与产量效益挂钩。智能体足不出户，“悬丝诊脉”百里之外的上千口油井，关键在于背后有一套十分精密的算法逻辑。

2025年立项之初，胜利油田研发团队确立了“时序+视觉+多模态”的技术路线，以开源时序大模型为底座，基于胜利油田1.8万口油井的3亿条生产数据，进行了为期两个月的预训练和调试。

“时序数据让大模型能够进行长周期的趋势判断，视觉识别让大模型真正读懂油井示功图，而‘多模态’则让大模型‘耳聪目明’，不再局限于单一数据来源，实现‘多维感知’。”胜利油田数智化管理服务中心首席专家邴邵强说。

2026年1月，油井工况诊断智能体1.0版本上线，通过综合分析示功图数据与油藏、井筒、地面等生产数据之间的关联，实现油井工况智能诊断，首先在孤岛采油厂的两个采油管理区投入试运行。

试运行期间，智能体遇到了识别精度不足，误报、漏报较多等问题，为解决这一技术难题，研发团队与孤岛采油厂搭建协作机制，从孤岛采油厂工艺所、地质所、管理区抽调技术骨干组成专家团队，开展联合攻关。

长达数十年的经验积累，是老油田遇上AI后的最大优势。针对试运行期间出现诊断错误的油井，专家团队进行了样本数据整理审核，编写包含217口井、2260个典型功图样本的“错题集”。与此同时，他们还将11类油井异常工况细分为18项一级和32项二级类型，按危害程度将其划分为普通异常（异常但不妨碍生产）、渐变异常（重点关注）、严重异常（需治理）三个等级，让智能体有的放矢，减少不必要报警所带来的附加工作量。

8月底，历经三次迭代，研发团队正式推出2.0版本，智能诊断开始支持多因素的融合推理，在给出诊断结论的同时，向用户推送数据溯源分析和人工排查方向，实现从“吹哨人”到“诊断专家”的智慧转型。

“如果说1.0版本的智能体是‘知其然’，那么2.0版本的亮点就是‘知其所以然’，大大增强了诊断结果的准确性和说服力。”胜利油田博士后科研工作站数智化管理服务中心分站博士后公绪超说，系统只给出正确答案是不够的，还要能够给出具体原因证明这个答案是正确的。

大跨步迈入“2.0时代”，油井工况诊断智能体走出了信息不对称的“黑箱”，搭建起更透明、更可信、更可控的“白盒”。多报、误报的条数减下来，“关键少数”井位推送更加扎实可靠，让一线员工用起来省心、放心、舒心。

此外，胜利油田积极响应国家推动能源高价值场景规模化应用的号召，加快推进油气生产大模型建设，在油井工况智能诊断场景之外，研发应用油井含水趋势预测场景和光伏发电预测场景，目前，覆盖2.3万口油井的含水趋势预测场景平均识别准确率达85.4%，光伏发电及小时电价预测场景已完成首轮训练，整体数据贴合度达81%。

下一步，胜利油田将坚持“推广-反馈-迭代”理念，持续优化建模方法及策略，力争2030年前落地20个以上规模化应用场景，为智慧油气田建设注入源源不断的新动能。

中原油田：打造“透明”储气库

亮点

中原油田自主研发储气库一体化智能注采系统，以“气藏-井筒-集输一体化耦合”为技术路线，基于业务专家常用的专业软件，让AI智能体充当“翻译器”与“调度员”，实现多平台数据互访与参数联动传递，推动历史拟合及注采评价由人工分析向智能化转变。同时，该系统依托多维评价体系，按照“高效井优先、井组注采均衡、操作切换最少、剩余库容最大化、压缩机负载精准匹配”等策略，批量生成候选方案并自动排序推荐，从“人工驱动”升级为“智能驱动”。

数说

目前，该系统已在卫11储气库应用，历史拟合精度达97%，数模更新周期从数天的人工分析缩短至数小时的自动化执行，注采方案编制时间从数天压缩至小时级，助力该储气库提前1个月完成1.8亿立方米注气任务。

□本报记者 杨静丽

通讯员 潘怀景 付淑娟

9月23日，中原油田储气库管理中心技术人员曾祥俊登录储气库一体化智能注采系统。随着卫11储气库三维地质模型加载完成，他在系统对话框输入指令，系统自动同步全井场注采数据与井口压力参数，仅用2个小时便输出完整的历史拟合结果。而在传统人工操作模式下，这项工作需技术人员手动跨系统调取数据、反复调整参数，耗时1~2天。

储气库埋藏于地下数千米，地质条件复杂，三维地质模型与真实地层的吻合度直接决定注采调整的科学性与安全性。通常情况下，技术人员需以实际生产动态数据为约束，对数值模型进行反复校正，使模拟结果与历史生产过程相匹配。

作为储气库数值模拟的核心基础，历史拟合精度直接关系后续注采方案的可行性。传统人工历史拟合的痛点十分突出，一是工作量巨大，二是精度稳定性难控。储气库一体化智能注采系统上线后，可自动同步现场实时采集数据，逐井开展智能拟合，目前拟合精度可达97%，数模更新周期从数天压缩至小时级，效率提升十分显著。

中原油田储气库类型多样、地质条件复杂，传统运营模式存在数据分散、专业软件操作门槛高、方案编制周期长等问题，决策链路长、响应效率低，难以适配日益提升的保供需求。围绕行业“地下-地面模拟一体化集成”技术发展趋势，中原油田信息化管理中心与储气库管理中心联合开发了储气库一体化智能注采系统，技术团队将动态监测、对比分析、结论生成全流程整合至统一工作平台，打通业务链条各环节，全面提升运营效率。

技术团队基于油田主流专业软件，以卫11储气库为“试验田”，搭建气藏-井筒-集输一体化耦合平台，以AI智能体为核心载体，将原本分散在多套系统中的动态监测、分析、方案编制功能整合至统一入口，实现“一张图统揽全局、一条链追溯问题、一个端口输出结论”的全流程闭环管理。

“AI智能体并非替代现有专业软件，而是承担‘翻译器’与‘调度员’的角色。”项目负责人、信息化管理中心勘探开发信息化研究所技术人员李杨解释，业务人员仅需输入目标、约束条件与风险参数，智能体即可自动解析需求并调用对应专业软件，实现多平台数据互访与参数联动传递，彻底破解以往跨系统操作需反复切换、手动录入数据的痛点。

除历史拟合模块外，该系统还配置了智能注采、方案自动生成等核心模块。

8月下旬，卫11储气库提前1个月圆满完成1.8亿立方米注气任务，实现满库入冬。曾祥俊的工作也进入采气方案编制阶段。与往年扎进海量报表、逐井核对数据的工作模式不同，曾祥俊通过方案生成模块向系统下达指令，即可等待系统自动输出成套采气方案。

“以往编制注采方案，需要手动从报表中提取海量数据，再结合注采能力评价及专家经验制定开关井策略。现在通过与AI智能体交互式对话，即可快速生成多套备选方案。”曾祥俊说。

基于内置的多维度评价体系，该系统可实现多方案自动优选，按照“高效井优先、井组注采均衡、操作切换最少、剩余库容最大化、压缩机负载精准匹配”五大策略，批量生成候选方案并自动排序、评价、推荐，将传统模式下专家团队数天的工作量压缩至小时级。

从“人工驱动”到“智能驱动”、从“专业软件仅少数人掌握”到“全业务链人员交互式操作”，智能注采系统已成为技术人员日常工作的有力助手。

该中心运营的储气库有6座，下一步，技术人员将把储气库一体化智能注采系统在卫11储气库运行的成功经验推广到其他储气库，进一步提升中原储气库群运行质效。

西南油气田：“机器跑腿 人管关键”

亮点

依托油气生产信息化系统（PCS）气田功能，构建“感知-传输-分析-管控-反馈”一体化协同体系，统一接入巡检机器人、无人机，实现智能装备统一调度、数据实时汇总，建立“隐患发现-派发-处置-归档”数字化闭环业务机制。实现巡检任务全生命周期在线管控，异常信息秒级推送、隐患处置当日闭环。

数说

该模式覆盖管线超2000千米，完成巡检里程超10万千米，年均执行巡检任务上万次，消除安全隐患超200项。

□陈 晨 胡尧熙 姜 镭

在智能油气田建设进程中，智能化巡检发挥着重要作用。西南油气田对油气生产信息化系统（PCS）气田功能开展智能化升级，实现各采气厂巡检机器人、无人机的数据接入与统一管控，落地智能装备融合管理新模式，气田PCS迈入人机协同融合管理新阶段，为气田安全高效运维提供数字化支撑。

原有PCS与各类智能巡检装备相互独立。各采气厂无人机、巡检机器人独立部署，设备标准协议各异，如同各说各的“方言”，生产巡检数据无法直接汇入PCS。无人机等设备发现隐患后，需要设备操作人员返航导出数据，再层层流转下达处置指令，隐患处置进度依靠电话问询，流程链条长、响应效率低，形成数据孤岛，智能装备的作用难以充分发挥。

该公司项目组坚持标准先行，为智能装备制定统一的接入规范，优化平台标准化接口，固化机器人、无人机与PCS业务协同流程，为各类设备编制统一“语言教材”。搭建起“感知-传输-分析-管控-反馈”一体化协同体系，具备异常智能预警、自主联动控制、可视化管控核心能力，完成各采气厂机器人、无人机系统的数据接入与统一管控功能上线，补齐原有PCS智能装备统一调度能力短板。

系统打通数据链路后，巡检数据实现全量汇入PCS，巡检业务全部纳入统一管控。平台可直接向智能装备下达作业指令，实现巡检任务全生命周期在线闭环管理。无人机识别管线隐患、机器人捕获场站设备异常后，异常信息秒级接入PCS，系统自动生成核查任务推送巡检人员，完成隐患发现、派发、处置、归档全流程线上留痕，隐患排除全过程可追踪。

目前，这套管理模式已在威荣集气总站及各采气厂集输管线全面落地应用，覆盖管线超2000千米，累计巡检里程超10万千米，年均执行巡检任务上万次，及时消除各类安全隐患超200项。形成“无人机跑外线、机器人守站内、巡检员抓核查”的作业格局，实现“机器跑腿、人管关键”，提升现场应急响应与安全管控水平。

江汉油田：为页岩气压裂装上“智能大脑”

亮点

江汉油田立足涪陵页岩气田超万段压裂实践经验，依托中国石化长城AI大模型，突破传统经验决策模式，构建“设计-施工-评价”全流程闭环“AI+压裂优化决策”系统，为页岩气压裂装上“智能大脑”，实现压裂设计编写时长缩短90%、砂堵预警准确率提高至92%、裂缝三维形态拟合精度达80%以上，推动页岩气压裂决策由“经验判断”向“模型驱动”转型。

数说

目前，该系统已累计高质量完成超6000段压裂施工，现场指挥效率提升50%，2025年助力单井产能提升17.7%。

□谢 江 李 峥

8月，江汉油田涪陵页岩气田焦页4西平台创下中国石化页岩气同步压裂单日18段、日均12段的新纪录，施工效率较传统作业模式大幅提升，为页岩气区块高效开发、盘活剩余油气储量提供了成熟高效的施工方案，这离不开江汉油田完全自主研发的人工智能压裂系统的大力支撑。

江汉油田以“提效提质提产降本”为目标研发人工智能压裂系统，创新研发参数智能优化、缝网实时诊断、自动量化评价三项核心技术，进一步提升页岩气开发效益。该系统已累计高质量完成超6000段压裂施工，2025年助力单井产能提升17.7%。

方案设计是保障施工效果的源头。该系统创新“机理-数据-经济”多轮驱动的压前参数智能优化方法，建立地质工程数据与产能的关联方法，将数据相关性从47%提升至85%，产能预测准确率提升至85%以上，为参数精准寻优奠定基础。

以前，压裂设计多以气井产能最大为标准，而该系统在方案设计时引入成本、气价等指标，以获得最佳投入产出比为目标，构建数据经济驱动模型，升级参数优化模式，改变传统正向模拟参数优化方式，做到了压裂参数的优中选优，让压裂设计产生最大经济效益。在涪陵气田焦页9-Z1HF井压裂设计中，通过逆向设计明确参数优化范围，依托该系统开展精准参数优化，使该井测试产气量大幅提升，日产气达18万立方米，取得气田中部气层压裂突破。

压裂过程中最怕砂堵。预防和及时消除砂堵，是压裂顺利的关键。该系统形成压力超前预测与砂堵预警技术，构建大数据样本库，让AI学习超10000段曲线、650段砂堵标签，并建立超前预测模型，实现压力提前1分钟预测，精度达92%，提前预警砂堵风险，砂堵发生率降至0.4%，实现“看着老缝压新缝”，现场指挥效率提升50%。

快速效果评价体系提升压裂施工质量。“以前，压裂施工效果好不好，只能在压裂结束以后测试放喷时看当日的产气量。”江汉油田工程院储层改造所副所长韦琦表示，该系统建立基于大数据分析的施工质量自动量化评价体系，在每段压裂完成后，通过系统设定的“4类12项”定量评价标准，由单维度裂缝评价升级为参数、曲线、压力、裂缝四维度，实现压后1小时质量自动评价，将压裂评价由“事后”转变为“事中”，为及时迭代提供数据支撑。

快速评价机制利用井底参数，能对刚刚完成压裂施工的这一段压裂情况进行评价，通过“施工一段、检测一段、跟踪一段、优化一段”，有效指导下一段压裂施工优化。目前，单井平均施工质量综合评分提升21.6%。

石勘院：用智能体化解烦琐流程

亮点

石勘院自主研发勘探开发智能体平台GeoMagic，通过自然语言交互统筹数据处理、专业模型计算与软件工具调用，支持科研任务协同执行和现场生产动态自动监测。该智能体聚焦传统科研模式下数据收集整理耗时长、软件等科研工具智能化程度低、跨专业流程衔接烦琐，以及现场生产井管理、动态跟踪和异常识别工作量大、人工依赖程度高等问题。在南川页岩气现场实现生产数据异常智能识别与诊断报告自动生成，减轻人工筛查和动态分析负担，为生产井精细化管理提供支持。

数说

智能体平台已应用于华东油气南川页岩气、西南油气田深层页岩气等区块。智能体优化后，页岩气全藏数值模拟计算时间由6小时降至2小时，效率提升3倍以上，有效支撑深层页岩气一体化模拟研究；南川页岩气田全区生产动态分析更新周期由原来的1周1次缩短至分钟级。

□陈志强 苟斐斐 吴大卫

近日，石油勘探开发研究院数智实验室自主研发的勘探开发智能体平台GeoMagic，在西南油气田、华东油气南川页岩气等生产现场开展应用，在全藏模型计算提速、生产动态自动监测等方面取得成效，为科研和现场生产管理提效提供支撑。

油气勘探开发涉及地质、工程、开发、数值模拟等多个专业，数据收集整理耗时长、科研工具智能化程度低、跨专业流程衔接烦琐，制约科研效率。针对这些问题，数智实验室将智能体技术与专业研究工具相结合，研发GeoMagic平台。科研人员通过自然语言对话或语音下达任务，平台即可调用数据、专业模型和软件工具，完成数据清洗、批量计算、结果整理和报告生成，减少重复性操作，让科研人员集中精力开展问题研判、方案设计和结果验证。

西南油气田深层页岩气全藏数值模拟优化是此次应用的一个突出案例。面对全藏模型网格规模大、裂缝数量多、前处理耗时长的难题，软件研发人员以对话方式提出算法优化需求。智能体随后排查项目代码、定位算法缺陷，并检索128篇相关文献，提出12项优化建议，筛选最优模型，修改并验证COMPASS主程序代码。优化后，全藏模型前处理时间由约1小时缩短至1.162秒，为一体化模拟研究提供了更高效的计算支撑。

在南川页岩气生产现场，石勘院研发人员紧扣生产井管理工作量大、日报更新频繁、异常识别依赖人工等需求，与现场技术人员共同梳理业务流程、校核基础数据、验证分析结果，研发应用生产动态监测智能体。该智能体每日自动识别异常、开展诊断并生成监测报告，减少人工逐井查阅、逐项比对的工作量，为研判异常原因、制定开发对策提供依据，助力生产井精细化管理。

下一步，石勘院数智实验室将紧跟现场需求和应用反馈，持续优化平台功能，将地质规律、渗流机理和工程约束融入任务流程，通过专业模型计算、多源数据校核、结果对比和专家复核，提升分析效率和结果可靠性。同时，完善研发、部署、验证、迭代相衔接的工作机制，加快科研成果向一线生产力转化，为油气勘探开发提质增效提供数智支撑。

经纬公司：数据“云端跑” 专家“隔空诊”

亮点

经纬公司自主研发远程智能轻量化录井仪及智慧录井平台，构建“现场资料采集-云端监控决策-专家即时反馈”闭环体系，破解了传统录井因“单井驻守、多人轮班、信息孤岛”导致的资源分散与辅助决策时效低的痛点，搭建起专家远程支撑的“云端高速路”。

数说

1~9月，该平台已完成140余口井远程录井施工，异常预报准确率、油气显示发现率达100%，水平井储层钻遇率提升至98.2%，累计节约钻井周期153天、节省费用约1300万元。

□单旭泽 袁 滨 王 鹏 张 丽

9月22日，胜利油田民丰8号台现场，一台冰箱大小的白色设备取代了重达12吨的传统录井仪，小巧体型完美适配页岩油井工厂集约化施工，这是经纬公司自主研发的远程井场数据采集仪。依托5G、AI与智能核心技术，实时数据秒级传回后方指挥中心，录井作业从“现场盯守”跨越至“云端掌控”。

面对页岩油等复杂油气田高效勘探开发需求，经纬公司以远程智慧录井为突破口，率先在胜利工区和华北工区建成5个远程智慧录井平台，平台集成远程视频监控对话、工程地质多源数据融合、设备信息保障、远程专家指导决策等七大核心功能，构建起“现场资料采集-云端监控决策-专家即时反馈”的闭环体系，有效助力录井作业远程化、智能化、自动化。

如今，依托高频无线传感器、智能组网和SD-WAN安全传输技术，井场工程参数、气测数据、岩屑图像都能实现5G秒级回传。在中原油区卫31-30井，录井施工遭遇地层大幅变化，后方专家通过智慧录井平台远程指导，精准卡准中完层位，效率比赶赴现场还高。

在远程智慧录井平台上，经纬公司积极为深层、深水、非常规及老油田等领域寻求钻井优化的最优解。

为了将长期沉睡的薄层储量高效唤醒，技术团队把复杂的地质导向拆解为“五步法”：刻画地质模型、获取实时数据、精细层位对比、判断是否出层、优化井眼轨迹。后方地质导向专家与前方团队通过智慧录井平台协同联动、精准导向。1~9月，86口水平井储层平均钻遇率从97.2%提升至98.2%，平均机械钻速提升20.6%。其中，面138井区单井日增油200%~400%，薄层难动用储量动用率提升3倍。

在胜利油田樊144-斜41井场，钻井优化团队将智慧平台与“地质导向+钻井优化”技术融合，像“预警雷达”一样及时识别并规避了井控风险，并借助数字化分析工具生成参数优化图，直观推荐最匹配的钻压与转速组合，指导现场采用最优参数钻进，实现施工周期缩短47%。1~9月，钻井优化团队精准助力53口井优快安全钻井25.3万米，累计节约钻井周期153天、节省费用约1300万元。

数据云端跑通，多方隔空会诊。今年前9个月，经纬公司已完成140余口井远程录井施工，系统智能捕捉工程异常波动超3300次，精准落实异常预报272次，异常预报准确率、油气显示发现率均达100%。