AI下沉油田，還有三塊“硬骨頭”要啃

　　大慶油田采油三廠第八作業區數字化綜合生產指揮中心大屏閃爍，紅色預警圖標驟然彈出：注采21班組一口油井皮帶發生斷裂。指揮人員第一時間聯系前線班組，信息流飛速流轉，現場人員快速處置，短短15分鐘，這起設備異常便徹底解除。這樣精準高效的處置，在大慶油田已成為常態。“數智化轉型已經不是大慶油田高質量發展的選擇題，而是必答題。”該廠第八作業區副經理楊華光感慨道。

　　在國家能源局近日發布的“人工智能+”能源高價值應用場景清單中，“人工智能+油氣”是重點領域之一。放眼全國油氣行業，AI早已走出實驗室，進入勘探開發、運維管理、生產調控全鏈條。但受訪專家坦言，基礎設施薄弱、技術融合不深、數據壁壘突出，是行業轉型要啃下的三塊“硬骨頭”。

　　數智技術重塑全流程

　　AI、大數據、數字孿生等技術正在油氣領域科學研究、勘探開發、運維管理、生產調控等領域落地開花。

　　在大慶油田勘探開發研究院，研究人員向記者展示了油氣勘探開發領域專屬AI平臺“油博士”對油氣領域科學研究的賦能作用。一份51頁的外語專業分析報告被上傳至系統，僅6分鐘后，精準的譯文便呈現在屏幕上。“效率比普通互聯網翻譯工具提升50倍，精度達到95%。”該院研究人員朱吉軍說。該平臺集專業報告編寫、文獻解讀、會議紀要生成等功能于一體，構建起“大模型+大數據+知識庫”融合應用模式。目前全油田用戶超3000人次，累計調用量突破750萬次，科研人員處理基礎事務的時間占比從40%降至20%，得以集中精力開展地質研究。

　　而在勘探開發領域，專業模型與智能算法成為地下資源挖潛的“透視眼”。例如，借助“油博士”科研智能體，工作人員可完成動態地質建模、有利區識別、老井遞減規律分析等核心工作，極大提升勘探開發效率。

　　各大油氣田紛紛加快智能勘探開發布局。中國石油昆侖大模型經過多輪迭代升級，將地震波波動方程求解效率提升10倍以上，使勘探周期縮短兩成，有效提升單井可采儲量。江蘇油田運用智能算法解析地質數據，使相關數據處理效率提升600倍，預測精度穩定在90%以上。

　　在運維管理領域，數智技術同樣大顯身手。在大慶油田采油五廠，一套以建設遠程監控中心為基礎、以建立兩級隊伍為保障、以健全“三率”指標考核為抓手的自主運維體系已見成效。遠程監控中心內，自主研發的運維管理平臺可實現任務調度、技術支撐、維護管理等多種功能，解決了運維點多、線長、面廣的難題。“過去故障維修需要找‘外援’，現在關鍵指標穩住了，日常故障再也不用找‘外援’了。”大慶油田采油五廠數字化運維中心主任孟祥寧說。

　　智慧運維也在全國油氣田快速推廣。塔里木油田“黑燈工廠”試點成果顯著，已經實現夜間無人巡檢和操作，系統可以連續6小時實現無人干預自控運行；西南油氣田應用生產物聯網智能運維與監測管控技術后，設備在線監測率提升至97.4%，年度維護成本降低了百余萬元。

　　在生產調控領域，“智慧大腦”推動全流程管理走向精細化、智能化。各大油田普及智能管網、無人機監管系統，實現管線運行參數實時上傳、異常情況自動預警處置；新建油氣田采用人機協同管理架構……智能化調控讓全國油氣行業普遍實現降本、提效、增安的綜合效益。

　　行業轉型遭遇瓶頸

　　盡管成效顯著，但油氣領域的數智化轉型之路并非坦途。記者在采訪中發現，基礎設施老化、技術融合不深、數據共享不暢，成為轉型縱深推進的主要瓶頸。

　　基礎設施老化薄弱、硬件承載能力不足，是傳統油氣田面臨的基礎性問題。隨著智能化應用不斷增多，軟硬件資源消耗持續攀升，部分服務器超期服役，存儲空間緊張，老舊硬件難以支撐大模型、數字孿生等高算力系統穩定運行。同時，有些油田物聯網前端感知設備配置不完善，傳感器、智能電動閥等關鍵設備覆蓋率偏低，一些老舊站場未完成數字化改造，數據采集、遠程管控能力存在明顯短板，無法滿足智能決策的現實需求。

　　前沿技術落地困難，技術與實際業務融合浮于表面，也是行業普遍存在的問題。當前全國油氣行業的AI應用，大多集中在報表統計、簡單故障診斷等淺層場景，大小模型協同、云邊端智能聯動、邊緣計算等前沿技術仍處在局部探索階段，尚未形成規模化應用。不少引進的技術方案看似先進，卻無法解決鉆井、采油、地層分析等一線實際難題。油氣行業工況復雜、作業環境惡劣，現有AI模型在極端條件下的感知精度、決策可靠性，還未達到工業級高標準，通用大模型向油氣專屬場景適配難度較大，技術迭代速度跟不上產業發展節奏。

　　此外，業內專家坦言，全國油氣行業“數據孤島”現象十分突出。各油田、各業務板塊數據采集標準不統一，格式雜亂，跨區域、跨部門、跨企業的數據共享機制缺失，大量數據無法互通復用。油氣數據采集成本高、專業標注樣本稀缺，直接影響AI模型訓練精度。油氣數據屬涉密數據，如何在嚴守安全底線的前提下盤活數據資源，成為行業亟待破解的難題。

　　高價值場景需重點發力

　　面對轉型路上的各類挑戰，國家層面接連出臺多項政策文件。

　　2025年，國家發展改革委、國家能源局印發《關于推進“人工智能+”能源高質量發展的實施意見》，提出加快智能鉆機、機器人、無人機、智能感知系統等智能生產技術裝備的研發與應用，推動生產現場等全過程智能聯動與自動優化，推動油氣產業鏈智能化升級建設。今年，四部門聯合發布《關于促進人工智能與能源雙向賦能的行動方案》，進一步推動能源、算力、場景、數據、模型等要素協同聯動，鼓勵能源領域智能體、具身智能等新技術研發落地，推動AI技術與油氣產供儲銷全鏈條規模化融合應用。

　　針對行業現存短板與未來發展路徑，業內專家結合一線實踐提出建議。大慶油田數字化領域相關技術專家說，要堅持夯實AI基礎、加快AI賦能、引領AI創新“三步走”思路。一方面，要穩步推進信息化補強工程，構建“云網融合、算網一體”新格局，為AI大模型等新興技術應用提供算力支撐；另一方面，要建立全鏈條業務智能應用場景和模式，重點推進大模型在油田的規模化推廣與應用，并加快研發高價值場景模型。

　　在中國石油集團經濟技術研究院能源大數據中心工程師竇春柳看來，當前油氣領域AI應用仍以單點探索為主，下一步要集中力量突破油氣專業大模型、工業軟件等關鍵瓶頸，整合全國科研資源搭建AI協同創新平臺，推動科研與生產范式全面轉向“數據驅動+人機協同”。

　　中國工程院院士、中國石油天然氣股份有限公司勘探開發研究院副總工程師劉合說，數據是AI發展的根基，油氣行業數據采集復雜、標注難度大、保密要求高，是制約大模型迭代的關鍵，全行業必須把數據治理擺在突出位置，統一數據標準、盤活數據資源，同時理性規劃應用場景，杜絕盲目跟風建設，堅持在高價值場景集中發力、重點突破。