當前，全球油氣行業的人工智能技術發展已形成“專業模型垂直深耕”與“大模型橫向擴展”并行雙軌格局，并呈現加速協同的趨勢。在專業模型領域，主要聚焦于油氣勘探開發的核心業務場景，通過深度融合地質學、巖石物理學等專業理論與機器學習算法，構建了“物理可解釋、場景高適配”的專用工具，為油氣行業的技術突破提供了堅實支撐。

與此同時，通用大模型正在引領行業邁向新的變革，突破傳統專業模型“單點智能”的局限，通過多模態數據處理、隱性知識挖掘及跨領域推理能力，推動人工智能技術在油氣領域的應用向更廣范圍、更深層次拓展。

油氣專業模型的技術突破與實踐

國際石油公司通過“機理驅動+數據驅動”模式，顯著提升油氣生產的全面感知、智能操控及優化水平。哈里伯頓、殼牌、斯倫貝謝、沙特阿美等公司大力推動人工智能技術在油氣勘探開發中的應用。

在能源低碳轉型和數字化浪潮的雙重驅動下，國際石油公司正加快推進人工智能技術的深度工業化應用，通過“機理驅動+數據驅動”的雙引擎模式，推動專業人工智能模型向工業級應用邁進。在油氣生產全面感知、智能操控、預測預警及優化等方面，已取得顯著成效。

在地震反演領域，哈里伯頓推出DS365.AI智能化產品，通過人工智能與機器學習技術優化工作流程，顯著提升了數據處理的精確度和效率。

在油藏開發方面，殼牌在全球范圍內已建成59個智能化油氣田，累計收益達50億美元。通過整合測試結果和地上地下數據，建立了可靠的數學模型，實現了舉升效率的實時優化與生產狀況的精準預測。

在鉆井工程領域，斯倫貝謝的DrillPilot軟件通過地面自動化、自主海底鉆井和定向鉆井技術的集成，實現了數智技術與鉆井作業的深度融合。此外，在井下預警領域，沙特阿美開發了高效的井涌預測模型，預測精度在90%以上，為井下作業的安全性提供了有力保障。

大模型成為重構行業知識的新引擎

隨著ChatGPT、DeepSeek等通用大模型快速發展，油氣行業正在經歷一場知識管理革命。國內外石油公司紛紛整合勘探開發全領域數據，探索更深層次的人工智能大模型應用場景。

隨著ChatGPT、DeepSeek等通用大模型快速發展，油氣行業正經歷一場深刻的知識管理革命。大模型的應用大幅提升了工程師的知識檢索效率，激活了大量隱性數據價值，為行業帶來了全新的技術范式。在這一趨勢下，國際石油公司和油服公司紛紛整合勘探開發全領域數據，一方面基于開源通用大模型進行二次開發，另一方面積極與科技企業合作，探索更深層次的大模型應用場景。

bp、殼牌和道達爾能源等國際石油公司與微軟展開深度合作，全面應用生成式人工智能技術，顯著提升企業運營效率。埃克森美孚與科技企業合作開發了針對油氣行業的專業大模型，通過學習多元化的數據，顯著提升了模型能力。阿聯酋石油公司基于ChatGPT-4探索構建了鉆探專業模型，該模型能夠從鉆井數據中學習并準確服務于鉆井過程。

我國石油企業也加速推進大模型建設，積極布局油氣數智化技術。中國石油成立數智研究院，重點開展數智化理論與基礎研究、技術應用及發展規劃研究，并推出了擁有700億參數的昆侖大模型。中國石化組建AI4S人工智能專班，推進人工智能研發工作。在能源行業率先完成DeepSeek全尺寸模型的本地化部署，并將其接入長城大模型應用系統；為驗證DeepSeek-R1在石油化工行業的適用性，編制了《石油化工行業大模型測試題集（推理思考版）》，對模型進行全方位深度測試。中國海油成立“5+1”數智化技術攻關團隊，推動數據治理與多專業智能化應用，2024年發布海能大模型，為行業智能化轉型提供了實踐參考。

人工智能為油氣藏工業軟件帶來全新機遇

工業軟件智能化轉型趨勢明顯，智能化實踐已取得顯著成效，為行業提供了全新的思路和解決方案。未來應重點攻關基于大模型的軟件代碼自動編寫與油藏模型自動搭建技術，助力高效勘探開發。

工業軟件的智能化轉型是大勢所趨，當前主流工業軟件廠商紛紛推出智能化輔助分析工具，顯著提升了工作效率與產品競爭力。斯倫貝謝推出的智能化輔助分析模塊GAIA基于DELFI平臺，整合機器學習技術進行油藏數據分析，實現自動化建模工作流程及優化油藏管理策略。DELFI平臺展現了全產業鏈智能協同的強大生態作用。這種開放協同模式正逐步打破傳統油氣行業的“數據孤島”壁壘，推動“數據即資產”的新商業模式發展。此外，貝克休斯研發的JewelSuite AI工具能夠處理海量的油藏數據，從中提取數據的模式、趨勢和關聯，并通過自動化工作流程高效完成歷史擬合和模型校準等關鍵任務。這些智能化實踐已取得顯著成效，不僅提高了油氣勘探開發效率，更為行業發展提供了全新的思路和解決方案，展現了人工智能在工業軟件領域的巨大潛力。

為把握人工智能技術發展新機遇，中國石化石油勘探開發研究院深度融合大模型技術，構建本地知識庫智能應用服務，將重點攻關基于大模型的軟件代碼自動編寫與油藏模型自動搭建技術，以全面提升地質資料中心科研服務能力及研究院自研軟件的智能化水平，助力高效勘探開發。

盤活地質資料中心海量數據資源。通過建立覆蓋文本、圖像、表格等全模態的人工智能檢索增強生成（RAG）技術體系，實現地質資料的快速、智能檢索與知識提取，從而全面盤活地質資料中心的海量數據資源，大幅提升資料服務科研的能力與效率。

提高自研軟件的智能化水平。充分利用大模型強大的編程能力和語言理解能力，建立自研軟件代碼自動編寫技術體系，并構建基于大語言模型的自動化建模技術，輔助開展基礎模型構建工作，預計可提高建模數模技術人員工作效率5~10倍。

構建大小模型協同發力的應用場景。聚焦地球物理智能解釋、測井曲線識別、油藏動態模擬等核心業務領域，充分發揮小模型在特定領域的專業優勢，同時融合大模型強大的跨學科知識體系，實現“油氣藏信息實時評價、人機交互協同決策”的智能化應用場景。

順應石油工程智能化趨勢 把握技術發展方向

□中國石化石油工程技術研究院

張洪寶

以人工智能、大數據、云計算等為代表新一代信息技術的快速發展，為傳統工業升級帶來了科技紅利。石油鉆井具有高投入、高風險的特點，降本增效需求迫切，引進新一代信息技術是必然趨勢。然而面對眼花繚亂的新技術，如何把握石油工程智能化趨勢并制定發展戰略，對于保證技術發展方向正確至關重要。

一體化數據平臺建設是轉型方向

石油公司正通過與互聯網科技公司合作，利用人工智能、大數據和云計算推進數字化轉型，建設一體化工業互聯網平臺，打通油氣勘探開發數據資源并開發智能應用。

近年來，國際石油公司紛紛依托技術儲備開展數字化轉型，主要特征為與互聯網科技公司合作，建設一體化工業互聯網平臺，打通油氣勘探開發上游數據資源，利用人工智能、大數據分析和云計算技術，開發智能應用程序，并通過軟硬件結合的方式實現部分環節的閉環施工控制。

斯倫貝謝發布DELFI數字化協作平臺，推動數字化戰略的實現，基于DELFI平臺研發DrillPlan和DrillOps軟件解決方案。哈里伯頓也發布了數字化建井4.0戰略，通過一體化云平臺幫助油公司打破數據壁壘，實現勘探、鉆井、開發全流程數字化分析及管理，將云上鉆井設計、閉環鉆井工程、供應鏈集成等作為重要發展方向。

中國石化在智能鉆井方面，依托“智能化鉆井關鍵技術與裝備”項目群，經過4年研發形成了自動化鉆機及配套設備、隨鉆動態參數測量和高分辨率電阻率成像系統、鉆井智能分析決策一體化平臺、井場集成控制中心等成果，初步打造了智能鉆井系統，在勝利油田頁巖油開展了智能鉆井技術現場集成示范應用，實現了鉆機、儀器、決策平臺與集成控制中心的數據交互聯動，以及鉆井參數、井下風險識別、地質導向的一體決策。單項智能鉆井技術累計應用80余口井，平均機械鉆速提高17.44%，風險診斷準確率超90.2%，優質儲層鉆遇率達100%，鉆井周期縮短19.87%。在智能壓裂方面，建立了人工智能和大數據驅動的壓后產量評估技術和壓裂參數主控因素分析方法，實現了壓裂參數的自動設計和大數據驅動下的一鍵壓裂自動設計。結合深度學習、貝葉斯推理和專家經驗，實現了壓裂過程風險實時監測與自動調控，研發了智能壓裂云平臺，為全流程智能壓裂奠定了基礎。

勘探、開發和工程一體化數據平臺建設，是石油領域數字化轉型的方向。已有工業軟件云上部署和基于人工智能的專業應用研發是這一階段轉型的主要內容，部分鉆井環節的全自動閉環決策和控制尚處于試驗階段，未見大范圍集成推廣應用。

行業特點對技術應用提出特殊要求

石油工程領域的人工智能和大數據技術的應用，面臨地質環境多變導致問題邊界不確定、高投入資金密集使成本控制難、不確定性高要求決策更高效、全面數字化成本高昂且數據獲取精度低、自動化程度不一需差異化策略等挑戰。

石油工程領域的行業特點對人工智能、大數據技術應用提出了特殊要求。

一是地質環境多變、問題邊界不確定。因為施工過程要不斷接觸新的地質和地層環境，問題邊界不斷延伸。人工智能技術尤其擅長在大量數據中抽取知識，擁有對高維非線性問題的強大映射能力，在面對問題邊界不確定的情況時，會產生外推能力不足的問題。

二是高投入、資金密集。單井成本可達幾百萬元甚至數億元。由于地質環境的不確定性，各種井下復雜情況往往使鉆井過程非生產時間過長、大量材料消耗、井下設備損壞或丟失，進而導致周期和成本過高。部分復雜井非生產時間往往高達50%以上，成本超支30%以上。因此，通過數字化技術獲取井下全方位信息以降低不確定性，以及利用智能化技術提高不確定性信息環境下的決策效率，是石油工程降本增效的首要任務。

三是不確定性高、柔性要求高。石油工程人員除了要掌握施工過程各個工序標準流程，還需掌握不同井下復雜情況的快速應對措施，對綜合判斷能力和施工經驗要求極高。目前的人工智能技術還處于弱人工智能階段，不具備多變場景下的決策能力，而大語言模型、智能體技術的發展，為專業場景下機器代替人決策提供了新的解決方案。

四是全面數字化成本高。大量井場信息目前還處于信息化（人工填報）階段，如鉆井日報、井史、鉆井液性能、鉆井設計、完井報告等，人工填報情況下數據的獲取頻率、精度和準確性較低，給數據驅動方法的應用和深度數據挖掘帶來困難。

五是自動化程度不一。地面和井下自動化裝備的配置主要由鉆探地質目的和施工難度決定，這就決定了不同油田、井位、井型的自動化裝備水平不一。海上鉆井或復雜井往往配置旋轉導向、自動控壓、鉆機自動化等裝備，常規鉆井過程受成本限制自動化裝備水平往往較低。自動化裝備條件不一要求針對不同油田的現狀制定差異化的智能鉆井發展策略。

人工智能應用助力“四提”

降本增效是石油工程的核心目標，可應用智能化技術減少不確定性、優化資源配置，實現石油工程的提質、提速、提效、提產。人工智能在非線性問題處理上有優勢，但在極端環境下穩定性仍需提升，可結合經典工程理論增強其工業應用效果。

降本增效是石油工程永恒的追求，進一步提高施工質量、提高鉆井速度、提高鉆井效率和提高單井產量，是保持油氣公司市場競爭力的關鍵。而限制“四提”效果的本質原因是不確定性引起的資源配置效率沒有達到最優狀態。

智能制造的本質是以數據的自動流動化解復雜系統的不確定性，提高制造資源的配置效率。IEA（國際能源署）預測，全面應用數字化技術可降低油田開發成本10%~20%。能源科技公司eDrilling與俄羅斯天然氣工業股份公司（Gazprom Neft）合作建立了鉆井管理中心（DMC），通過獲取實時地面和井下鉆探數據及井身結構數據，實現井眼及鉆井過程實時可視化。自DMC成立以來，Gazprom Neft每年減少8%~10%的鉆井作業停止或延遲的時間，整體鉆速提高20%。通過數字化和智能化技術的應用，可顯著提高不同環節的信息獲取能力、數據處理能力、決策能力和實施能力，是鉆井工程降本增效的必然選擇。

智能鉆井、智能壓裂的石油工程技術的發展代表了一種新的生產方式，覆蓋石油工程規劃、設計、施工和管理的各個環節。以人工智能、大數據、云計算為代表的新一代信息通信技術同以井下測量和自動控制技術為代表的先進鉆井工藝技術深度融合，是實現智能鉆井的有效途徑。其感知能力、學習能力、決策能力、執行能力和自適應能力遠遠超過人的能力，可顯著提高鉆井工程各個環節的資源配置效率、生產施工效率和管理效率。

以機器學習技術為代表的人工智能技術在非線性問題描述方面顯示出強大的能力，但是在極端、苛刻環境下的穩定性依然讓人擔憂，傳統石油工程理論歷經近百年發展，在流體力學、管柱力學、巖石力學方面積累了大量的理論成果，深度融合人工智能技術和經典工程理論，可以結合人工智能技術的大數據處理能力、復雜問題擬合能力，以及傳統工程理論的結構穩定性和強外推能力，實現工業級智能APP開發和工程應用。

-----------------------------------------------本文摘自《中國石化報》