数据要素何以驱动油气产业数智化绿色转型？

数据要素是数字经济时代的核心驱动力之一，进一步释放其价值对发展新质生产力和推动高质量发展具有重要意义。

（来源：《能源评论》 文／尹西明 乌日汗 王金晓 张飞）

我国数据要素政策体系经历了从探索阶段到确立阶段，再到体系化建设阶段的发展历程。《促进大数据发展行动纲要》首次提出“数据是国家基础性战略资源”；《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据作为一种新型生产要素正式确立；《“十四五”数字经济发展规划》等政策文件进一步明确了数据要素在经济发展中的重要地位和作用；《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）的发布，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四个方面，构建了数据基础制度的“四梁八柱”；《网络数据安全管理条例》促进了网络数据依法合理有效利用；国家数据局组织开展2025年可信数据空间创新发展试点工作进一步深化了数据资源开发利用。此后，一系列相关政策相继发布，为充分释放数据要素价值、赋能新质生产力发展提供了制度保障。

石油、天然气等能源资源不仅是重要的生产要素，也能够促进生产力的全面链式反应。以数据要素治理和价值释放为突破口，有利于推动以油气产业为代表的传统能源产业智能化升级和低碳转型。破解油气勘探开发、储运优化、炼化生产及低碳转型等环节的数据治理与技术融合难题，是推动产业向智能化、绿色化、高端化跃升的核心命题。

数据要素的乘数效应在油气产业多环节显现

当前，在油气勘探开发、储运优化、炼化生产及低碳转型等环节，数据要素的应用已取得阶段性成果。

在油气勘探开发领域，数据要素驱动的智能化转型已进入深化应用阶段，其核心特征表现为数据资产化、技术融合化与决策自主化。例如，中国石油通过构建“梦想云”协同平台，实现60余年勘探开发数据资产化，形成覆盖50万口井、4万座站库的亚洲最大数据湖，支持19家单位开展协同研究，数据准备效率提升100倍。

在油气储运领域，数据要素正通过融合智能化技术成为油气储运行业降本增效、保障能源安全的核心驱动力。物联网与大数据分析能够实现管网全生命周期管理，如江汉油田通过构建覆盖全业务的数据资源中心，整合12.8亿条数据，实现生产动态实时监测与决策支持，运维效率提升30%。

在炼化行业，油气产业数据要素应用正通过智能化技术融合、AI大模型驱动及数据治理创新推动行业向绿色化、高效化转型。智能化技术应用方面，中国石化智能工厂通过数据湖和工业互联网平台实现劳动生产率提升20%以上，乙烯装置绩效位居全球前列。

总体来看，我国油气行业在数据要素应用方面取得了阶段性成果，但仍需在数据质量、智能化水平提升、应用场景拓展等方面持续发力，以进一步释放数据要素的价值，推动油气产业智能化发展。

数据价值释放的瓶颈在于治理与流通的矛盾

在“十五五”期间，加快释放数据要素对油气产业智能化、绿色化、高端化发展的乘数效应，仍面临多重挑战，主要体现在以下方面：

数据治理与流通存在结构性矛盾，这也成为制约其价值释放的瓶颈。首先，油气行业数据具有高度专业性和复杂性，涵盖地质勘探、生产运行等全生命周期场景。但数据采集标准尚未统一、数据质量参差不齐、数据存在多解性和不可验证性，影响数据可信度和可用性；其次，数据孤岛与流通障碍现象普遍存在。油气行业数据分散于勘探、开发、炼化等不同环节，跨主体数据交换存在系统性体制机制障碍；此外，油气数据涉及国家安全与商业机密，隐私保护与共享的平衡难题尤为突出。现有数据治理体系尚未建立覆盖全生命周期的质量评估体系，数据脱敏、加密等技术应用尚不成熟。同时，行业缺乏统一的数据定价标准与交易机制，数据资产化进程缓慢。

数据要素与业务场景深度融合难。油气产业链条漫长，不仅涵盖基本生产，还涉及技术研发、安全管理等，不同环节数据类型多样且场景异构性显著。此外，油气行业数据多源于地下，标签数据获取困难，这使得数据样本量难以满足深度学习要求，深度学习模型难以在油气领域有效发挥精准和有效的赋能价值。

高质量数据集建设专业性不强、开放性不足。大规模、高质量数据集是实现技术与产业融合的关键支撑。油气行业的数据集不仅需涵盖行业通用知识，还要覆盖勘探、开发、生产、储运、炼化、贸易等各领域的专业知识。不同环节和专业领域的数据格式、版本等特征性技术需求对应相异的数据和技术标准，进一步增加了数据集成的复杂性。

数字要素赋能新质生产力过程中，更深层次的结构矛盾体现在数据要素市场化配置的微观主体缺失。既懂数据治理与资产化运营，又熟悉油气工程机理，同时具备AI工程化能力的复合型人才群体尚未形成规模，这可能直接导致数据采集标准与AI训练需求错位、多源数据融合分析能力薄弱和知识驱动型智能决策系统落地困难等问题。

实际应用场景驱动数据治理与技术选型

“十五五”期间，完善油气行业数据要素的“采集、治理、流通、应用”流程，形成高水平的数据要素基础和数据治理能力是数据要素利用的核心任务，也是数据价值释放形成新质生产力的重要前提。

建立健全数据治理体系，促进数据要素规范化管理与应用。一是针对拟建设的数据库，优化数据库标准，规范数据采集、监控、评价的流程模式，大力提升数据治理质量，确保数据的规范性、有效性、准确性及安全性，为数据后续应用分析提供坚实基础；二是搭建数据融合治理平台，推动地质、勘探、开发、生产、运输、销售等各环节及不同领域数据库有机融合，提高数据的互相操作性，进一步释放数据要素价值。同时加强油气行业可信数据空间基础设施建设，为多源异构数据的可信流通与安全协作提供底层支撑；三是建立跨部门协同机制，加强油气全产业链各部门的数据共享与整合能力，提升数据在企业内部的流通性，尽量避免数据孤岛现象，改善数据“多而不精”的堵点问题。

推动“数据—技术—业务”融合，场景驱动数据治理与技术选型。一是明确业务部门作为企业数智化转型的“出题人”的定位，以实际应用场景为基础，推动业务部门明确数据要素应用场景，科学合理制定数据治理目标，加强业务部门与技术部门的双向交流合作，使技术开发深度匹配数据要求与业务场景；二是根据油气行业的独特需求定制技术解决方案，根据不同的业务场景、环节以及具体问题制定相应的技术应用路径，避免技术应用“一刀切”；三是推动组织内部敏捷管理实践，确保技术高效落地和持续迭代。油气行业的复杂性以及数据来源的广泛性使得油气行业数据治理应具备的高度适应性和协同性。敏捷管理有助于数据要素治理快速响应不同业务部门需求场景的变化，及时调整和优化数据治理策略，提升数据治理效率和质量。

开放高价值场景，建设油气产业高质量场景数据集。一是聚焦产业链关键环节，系统性开放勘探开发、生产优化、储运安全、碳排放管理等高价值场景，以“场景需求”倒逼数据资源整合；二是强化高价值场景开放赋能。加强政策引导，鼓励推动油气领军企业及产业链“链长”企业分级分类开放场景数据资源；三是强化场景数据治理能力，提升场景适配性。研制油气数据质量分级标准与可信流通技术体系，构建行业级数据空间基础设施，实现“数据可用不可见”，激发多元主体协同参与；四是围绕重点产业链打造示范应用场景数据集。将油气产业典型场景化验证应用纳入专项政策支持，实现“场景开放—数据赋能—标准输出”的闭环价值循环。

建设数智化复合型人才队伍，促进行业数智化绿色化转型。一是建议加大复合型数字化人才培养力度，通过与高校联合开设相关课程或学位项目，以及加强企业内部跨领域培训等形式，培养一批既具备数据科学能力又精通油气工程领域的复合型人才；二是建立健全外部人才引进与激励机制，引进一批具有较高技术背景的人才，同时，以具有竞争力的内部激励机制，吸引和留住高端复合型人才；三是促进企业内部人才多元化发展，鼓励员工在不同业务领域轮岗，开展跨职能学习，促进技术部门与业务部门间交流互动，增强企业内部的复合型人才储备。

（作者分别供职于北京理工大学、中国海油集团能源经济研究院、中国海洋石油集团有限公司）