中海油研究总院总工苏彦春：人工智能驱动油气行业全方位革新

把握人工智能新机遇 开启油气智能化发展新篇章

中海油研究总院总工程师 苏彦春

2025年4月25日，中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行了第二十次集体学习。习近平总书记在会上强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。

近年来，随着DeepSeek等国产AI大模型技术的崛起，人工智能加速赋能千行百业，作为国民经济支柱的油气行业也开启了数智化发展新篇章，迈向更加智能、高效、绿色的未来。

人工智能是推动油气行业转型升级的重要力量

党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视人工智能发展，指出“中国高度重视人工智能发展，积极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能”。

2022年国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，明确能源领域数字化转型等重点行业实施数字化转型提升工程，推动实施煤矿、油气田、油气管网、油气储备库、终端用能等领域设备设施、工艺流程的数字化建设与改造，提升能源体系智能化水平。

为落实党中央决策部署，各部委、企业、地方层面相继出台了一系列政策文件，为推进人工智能与油气行业的融合提供了有力的政策保障。2023年，国家能源局出台《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，进一步明确能源行业与数字技术融合发展，是落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略和建设新型能源体系的有效措施，系统部署了数字盆地建设、智能测井、智能钻完井、生产现场智能联动、智能管道、智能炼厂等油气领域的重点任务。

与此同时，国务院国资委组织中央企业实施数字化转型行动计划，中国石油、中国石化、中国海油等发挥企业龙头作用，同步发布了《数字化转型行动计划》，形成了“国家战略—行业规划—企业方案”三级联动机制，为油气行业智能化转型提供了有力保障。

此外，地方政府在油气行业智能化转型中也发挥了重要作用，通过搭建平台、优化环境等方式，为油气行业智能化转型提供了良好的生态。例如《山东省数字基础设施建设行动方案（2024—2025年）》指出，推进石油勘探开发和油气管道智能化。推进大数据和人工智能技术在勘探开发等领域应用。面向石油物探、钻井、场站巡检维护等场景，推广智能钻井、智能感知系统应用，加快建设智能油田。推动智能管道建设，加快油气管网信息化改造和数字化升级。同时，地方政府还加强了与高校、科研机构的合作，推动产学研用深度融合，加速了科技成果的转化和应用。

人工智能驱动油气行业全方位革新

人工智能技术与油气行业的深度融合，正在引发从基础研究到生产运营的全方位革新。以海洋油气资源开发为例，中国海油通过研究范式、生产模式、管理体系的三维协同创新，逐步建立起“数据驱动决策、智能优化运营”的新型发展模式，在提升勘探开发研究效率、保障安全生产、优化资源配置等方面取得突破性进展。

（一）研究范式革新

人工智能技术正推动传统经验主导的研究范式向“数据—机理”双轮驱动的创新体系转变。

在勘探研究领域，针对莺歌海盆地低速泥岩广泛发育、储层与干层弹性参数差异小、储层预测和含气性识别的难度大的问题，通过构建基于储层敏感参数的非确定性反演标签库，利用深度学习神经网络形成了地震尺度下的储层智能分类技术，储层预测吻合率超过85%，含气性预测吻合率超过80%。在测井解释方面，基于机器学习的测井智能评价方法，可大幅缩短测井解释时间，在某油气田1000余口井的测井资料解释中，解释效率提升60%以上，含气量预测中相对误差小于15%。

在实验研究方面，通过基于人工智能的砂岩薄片图像鉴定的矿物分割和分类模型，可解决传统以肉眼观察定量化表征难、效率低等问题，鉴定效率是人工鉴定的25倍，且准确度达到90%以上。

在油田开发指标预测方面，通过将渗流力学、油藏工程等专业知识嵌入机器学习，可实现油井初期产能的智能预测，在渤海某油田的验证表明，该模型对新井初期产能的预测误差小于8%，较纯数据驱动模型精度提升10%。

（二）生产模式转型

人工智能技术推动海上油气生产与装备制造向“无人化、自适应、高精度”升级。

在钻井作业领域，“天眼工程”通过机器视觉技术与钻完井业务的深度融合，创新构建了覆盖人员行为、井筒状态、设备运行的十类专属视频识别场景，形成全天候三维安全监测网络，助力海上平台实现百万人工时零事故记录，推动安全管理模式由传统人工抽检向AI智能监测跨越式转型。同时，基于强化学习算法研发的智能钻井参数优化系统，实现钻压、转速等关键参数的动态实时调控，促使机械钻速平均提升27%。

在油田生产领域，中国海油创新智能注采技术，通过地下流场三维可视化与注水层段动态调控的实时协同，实现油气资源精准开发。在某油田示范项目中，智能注采调控系统使单井含水率从94%优化至80%，在日均产水量减少130立方米的同时将日原油产量提升20立方米，累增油约3%，降水增油效果显著。此外，针对海洋环境特殊性开发的台风模式远程调控系统，通过整合气象大数据与生产优化模型，在2024年台风季的生产意外关停次数大幅减少，成功减少60余万吨油气产量损失，为海上油气田增储上产提供智能化解决方案。

在装备制造领域，获得中国船级社认证的导管架智能焊接机器人取得重大突破，其搭载的视觉定位与实时质量监测技术使焊接效率提升37.5%，焊缝一次合格率达到99.96%的行业标杆水平，标志着我国海洋工程装备制造技术达到国际领先地位。

（三）管理效能跃升

人工智能技术重塑油气行业管理模式，形成贯穿全产业链的“端到端”的智慧化运营体系。

在出海航线调度方面，依托大数据融合与人工智能分析技术，通过航班规划、落点选址、人员配置等多维度优化直升机航线方案，测试结果显示智能调度系统在总航班量与落点覆盖率等指标上达到或超越人工排班水平。

在炼厂智能化建设方面，大榭石化推出的“管廊智能巡检”系统集成巡检机器人、热成像仪、可见光摄像头、气体成分分析仪及声纹传感器等多维感知设备，构建全天候自动化监测网络，成功将人工巡检频次从每日24人次压缩至6人次。

面向原油贸易决策场景，中化能源科技打造的“壹化网”平台运用自然语言处理技术实时解析全球200多个市场数据源，结合LSTM时间序列预测模型，将贸易决策响应效率提升70%，2024年首季度通过该平台精准指导完成56船次套期保值操作，有效规避15亿元市场损失，大幅强化了油气企业在国际能源贸易中的风险抵御能力与决策敏捷性。

系统规划要素协同，推动人工智能持续赋能油气行业

尽管人工智能技术在油气行业的应用已经取得了显著的进展，但数据质量、技术适配性与模型经济性等仍是阻碍人工智能价值释放的关键因素。

据《2024油气行业数据资产化指数》统计，2023年全行业结构化数据综合利用率为34.7%，非结构化数据（如地质图像、工程日志）利用率仍低于12%。数据质量标准缺失导致AI模型泛化能力受限，以某钻井系统的机械钻速预测为例，因不同盆地数据编码规则冲突，误差率差异达34.5%。

另外，油气场景的极端工况对算法提出严苛要求，如超深井监测需在175摄氏度/140兆帕环境下实现≤500毫秒闭环响应，而主流边缘计算框架平均延迟1.2秒。同时，随着大模型技术的发展，AI大模型在企业落地遭遇了成本效益平衡困境，通常认为行业级油气大模型训练需1200万—1500万元算力投入。

为此，相关企业应系统规划应用场景、数据资源和核心技术等要素的协同发展路径，实现人工智能对油气行业的持续赋能。

（一）加强场景—数据—算力的协同规划

一是以价值导向锚定场景突破方向，构建动态筛选机制。建立“战略—经济—创新”三维场景筛选机制。聚焦战略价值、经济效益与创新潜力三大维度，建立分层筛选与动态评估体系。在战略攻坚层面，优先布局资源勘探、安全生产等核心领域，围绕地质建模、设备故障预测等场景，突破关键技术瓶颈，形成行业级解决方案。在经济转化层面，重点筛选管网优化、能耗管理等可量化场景，通过智能算法实现资源调度效率与成本控制的同步提升。在创新培育层面，探索新材料研发、碳资产管理等新兴领域，孵化前瞻性技术应用。同时需建立动态评估模型，结合技术可行性、投入产出比及风险等级等指标，定期优化场景目录，确保资源精准投放。

二是统筹数据全生命周期治理，释放要素价值潜能。高质量数据是智能化的基石，需构建覆盖采集、治理与应用的全链条管理体系。在数据标准化阶段，应制定统一的数据规范与质量标准，打破跨部门、跨系统间的数据壁垒，实现多源异构数据的语义对齐。在数据资产化层面，通过构建行业知识图谱、开发智能标注工具，提升非结构化数据的可利用性，将原始数据转化为可训练、可迭代的数字资产。在数据流通共享环节，探索隐私计算、区块链等技术，建立安全可信的数据共享机制，推动跨企业数据协作。同时需强化数据与场景的深度耦合，针对不同业务需求定制数据服务，形成“数据供给—场景应用—价值反馈”的良性循环。

三是优化算力资源配置，构建弹性协同基础设施。遵循“集中训练、边缘推理、终端执行”的算力分级布局原则，形成云边端协同的弹性架构。云端集中部署大规模训练集群，支撑复杂模型开发与海量数据计算，通过异构计算、分布式存储等技术提升资源利用率。边缘侧建设区域化智能节点，就近处理设备监测等实时性要求高的任务，降低网络传输延迟。终端设备嵌入轻量化AI模块，实现应急响应等场景的自主决策能力。同时需构建智能调度平台，通过算力需求预测、资源动态分配等机制，实现跨层级算力资源的灵活调配，形成“算力随场景而动”的敏捷响应体系。

（二）加强业务融合，构建协同生态

一是打破业务壁垒，构建跨学科、跨模态的知识融合体系。建立统一的知识表示框架，通过知识图谱、多模态预训练等技术，实现文本、图像、视频、传感器数据等多源异构信息的语义级对齐。例如，在智能装备领域，将设备振动时序数据与工艺参数、维修日志等非结构化知识融合，可构建设备全生命周期健康管理模型。

二是统筹模型分层分级架构，实现智能体协同进化。通过搭建模型全生命周期管理平台，构建“基础模型—领域模型—场景模型”三级架构：基础模型层聚焦通用能力沉淀，通过大规模预训练形成多任务处理基座；领域模型层针对行业内垂直需求进行专业化调优，例如研究设计、能源调度等场景的专用模型；场景模型层则面向具体业务终端，通过轻量化改造适配边缘设备。同时，需建立模型协同进化机制，通过模型蒸馏、参数共享、增量学习等技术，实现模型能力从基础层向场景层的定向传导。

三是强化人机协同创新，构建可信智能决策体系。通过人机交互优化与可解释性增强，建立双向赋能的协同机制，在交互设计上，应开发自然语言对话、可视化决策沙盘等低门槛交互界面，降低AI技术使用门槛。在模型可解释性层面，需融合特征归因、决策路径可视化、反事实推理等技术，构建“白盒化”智能系统。更重要的是，需建立人机反馈闭环，将人类经验转化为模型优化的监督信号，形成“人工校正—模型迭代—精度提升”的正向循环。

（三）推动管理变革，构建智能化组织新范式

一是推进组织机制改革，打造专业化AI赋能体系。通过设立专业化的AI研究与运营机构，整合分散的技术资源，形成集中式创新能力。同时，建立跨部门协同机制，打通技术部门与生产、供应链等业务单元的协作链路，确保AI解决方案与业务需求精准对接。

二是重构人才梯队，构建产教融合培养体系。通过吸纳AI算法、数据科学等领域顶尖专家，引进外部高端人才。推动校企联合培养计划，与高校合作设计AI+能源交叉学科课程，共建智能钻井、数字油藏等实训基地；通过定向委培、联合课题攻关等方式，培养既懂油气地质又精于机器学习的技术骨干。

三是构建开放合作生态，强化技术协同创新。深化与头部科技企业合作，在云计算、物联网等领域联合创新，共同开发行业专用AI模型与智能装备。同时，搭建行业技术联盟，联合油气企业、科研院所制订AI应用标准与数据接口规范，避免技术碎片化。

人工智能与油气行业的深度融合，既是建设现代化行业体系的必然要求，更是保障国家能源安全的战略抉择。面对技术变革浪潮，唯有坚持自主创新与开放协同并举，统筹发展与安全，方能在新一轮行业变革中赢得先机，为构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系贡献智慧力量。