閱讀提示：當(dāng)前，全球能源格局深刻變革，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為油氣行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。本版全景呈現(xiàn)智慧油氣田建設(shè)的生動(dòng)實(shí)踐：從一體化智能系統(tǒng)重塑油氣生產(chǎn)新格局，到地質(zhì)工程深度融合驅(qū)動(dòng)科學(xué)鉆井變革，再到AI賦能傳統(tǒng)能源綠色轉(zhuǎn)型，數(shù)智化正深度嵌入油氣產(chǎn)業(yè)的血脈，驅(qū)動(dòng)著從經(jīng)驗(yàn)依賴到智能決策、從單點(diǎn)突破到系統(tǒng)重塑的深刻變革。

一體化智能系統(tǒng)重塑油氣生產(chǎn)新格局

□楊 敏 張志恒 向美強(qiáng)

清晨的普光氣田，薄霧縈繞山間。

過(guò)去，巡檢員日復(fù)一日跋涉險(xiǎn)峻山路，既要防范汛期塌方風(fēng)險(xiǎn)，又要警惕高含硫氣體帶來(lái)的安全隱患；而今，7座無(wú)人機(jī)場(chǎng)悄然建于山間，無(wú)人機(jī)按時(shí)升空，如同千里眼般將311.6千米集輸管道盡收眼底。這翻天覆地的變化，正是中原油田以數(shù)智化驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)能源與新能源深度融合發(fā)展的生動(dòng)縮影。

作為能源行業(yè)的“老兵”，中原油田緊跟集團(tuán)公司“人工智能+”專項(xiàng)行動(dòng)，全面落實(shí)“打造油、氣、新能源‘三足鼎立’格局”戰(zhàn)略部署，搭建起數(shù)智化的“四梁八柱”——筑牢“算力、數(shù)據(jù)、模型”三大能力基礎(chǔ)，織密“安全防范、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、運(yùn)營(yíng)管控”三大支撐體系，讓數(shù)智化從“概念”變成“實(shí)干”。

如今，近3.8萬(wàn)套數(shù)據(jù)采集設(shè)備實(shí)時(shí)傳送數(shù)據(jù)至中原油田數(shù)據(jù)中心，6.17億條結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、574億條實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支撐生產(chǎn)決策；生產(chǎn)指揮等四大平臺(tái)構(gòu)成油田“中央處理器”，通過(guò)抽油機(jī)工況診斷、視頻風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等智能場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)決策到生產(chǎn)的智能化流轉(zhuǎn)；手機(jī)端“數(shù)字中原”讓一線員工實(shí)時(shí)獲取井位導(dǎo)航、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等信息，實(shí)現(xiàn)便捷作業(yè)……中原油田正以“智能引擎”精準(zhǔn)破解管理、安全等領(lǐng)域傳統(tǒng)難題。

管理升級(jí) 從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“智能管控”

在新能源領(lǐng)域，中原油田數(shù)智賦能的腳步從未停歇。

經(jīng)過(guò)半年技術(shù)攻關(guān)，中原油田于2025年9月構(gòu)建完成的新能源電力接入系統(tǒng)完成升級(jí)改造，實(shí)現(xiàn)了新能源全景監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與智能調(diào)控的有機(jī)統(tǒng)一，猶如為電網(wǎng)裝上了“智慧大腦”，電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)性全面提升，有力促進(jìn)了油氣生產(chǎn)與新能源融合發(fā)展、傳統(tǒng)能源和新能源融合保供，標(biāo)志著油田電網(wǎng)正式邁入數(shù)智化管理時(shí)代。

此次升級(jí)彰顯三大成效：新能源預(yù)測(cè)體系實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，短期預(yù)測(cè)精度突破95%，為調(diào)度決策提供可靠依據(jù)；自動(dòng)發(fā)電控制（AGC）系統(tǒng)和自動(dòng)電壓控制（AVC）功能實(shí)現(xiàn)有功無(wú)功自動(dòng)調(diào)節(jié)，綠電消納能力顯著提升，占比突破40%；多能互補(bǔ)協(xié)同平臺(tái)發(fā)揮集成優(yōu)勢(shì)，預(yù)計(jì)年節(jié)約外購(gòu)電費(fèi)超6000萬(wàn)元、減排二氧化碳20萬(wàn)噸，經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)保效益雙贏。

同時(shí)，過(guò)去“各自為戰(zhàn)”的氣藏、井筒、集輸管網(wǎng)管理系統(tǒng)，如今已合并為一套“氣藏-井筒-集輸管網(wǎng)”一體化智能系統(tǒng)，成為油田管理的“中樞大腦”。它將地下氣藏、井筒參數(shù)與地面管網(wǎng)數(shù)據(jù)“穿珠成鏈”，用直觀的圖形界面呈現(xiàn)關(guān)鍵信息，調(diào)度人員無(wú)須再對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)“絞盡腦汁”，輕點(diǎn)屏幕就能完成輸量?jī)?yōu)化、損耗測(cè)算。這種“一體化管控”模式，不僅打破了部門間的“數(shù)據(jù)墻”，更驅(qū)動(dòng)管理決策從模糊判斷轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)施策，大幅提升了氣田調(diào)度的效率與安全性。

安全防線 從“人盯人”到“AI站崗”

安全生產(chǎn)是油田的“生命線”，但傳統(tǒng)的“人工監(jiān)控+現(xiàn)場(chǎng)巡檢”模式，早已跟不上海量數(shù)據(jù)的生產(chǎn)節(jié)奏。例如，僅中原油田文留采油廠就有1336路攝像頭、4000余臺(tái)關(guān)鍵設(shè)備，每天產(chǎn)生42.1TB監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)——這相當(dāng)于2400部高清電影的容量，靠人工盯著屏幕，太容易漏掉異常信號(hào)。

如今，視頻風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)成了“24小時(shí)不眨眼的保安”。它能自動(dòng)識(shí)別泄漏、火情、管線占?jí)旱入[患，一旦發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，立刻在生產(chǎn)指揮平臺(tái)報(bào)警。

“以前可能要等巡檢員到現(xiàn)場(chǎng)才能發(fā)現(xiàn)的漏點(diǎn)，現(xiàn)在AI幾分鐘內(nèi)就能鎖定；過(guò)去人工巡檢要耗費(fèi)大量人力成本，如今這套系統(tǒng)一年就能為采油廠省下一筆可觀的開(kāi)支，還減少了因異常未及時(shí)處理帶來(lái)的損失?！蔽牧舨捎蛷S副廠長(zhǎng)馬龍算了一筆賬。

在普光氣田，5G巡檢機(jī)器人更是成了“安全衛(wèi)士”。這里的天然氣凈化廠操作壓力高、含硫量高，人工巡檢不僅勞動(dòng)強(qiáng)度大，還面臨中毒風(fēng)險(xiǎn)，而機(jī)器人能自主導(dǎo)航，精準(zhǔn)識(shí)別設(shè)備狀態(tài)、人員行為。截至目前，第二聯(lián)合裝置的機(jī)器人已完成235次巡檢，第五聯(lián)合裝置的機(jī)器人已完成268次巡檢，員工勞動(dòng)強(qiáng)度下降30%，巡檢精度卻高達(dá)99%。以前巡檢員“提心吊膽”，現(xiàn)在只需“后臺(tái)復(fù)核”，安全與效率實(shí)現(xiàn)了雙贏。

生產(chǎn)提效 從“經(jīng)驗(yàn)判斷”到“智能決策”

以前，抽油機(jī)的健康狀況主要靠巡檢員在現(xiàn)場(chǎng)看功圖、聽(tīng)聲音來(lái)判斷?，F(xiàn)在，抽油機(jī)功圖故障診斷系統(tǒng)成了“智能醫(yī)生”，它能實(shí)時(shí)分析功圖，就像給抽油機(jī)號(hào)脈，可提前預(yù)警7個(gè)關(guān)鍵部位的異常，還能遠(yuǎn)程啟停設(shè)備、自動(dòng)調(diào)節(jié)參數(shù)。

目前，該系統(tǒng)已覆蓋油田3700余臺(tái)游梁式抽油機(jī)，構(gòu)建起全天候、全時(shí)段、全自動(dòng)的智能監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，形成完整的故障識(shí)別-報(bào)警推送-現(xiàn)場(chǎng)確認(rèn)-閉環(huán)整改的管理鏈條，顯著提升了設(shè)備運(yùn)行的可靠性與運(yùn)維響應(yīng)的精準(zhǔn)性，人工成本也大幅下降。從“機(jī)器等工人”到“數(shù)字管理模塊指揮機(jī)器”，生產(chǎn)節(jié)奏明顯加快。

儲(chǔ)氣庫(kù)的注采工作更是個(gè)“技術(shù)活兒”，涉及氣藏、井筒、集輸?shù)榷鄠€(gè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)量大、協(xié)調(diào)難，現(xiàn)在，儲(chǔ)氣庫(kù)注采智能分析系統(tǒng)成了“金牌調(diào)度”，能同步現(xiàn)場(chǎng)參數(shù)，秒級(jí)評(píng)價(jià)注采氣量，還能通過(guò)多維度計(jì)算，給出最優(yōu)注采策略，既降低了壓縮機(jī)能耗，又能實(shí)現(xiàn)最大調(diào)峰氣量，讓能源儲(chǔ)備更高效。

數(shù)智化變革同時(shí)發(fā)生在地震資料處理領(lǐng)域。過(guò)去，處理地震資料要靠人工識(shí)別地震波起始時(shí)刻，效率低、易受干擾，復(fù)雜區(qū)域的資料處理要花費(fèi)數(shù)月。而中原地震深度偏移軟件里的人工智能初至拾取軟件，能自動(dòng)拾取地震波信號(hào)，處理時(shí)長(zhǎng)從數(shù)月壓減到數(shù)天，還不用依賴昂貴的商業(yè)軟件，從“人等數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)追人”，勘探周期大幅縮短。

下一步，中原油田將緊密圍繞集團(tuán)公司2026年工作會(huì)議擘畫的藍(lán)圖，全面開(kāi)啟二次創(chuàng)業(yè)新征程，不僅在傳統(tǒng)能源領(lǐng)域“采出更多油”，更要“采出高效益、采出新模式”，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、鞏固“第一曲線”，壯大新興產(chǎn)業(yè)、拓展“第二曲線”，完成產(chǎn)業(yè)接續(xù)、動(dòng)能接續(xù)，為國(guó)家能源安全和石油行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)“中原力量”。

為油氣勘探開(kāi)發(fā)裝上“數(shù)智引擎”

□王 鵬 何慧瑩 張翔霞

2月9日，在經(jīng)緯公司中原測(cè)控公司和中原石油工程公司西南鉆井分公司的技術(shù)人員協(xié)同努力下，中原油田通南巴氣田馬308-3井順利完井，鉆井周期縮短4.5天，顯著提升了鉆探效率。

截至目前，經(jīng)緯公司中原測(cè)控公司鉆井優(yōu)化團(tuán)隊(duì)已完成61口井的施工服務(wù)，累計(jì)節(jié)約鉆井周期163.77天，平均單井節(jié)約工期2.7天，故障復(fù)雜率較行業(yè)平均水平降低15.6個(gè)百分點(diǎn)。

目標(biāo)同向，搭建一體化攻堅(jiān)平臺(tái)

“鉆井優(yōu)化的核心價(jià)值，在于錨定保障能源安全、助力勘探開(kāi)發(fā)的戰(zhàn)略定位，實(shí)現(xiàn)地質(zhì)目標(biāo)與工程目標(biāo)的雙重達(dá)成。經(jīng)緯公司擁有的科研及施工等人才隊(duì)伍優(yōu)勢(shì)，是將這一目標(biāo)轉(zhuǎn)化為實(shí)戰(zhàn)成果的重要?jiǎng)幽??！苯?jīng)緯公司錄井工程首席專家李油建介紹合作初衷時(shí)說(shuō)。

鉆井是油氣勘探開(kāi)發(fā)的“龍頭”，其效率與安全至關(guān)重要。長(zhǎng)期以來(lái)，鉆井施工較多依賴人員經(jīng)驗(yàn)，在面對(duì)復(fù)雜地質(zhì)工況時(shí)缺乏科學(xué)預(yù)判，易導(dǎo)致工期延誤、成本攀升，甚至安全事故，成為制約提升勘探開(kāi)發(fā)效率的瓶頸。

經(jīng)緯公司率先破局，依托深厚的技術(shù)積淀，推動(dòng)將“人才優(yōu)勢(shì)”轉(zhuǎn)化為“技術(shù)攻堅(jiān)能力”?？蒲袌F(tuán)隊(duì)通過(guò)研發(fā)數(shù)智化應(yīng)用系統(tǒng)，整合地質(zhì)錄井、地質(zhì)導(dǎo)向、鉆井定向等團(tuán)隊(duì)的專業(yè)能力：錄井團(tuán)隊(duì)精準(zhǔn)捕捉地層信號(hào)，擦亮“地質(zhì)眼睛”；導(dǎo)向團(tuán)隊(duì)實(shí)時(shí)校準(zhǔn)鉆井軌跡，確保“精準(zhǔn)入靶”；定向團(tuán)隊(duì)精確優(yōu)化鉆進(jìn)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)“隨鉆隨調(diào)、科學(xué)適配”，從源頭消除了“經(jīng)驗(yàn)依賴”的行業(yè)痛點(diǎn)，為鉆井優(yōu)化從“理念落地”到“實(shí)戰(zhàn)見(jiàn)效”筑牢基礎(chǔ)，成為推動(dòng)行業(yè)從“粗放式開(kāi)發(fā)”向“精細(xì)化管理”轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)力。

基于“保障安全鉆探、提升綜合效益”的共同目標(biāo)，2024年5月，經(jīng)緯公司中原測(cè)控公司與中原石油工程公司西南鉆井分公司強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，在四川達(dá)州成立了鉆井優(yōu)化一體化中心。該中心打破企業(yè)間的技術(shù)壁壘，實(shí)現(xiàn)地質(zhì)數(shù)據(jù)、工程參數(shù)、專家資源的全面共享，構(gòu)建起“目標(biāo)同向、責(zé)任同擔(dān)、成果共享”的協(xié)同作戰(zhàn)新平臺(tái)，為后續(xù)技術(shù)攻堅(jiān)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

智能驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建科學(xué)決策體系

“如果說(shuō)一體化平臺(tái)是‘戰(zhàn)場(chǎng)’，那么以應(yīng)龍科學(xué)鉆井系統(tǒng)為核心的AI智能體系，就是我們打贏攻堅(jiān)戰(zhàn)的‘智慧大腦’?！敝性瓬y(cè)控公司經(jīng)理郭云峰說(shuō)。該系統(tǒng)的深度應(yīng)用，正推動(dòng)鉆井決策從“憑經(jīng)驗(yàn)拍板”向“靠數(shù)據(jù)說(shuō)話”轉(zhuǎn)變。

應(yīng)龍科學(xué)鉆井系統(tǒng)深度融合AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了從“經(jīng)驗(yàn)鉆井”到“科學(xué)鉆探”的跨越。其核心是“長(zhǎng)城大模型+地質(zhì)工程一體化數(shù)據(jù)+向量經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀比灰惑w的自主學(xué)習(xí)架構(gòu)，系統(tǒng)通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，智能匹配不同地層的最優(yōu)施工方案，并依據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋進(jìn)行動(dòng)態(tài)迭代，形成“數(shù)據(jù)訓(xùn)練-智能決策-效果反饋-模型更新”的閉環(huán)，確保優(yōu)化精度始終保持行業(yè)領(lǐng)先水平。

該系統(tǒng)功能覆蓋鉆井全流程：在實(shí)時(shí)感知層，可毫秒級(jí)捕捉井下動(dòng)態(tài)；在智能決策層，由長(zhǎng)城大模型驅(qū)動(dòng)的“經(jīng)小緯”混合智能體，能動(dòng)態(tài)優(yōu)化鉆壓、轉(zhuǎn)速、排量等關(guān)鍵參數(shù)，生成多目標(biāo)協(xié)同的最優(yōu)方案；在風(fēng)險(xiǎn)防控層，可實(shí)現(xiàn)7類工況、38種異常狀態(tài)的全參數(shù)實(shí)時(shí)預(yù)警，提前規(guī)避施工風(fēng)險(xiǎn)；在效能管理層，通過(guò)鉆井KPI分析生成單井改進(jìn)建議并構(gòu)建區(qū)域知識(shí)庫(kù)，促進(jìn)經(jīng)驗(yàn)復(fù)用。

智能技術(shù)也延伸至井場(chǎng)一線。工業(yè)級(jí)防爆慧眼智能頭盔系統(tǒng)，成為“經(jīng)小緯”混合智能體在現(xiàn)場(chǎng)的交互終端。它集成了視頻通話、實(shí)時(shí)回傳、精準(zhǔn)定位、圖像識(shí)別、語(yǔ)音交互等多項(xiàng)功能。現(xiàn)場(chǎng)人員通過(guò)簡(jiǎn)單的語(yǔ)音指令即可呼叫專家、上傳現(xiàn)場(chǎng)畫面，極大提升了遠(yuǎn)程支持效率和操作便捷性。

該系統(tǒng)已在中原、江漢、勝利等11家油氣田企業(yè)落地應(yīng)用，隱患排查時(shí)效提升20%以上，助力多口井優(yōu)化作業(yè)參數(shù)。

經(jīng)過(guò)迭代升級(jí)，集成長(zhǎng)城大模型的應(yīng)龍科學(xué)鉆井系統(tǒng)展現(xiàn)出更多硬實(shí)力。施工人員可用自然語(yǔ)言查詢進(jìn)度、回放數(shù)據(jù)，“經(jīng)小緯”智能體可自動(dòng)完成摩阻計(jì)算、風(fēng)險(xiǎn)提示等核心工作，顯著降低了人工勞動(dòng)強(qiáng)度與決策風(fēng)險(xiǎn)，提升了施工效率與準(zhǔn)確性。

強(qiáng)化支撐，助力安全高效鉆探

鉆井優(yōu)化一體化中心創(chuàng)新采用“駐井優(yōu)化+中心把關(guān)+專家決策+現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行”的聯(lián)合作戰(zhàn)模式，實(shí)現(xiàn)了“預(yù)警-優(yōu)化-執(zhí)行”的高效閉環(huán)。“這不僅大幅降低了故障復(fù)雜率，更讓鉆井提速效果超出預(yù)期?！敝性凸こ坦疚髂香@井分公司經(jīng)理李忠壽說(shuō)，現(xiàn)場(chǎng)工程師、優(yōu)化中心、技術(shù)專家與鉆井隊(duì)緊密協(xié)作，共同輔助鉆井提速提效、降低故障復(fù)雜。

一方面，以精準(zhǔn)優(yōu)化提效率。在多口井施工中，團(tuán)隊(duì)通過(guò)提前進(jìn)行三維模擬與軌跡優(yōu)化，確保儲(chǔ)層鉆遇率保持在98%以上。同時(shí)，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)MSE（機(jī)械比能）參數(shù)測(cè)試，優(yōu)選鉆壓與轉(zhuǎn)速參數(shù)，有效解決了鉆具渦動(dòng)引發(fā)的低效鉆進(jìn)問(wèn)題。

另一方面，以科學(xué)防控保安全。面對(duì)西南工區(qū)的復(fù)雜地質(zhì)挑戰(zhàn)，鉆井優(yōu)化一體化中心采用“地震裂縫預(yù)測(cè)+三壓力解釋+巖性分析+鉆井優(yōu)化”聯(lián)合技術(shù)，精準(zhǔn)定位待鉆地層的風(fēng)險(xiǎn)位置并進(jìn)行綜合評(píng)估。

面對(duì)復(fù)雜難題時(shí)，鉆井優(yōu)化一體化中心迅速組建專項(xiàng)攻堅(jiān)組，通過(guò)應(yīng)龍科學(xué)鉆井系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化建模，實(shí)時(shí)調(diào)整參數(shù)，最終以優(yōu)異成績(jī)刷新江漢油田紅星區(qū)塊完鉆垂深與井深兩項(xiàng)紀(jì)錄。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，該技術(shù)在中原油田通南巴氣田馬2-10井、馬303-3H井、馬17X井等多口井應(yīng)用，累計(jì)解決井漏難題17次、實(shí)現(xiàn)精細(xì)控壓施工23井段，有效保障了復(fù)雜地層鉆井安全。

專家視點(diǎn)：推動(dòng)“AI+能源”向更高層次更深維度融合發(fā)展

□江漢油田電氣工程專家 黃 涵

當(dāng)前，全球能源格局正經(jīng)歷深刻變革，人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)注入了前所未有的動(dòng)力。對(duì)于擁有豐富工業(yè)場(chǎng)景和復(fù)雜能源系統(tǒng)的油氣田企業(yè)而言，AI與能源系統(tǒng)的深度融合不再是一道選擇題，而是一道關(guān)乎未來(lái)生存與競(jìng)爭(zhēng)力的必答題。從政策紅利釋放到資源稟賦支撐，再到應(yīng)用場(chǎng)景落地，油氣田企業(yè)正迎來(lái)AI賦能的機(jī)遇期。

首先是頂層政策體系的強(qiáng)力加持，國(guó)家層面提出構(gòu)建“人工智能+能源”創(chuàng)新體系，鼓勵(lì)能源企業(yè)建設(shè)智能電廠、智慧能源管控平臺(tái)和智能調(diào)度系統(tǒng)，這一政策導(dǎo)向?yàn)橛蜌馓锲髽I(yè)將AI技術(shù)融入生產(chǎn)運(yùn)維、能源調(diào)度與碳資產(chǎn)管理提供了堅(jiān)實(shí)的政策支撐，使技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級(jí)有了明確的戰(zhàn)略指引。其次，油氣田企業(yè)具備完備的能源系統(tǒng)和大規(guī)模實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，是AI能源算法模型的天然試驗(yàn)場(chǎng)。再次，AI賦能有助于突破新能源高比例接入帶來(lái)的系統(tǒng)瓶頸，通過(guò)算法調(diào)度與智能控制，可顯著提升新能源發(fā)電利用率與系統(tǒng)穩(wěn)定性，為油田綠電消納和源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化運(yùn)行提供新方案。

挑戰(zhàn)與機(jī)遇總是相伴而生。當(dāng)前油氣田企業(yè)在推進(jìn)AI與新能源融合的過(guò)程中，至少面臨三重障礙。一是數(shù)據(jù)孤島與標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，油氣田內(nèi)部多系統(tǒng)、多設(shè)備間數(shù)據(jù)接口不一致、格式各異，制約了AI模型的全域優(yōu)化與跨場(chǎng)景應(yīng)用。二是算法模型與能源業(yè)務(wù)融合度不足，現(xiàn)有AI算法多來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)和制造業(yè)領(lǐng)域，難以直接適應(yīng)油氣田復(fù)雜的能源運(yùn)行工況。三是人才結(jié)構(gòu)與技術(shù)體系轉(zhuǎn)型有待提升，AI+能源融合需要既懂能源系統(tǒng)又懂?dāng)?shù)據(jù)算法的復(fù)合型人才，油氣田企業(yè)相關(guān)人才梯隊(duì)建設(shè)還需進(jìn)一步加強(qiáng)。

面對(duì)這些機(jī)遇與挑戰(zhàn)，一些先行者已經(jīng)開(kāi)始探索破局之道。例如，江漢油田立足自身資源稟賦與產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，正以建設(shè)國(guó)家級(jí)“零碳園區(qū)”為牽引，推動(dòng)“AI+能源”向更高層次、更深維度融合發(fā)展，探索形成一條“油氣+新能源+人工智能+工業(yè)制造”一體化發(fā)展的創(chuàng)新示范路徑。

在能源調(diào)度層面，通過(guò)構(gòu)建AI驅(qū)動(dòng)的能源調(diào)度與負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，利用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)風(fēng)光發(fā)電出力預(yù)測(cè)、儲(chǔ)能充放策略優(yōu)化、用戶側(cè)負(fù)荷響應(yīng)預(yù)測(cè)的全流程智能控制，從而形成“發(fā)電-儲(chǔ)能-用能”動(dòng)態(tài)平衡的智能化運(yùn)行體系，大幅提升系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性與安全性。

在運(yùn)維管理層面，大力推廣AI視覺(jué)識(shí)別與無(wú)人化運(yùn)維技術(shù)，在光伏電站、風(fēng)電場(chǎng)及儲(chǔ)能設(shè)施中引入AI巡檢系統(tǒng)，利用無(wú)人機(jī)和機(jī)器人搭載視覺(jué)算法，對(duì)組件熱斑、風(fēng)機(jī)葉片損傷、儲(chǔ)能電芯溫度異常等進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與預(yù)警，配合油田信息化工單系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從“缺陷發(fā)現(xiàn)”到“任務(wù)派發(fā)”再到“檢修閉環(huán)”的全自動(dòng)流程，顯著提升設(shè)備可靠性和運(yùn)維效率。

在能碳管理層面，建設(shè)AI賦能的能碳協(xié)同管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)園區(qū)及油田全域的能耗、碳排放、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)實(shí)時(shí)采集與預(yù)測(cè)分析，通過(guò)AI算法形成“最優(yōu)能碳匹配方案”，支持動(dòng)態(tài)能耗調(diào)度、碳強(qiáng)度對(duì)標(biāo)管理、碳足跡追蹤等功能，為油田參與綠電交易和開(kāi)展碳資產(chǎn)管理提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。

在儲(chǔ)能優(yōu)化層面，深化AI在儲(chǔ)能系統(tǒng)控制與經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化中的應(yīng)用，尤其是在鹽穴壓縮空氣儲(chǔ)能這類前沿項(xiàng)目中，AI可用于儲(chǔ)氣艙運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別、能量轉(zhuǎn)化效率優(yōu)化和系統(tǒng)熱力學(xué)建模分析，通過(guò)實(shí)時(shí)算法控制實(shí)現(xiàn)充放電最優(yōu)路徑與系統(tǒng)熱管理的自適應(yīng)調(diào)節(jié)，顯著提升儲(chǔ)能系統(tǒng)效率和壽命。而對(duì)于配套的電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)，AI同樣可實(shí)現(xiàn)電池壽命預(yù)測(cè)、故障診斷及容量管理的智能化運(yùn)行。

在推進(jìn)這一系列應(yīng)用的過(guò)程中，有兩個(gè)瓶頸需要突破。

技術(shù)層面，關(guān)鍵在于模型的深度適配與算力的有效支撐。AI算法必須與能源設(shè)備的物理模型、運(yùn)行規(guī)律實(shí)現(xiàn)深度耦合，未來(lái)應(yīng)加強(qiáng)“油氣+電力+風(fēng)光儲(chǔ)+AI”的聯(lián)合攻關(guān)，構(gòu)建面向能源系統(tǒng)的專用算法模型和邊緣計(jì)算體系，讓算法真正讀懂能源的語(yǔ)言。

機(jī)制層面，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)共享與協(xié)同創(chuàng)新的制度設(shè)計(jì)。建議建立油田級(jí)的能源數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)，打破新能源、儲(chǔ)能、電網(wǎng)、生產(chǎn)負(fù)荷等多源數(shù)據(jù)壁壘，推動(dòng)油氣生產(chǎn)數(shù)據(jù)、風(fēng)光儲(chǔ)運(yùn)行數(shù)據(jù)、負(fù)荷響應(yīng)數(shù)據(jù)、碳排放數(shù)據(jù)等多源信息的融合互通，為AI模型的訓(xùn)練和優(yōu)化筑牢高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（謝 江 李紅華 整理）

（ 責(zé)任編輯：王瑩 ）