当前，全球油气行业的人工智能手艺成长已构成“专业模子垂曲深耕”取“大模子横向扩展”并行双轨款式，并呈现加快协同的趋向。正在专业模子范畴，次要聚焦于油气勘察开辟的焦点营业场景，通过深度融合地质学、岩石物理学等专业理论取机械进修算法，建立了“物理可注释、场景高适配”的公用东西，为油气行业的手艺冲破供给了支持。
正在油藏开辟方面，壳牌正在全球范畴内已建成59个智能化油气田，累计收益达50亿美元。成立了靠得住的数学模子，实现了举升效率的及时优化取出产情况的精准预测。
二是高投入、资金稠密。单井成本可达几百万元以至数亿元。因为地质的不确定性，各类井下复杂环境往往使钻井过程非出产时间过长、大量材料耗损、井下设备损坏或丢失，进而导致周期和成本过高。部门复杂井非出产时间往往高达50%以上，成本超支30%以上。因而，通过数字化手艺获取井下全方位消息以降低不确定性，以及操纵智能化手艺提高不确定性消息下的决策效率，是石油工程降本增效的首要使命。
提高自研软件的智能化程度。充实操纵大模子强大的编程能力和言语理解能力，成立自研软件代码从动编写手艺系统，并建立基于狂言语模子的从动化建模手艺，辅帮开展根本模子建立工做，估计可提高建模数模手艺人员工做效率5~10倍。
智能钻井、智能压裂的石油工程手艺的成长代表了一种新的出产体例，笼盖石油工程规划、设想、施工和办理的各个环节。以人工智能、云计较为代表的新一代消息通信手艺同以井下丈量和从动节制手艺为代表的先辈钻井工艺手艺深度融合，是实现智能钻井的无效路子。其能力、进修能力、决策能力、施行能力和自顺应能力远远跨越人的能力，出产施工效率和办理效率。
工业软件智能化转型趋向较着，智能化实践已取得显著成效，为行业供给了全新的思和处理方案。将来应沉点攻关基于大模子的软件代码从动编写取油藏模子从动搭建手艺，帮力高效勘察开辟。
石油工程范畴的人工智能和大数据手艺的使用，面对地质多变导致问题鸿沟不确定、高投入资金稠密使成本节制难、不确定性高要求决策更高效、全面数字化成本昂扬且数据获取精度低、从动化程度纷歧需差同化策略等挑和。
降本增效是石油工程的逃求，进一步提高施工质量、提高钻井速度、提高钻井效率和提高单井产量，是连结油气公司市场所作力的环节。而“四提”结果的素质缘由是不确定性惹起的资本设置装备摆设效率没有达到最优形态。
跟着ChatGPT、DeepSeek等通用大模子快速成长，油气行业正派历一场深刻的学问办理。大模子的使用大幅提拔了工程师的学问检索效率，激活了大量现性数据价值，为行业带来了全新的手艺范式。正在这一趋向下，国际石油公司和油服公司纷纷整合勘察开辟全范畴数据，一方面基于开源通用大模子进行二次开辟，另一方面积极取科技企业合做，摸索更深条理的大模子使用场景。
建立大小模子协同发力的使用场景。聚焦地球物能注释、测井曲线识别、油藏动态模仿等焦点营业范畴，充实阐扬小模子正在特定范畴的专业劣势，同时融合大模子强大的跨学科学问系统，实现“油气藏消息及时评价、人机交互协同决策”的智能化使用场景。
以人工智能、大数据、云计较等为代表新一代消息手艺的快速成长，为保守工业升级带来了科技盈利。石油钻井具有高投入、高风险的特点，降本增效需求火急，引进新一代消息手艺是必然趋向。然而面临目炫狼籍的新手艺，若何把握石油工程智能化趋向并制定成长计谋，对于手艺成长标的目的准确至关主要。
中国石化正在智能钻井方面，依托“智能化钻井环节手艺取配备”项目群，颠末4年研发构成了从动化钻机及配套设备、随钻动态参数丈量和高分辩率电阻率成像系统、钻井智能阐发决策一体化平台、井场集成节制核心等，初步打制了智能钻井系统，正在胜利油田页岩油开展了智能钻井手艺现场集成示范使用，实现了钻机、仪器、决策平台取集成节制核心的数据交互联动，以及钻井参数、井下风险识别、地质导向的一体决策。单项智能钻井手艺累计使用80余口井，平均机械钻速提高17。44%，风险诊断精确率超90。2%，优良储层钻遇率达100%，钻井周期缩短19。87%。正在智能压裂方面，成立了人工智能和大数据驱动的压后产量评估手艺和压裂参数从控要素阐发方式，实现了压裂参数的从动设想和大数据驱动下的一键压裂从动设想。连系深度进修、贝叶斯推理和专家经验，实现了压裂过程风险及时监测取从动调控，研发了智能压裂云平台，为全流程智能压裂奠基了根本。
正在全球能源变化的布景下，为应对资本质量劣质化、能源转型、绿色成长等挑和，数智化手艺已成为全球油气公司的配合选择。人工智能手艺帮力油气田企业高质量勘察、高效益开辟、高能效洁净出产，将为上逛勘察开辟营业庞大价值。
降本增效是石油工程的焦点方针，可使用智能化手艺削减不确定性、优化资本设置装备摆设，实现石油工程的提质、提速、提效、提产。人工智能正在非线性问题处置上有劣势，但正在极端下不变性仍需提拔，可连系典范工程理论加强其工业使用结果。
一是地质多变、问题鸿沟不确定。由于施工过程要不竭接触新的地质和地层，问题鸿沟不竭延长。人工智能手艺特别擅长正在大量数据中抽取学问，具有对高维非线性问题的强大映照能力，正在面临问题鸿沟不确定的环境时，会发生外推能力不脚的问题。
工业软件的智能化转型是大势所趋，当前支流工业软件厂商纷纷推出智能化辅帮阐发东西，显著提拔了工做效率取产物合作力。斯伦贝谢推出的智能化辅帮阐发模块GAIA基于DELFI平台，整合机械进修手艺进行油藏数据阐发，实现从动化建模工做流程及优化油藏办理策略。DELFI平台展示了全财产链智能协同的强大生态感化。这种协同模式正逐渐打破保守油气行业的“数据孤岛”壁垒，鞭策“数据即资产”的新贸易模式成长。此外，贝克休斯研发的JewelSuite AI东西可以或许处置海量的油藏数据，从中提取数据的模式、趋向和联系关系，并通过从动化工做流程高效完成汗青拟合和模子校准等环节使命。这些智能化实践已取得显著成效，不只提高了油气勘察开辟效率，更为行业成长供给了全新的思和处理方案，展示了人工智能正在工业软件范畴的庞大潜力。
以机械进修手艺为代表的人工智能手艺正在非线性问题描述方面显示出强大的能力，可是正在极端、苛刻下的不变性仍然让人担心，保守石油工程理论历经近百年成长，正在流体力学、管柱力学、岩石力学方面堆集了大量的理论，深度融合人工智能手艺和典范工程理论，能够连系人工智能手艺的大数据处置能力、复杂问题拟合能力，以及保守工程理论的布局不变性和强外推能力，实现工业级智能APP开辟和工程使用。
取此同时，通用大模子正正在引领行业迈向新的变化，冲破保守专业模子“单点智能”的局限，通过多模态数据处置、现性学问挖掘及跨范畴推理能力，鞭策人工智能手艺正在油气范畴的使用向更广范畴、更深条理拓展。
五是从动化程度纷歧。地面和井下从动化配备的设置装备摆设次要由钻探地质目标和施工难度决定，这就决定了分歧油田、井位、井型的从动化配备程度纷歧。海上钻井或复杂井往往设置装备摆设扭转导向、从动控压、钻机从动化等配备，常规钻井过程受成本从动化配备程度往往较低。从动化配备前提纷歧要求针对分歧油田的现状制定差同化的智能钻井成长策略。
智能制制的素质是以数据的从动流动化解复杂系统的不确定性，提高制制资本的设置装备摆设效率。IEA（国际能源署）预测，全面使用数字化手艺可降低油田开辟成本10%~20%。能源科技公司eDrilling取俄罗斯天然气工业股份公司（Gazprom Neft）合做成立了钻井办理核心（DMC），通过获取及时地面和井下钻探数据及井身布局数据，实现井眼及钻井过程及时可视化。自DMC成立以来，Gazprom Neft每年削减8%~10%的钻井功课遏制或延迟的时间，全体钻速提高20%。通过数字化和智能化手艺的使用，可显著提高分歧环节的消息获取能力、数据处置能力、决策能力和实施能力，是钻井工程降本增效的必然选择。
我国石油企业也加快推进大模子扶植，积极结构油智化手艺。中国石油成立数智研究院，沉点开展数智化理论取根本研究、手艺使用及成长规划研究，并推出了具有700亿参数的昆仑大模子。中国石化组建AI4S人工智能专班，推进人工智能研发工做。正在能源行业率先完成DeepSeek全尺寸模子的当地化摆设，并将其接入长城大模子使用系统；为验证DeepSeek-R1正在石油化工行业的合用性，对模子进行全方位深度测试。中国海油成立“5+1”数智化手艺攻关团队，鞭策数据管理取多专业智能化使用，2024年发布海能大模子，为行业智能化转型供给了实践参考。
四是全面数字化成本高。大量井场消息目前还处于消息化（人工填报）阶段，如钻井日报、井史、钻井液机能、钻井设想、完井演讲等，人工填报环境下数据的获取频次、精度和精确性较低，给数据驱动方式的使用和深度数据挖掘带来坚苦。
盘活地质材料核心海量数据资本。通过成立笼盖文本、图像、表格等全模态的人工智能检索加强生成（RAG）手艺系统，实现地质材料的快速、智能检索取学问提取，从而全面盘活地质材料核心的海量数据资本，大幅提拔材料办事科研的能力取效率。
近年来，国际石油公司纷纷依托手艺储蓄开展数字化转型，次要特征为取互联网科技公司合做，扶植一体化工业互联网平台，打通油气勘察开辟上逛数据资本，操纵人工智能、大数据阐发和云计较手艺，开辟智能使用法式，并通过软硬件连系的体例实现部门环节的闭环施工节制。
正在能源低碳转型和数字化海潮的双沉驱动下，国际石油公司正加速推进人工智能手艺的深度工业化使用，通过“机理驱动+数据驱动”的双引擎模式，鞭策专业人工智能模子向工业级使用迈进。正在油气出产全面、智能操控、预测预警及优化等方面，已取得显著成效。
正在钻井工程范畴，斯伦贝谢的DrillPilot软件通过地面从动化、自从海底钻井和定向钻井手艺的集成，实现了数智手艺取钻井功课的深度融合。此外，正在井下预警范畴，沙特阿美开辟了高效的井涌预测模子，预测精度正在90%以上，为井下功课的平安性供给了无力保障。
石油公司正通过取互联网科技公司合做，操纵人工智能、大数据和云计较推进数字化转型，扶植一体化工业互联网平台，打通油气勘察开辟数据资本并开辟智能使用。
跟着ChatGPT、DeepSeek等通用大模子快速成长，油气行业正正在履历一场学问办理。国表里石油公司纷纷整合勘察开辟全范畴数据，摸索更深条理的人工智能大模子使用场景。
斯伦贝谢发布DELFI数字化协做平台，鞭策数字化计谋的实现，基于DELFI平台研发DrillPlan和DrillOps软件处理方案。哈里伯顿也发布了数字化建井4。0计谋，通过一体化云平台帮帮油公司打破数据壁垒，实现勘察、钻井、开辟全流程数字化阐发及办理，将云上钻井设想、闭环钻井工程、供应链集成等做为主要成长标的目的。
正在地动反演范畴，哈里伯顿推出DS365。AI智能化产物，通过人工智能取机械进修手艺优化工做流程，显著提拔了数据处置的切确度和效率。
bp、壳牌和道达尔能源等国际石油公司取微软展开深度合做，全面使用生成式人工智能手艺，显著提拔企业运营效率。埃克森美孚取科技企业合做开辟了针对油气行业的专业大模子，通过进修多元化的数据，显著提拔了模子能力。阿联酋石油公司基于ChatGPT-4摸索建立了钻探专业模子，该模子可以或许从钻井数据中进修并精确办事于钻井过程。
国际石油公司通过“机理驱动+数据驱动”模式，显著提拔油气出产的全面、智能操控及优化程度。哈里伯顿、壳牌、斯伦贝谢、沙特阿美等公司鼎力鞭策人工智能手艺正在油气勘察开辟中的使用。
为把握人工智能手艺成长新机缘，中国石化石油勘察开辟研究院深度融合大模子手艺，建立当地学问库智能使用办事，将沉点攻关基于大模子的软件代码从动编写取油藏模子从动搭建手艺，以全面提拔地质材料核心科研办事能力及研究院自研软件的智能化程度，帮力高效勘察开辟。
勘察、开辟和工程一体化数据平台扶植，是石油范畴数字化转型的标的目的。已有工业软件云上摆设和基于人工智能的专业使用研发是这一阶段转型的次要内容，部门钻井环节的全从动闭环决策和节制尚处于试验阶段，未见大范畴集成推广使用。
