人工智能赋能油气田企业高质量发展思考

摘要：

石油天然气工业是国家重要战略产业，当前油气田企业面临老区稳产难度大、经营成本高、安全环保约束严等挑战，传统发展模式难以支撑高质量发展。人工智能作为数字化转型核心技术，已在油气田勘探开发、钻井压裂、生产运行、安全巡检等场景实现多点落地应用，有效提升了勘探效率、优化了工程施工、保障了生产稳定、强化了安全防控。与此同时，国家“人工智能+”战略与能源双向赋能政策的深入推进，为油气田企业智能化转型提供了重大机遇，但仍存在数据壁垒、场景适配难、自主可控不足、复合型人才短缺等突出问题。本文系统梳理人工智能在油气田企业的应用现状、现实挑战与发展机遇，从智能勘探开发、智能生产运维、智能安全环保三大方向提出赋能路径，并从发展原则、技术创新、数据治理、人才培养、行业协同五个维度给出对策建议，为油气田企业借助人工智能实现降本增效、安全绿色、高质量发展提供理论参考与实践指引。

关键词：人工智能；油气田企业；高质量发展；智能化；数字化

引言：

石油天然气工业是国家经济社会发展的重要战略产业，油气田企业既肩负增储上产、区域保供的重任，也面临老区稳产难度加大、经营成本持续攀升、页岩气开采成本居高不下、安全环保要求日益严苛等现实挑战，传统管理模式已难以适配高质量发展需求。随着人工智能时代的到来，给行业发展带来了新的契机，AI在提升生产效率、防范安全风险、助力科学决策、优化劳动组织等方面具备巨大赋能潜力与应用价值，是油气田企业破解发展难题、构建核心竞争力的战略选择。伴随着AI技术的日新月异发展，油气田企业需牢牢把握转型机遇，加速推动人工智能技术应用落地。本文围绕目前油气田企业的现状出发，对AI技术应用于生产和经营等方面以及如何实现高质量发展进行了研究论述。

一、油气田企业智能化发展的初步探索与实践成效

当前，人工智能已在油气田企业勘探地震解释、钻井压裂工程、生产运行、安全巡检防控等业务领域实现多点落地，初步形成规模化应用格局，主要体现在以下方面：

（一）勘探开发领域：提速提质，精准赋能地质研判

人工智能技术有效解决了传统地震数据处理周期长、断点识别精度低、人工解释工作量大等痛点，大幅提升油气地质勘探效率与精准度。中国石油东方物探联合华为开展AI地震数据加速处理应用。依托GeoEast专业油气勘探软件，嵌入人工智能全波反演技术，重构传统地震数据处理流程，实现勘探数据处理效能跨越式提升。经实践验证，技术处理性能提升约10倍，100平方公里的地震数据处理周期由1年压缩至1个月，极大缩短油气勘探研判周期；中国石油塔里木油田开展AI三维地震断点智能识别应用。针对传统人工识别断点效率低、误差率高的问题，搭建三维地震断点AI智能识别模型，实现地质断点自动化、精准化识别。落地应用后，断点识别效率提升5倍，地震解释整体周期缩短60%，为油气藏精准定位、储量评估提供高效技术支撑。

（二）钻井压裂领域：智能决策赋能工程管控

围绕钻井、压裂等核心工程施工场景，通过人工智能算法优化施工参数、预判工程风险、智能设计施工方案，有效提升工程施工效率、降低作业事故发生率。中国石化江汉油田智能优快钻井系统落地应用。聚焦钻井施工效率低、复杂工况风险突发等问题，部署智能优快钻井AI系统，依托大数据分析实时优化钻井施工参数，同步搭建工况风险预警模型。该系统已在60余口钻井工程中推广应用，整体机械钻速提升20%以上，可提前预判复杂施工风险，有效规避钻井作业安全事故；中国石化焦页9平台智能压裂方案设计应用。打破传统人工逐条设计压裂方案的模式，依托油气专用AI模型，结合地层数据、施工工况自动生成最优压裂施工方案。应用后，压裂方案设计时效提升80%，核心施工参数匹配符合率达90%以上，实现压裂施工标准化、智能化管控。

（三）生产运行领域：智能诊断助力精益生产

依托工业大模型、智能诊断算法，对油气井生产工况、设备运行状态进行实时监测、智能研判、异常预警，构建“监测-预警-处置”闭环管理体系，全面提升油气生产精细化、智能化水平。中国石油新疆油田首个抽油机井生产优化工业大模型应用。针对抽油机井生产异常排查滞后、人工巡检成本高的痛点，研发落地行业首个抽油机井工业大模型，覆盖3800余口生产井。模型实现油井生产异常智能诊断、工况自动优化，异常诊断准确率达90%以上，生产异常发现时效由传统天级压缩至分钟级，大幅减少生产停机损耗。

（四）安全巡防领域：智能巡检筑牢安全底线

依托计算机视觉、智能传感、机器人巡检等AI技术，替代传统人工巡检模式，实现设备异常、现场违规、环境风险的全天候、无死角监测，有效降低安全事故发生率。中国石油长庆油田动火作业智能监督模型应用。聚焦油田高频高危动火作业风险，搭建AI智能监督模型，精准识别8类核心安全风险、40类作业目标，实现作业画面毫秒级智能解析。模型落地后，作业风险预警误报率下降90%，配合智能眼镜终端实现现场作业实时监督，筑牢高危作业安全防线；中国石化江苏油田抽油机AI电控保护装置应用。针对抽油机运行姿态异常、设备故障易引发次生事故的问题，加装AI智能电控保护装置，可实时监测设备运行状态，发现姿态异常隐患后2秒内自动紧急停机。落地以来，全年累计成功阻断28起设备故障，有效规避设备损毁、安全事故等次生风险。

二、人工智能赋能油气田企业面临的机遇与挑战

（一）发展机遇

1.国家能源安全与数字化转型政策驱动。能源安全是国家战略安全的重要组成部分。近年来，《“十四五”数字经济发展规划》《“十四五”能源领域科技创新规划》等政策文件明确提出，要推动人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术与能源产业深度融合，加快油气行业数字化转型、智能化发展。国家能源局《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》进一步强调，要建设智能油气田，推动勘探开发、生产运行、安全环保全链条智能化升级。值得特别关注的是，2025年国家层面进一步加大了人工智能与实体经济深度融合的推进力度。国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），标志着“人工智能+”从概念倡导进入系统性行动实施阶段。紧随其后，国家发展改革委与国家能源局联合发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（国能发科技〔2025〕73号），明确提出“人工智能+油气”等八个能源领域“人工智能+”落地实施方向，包括“人工智能+电网”“人工智能+能源新业态”“人工智能+新能源”“人工智能+水电”“人工智能+火电”“人工智能+核电”“人工智能+煤炭”“人工智能+油气”，全方位赋能能源系统智能化升级。该实施意见指出，要“加快推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全”，并提出到2027年推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径；到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。政策红利为油气田企业开展人工智能应用提供了明确的战略指引、资金支持和试点示范机遇。

2.人工智能技术成熟与行业渗透加速。近年来，机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、工业大模型、数字孪生等技术日趋成熟，算力成本持续下降，算法开源生态日益完善。石油天然气行业作为流程工业的典型代表，具备数据密集、工况复杂、安全要求高等特点，恰好是人工智能发挥价值的重要场景。国内外科技巨头与专业AI公司已开始深耕能源领域，推出针对油气行业的智能解决方案，技术可及性显著提升。值得注意的是，“人工智能+”行动的实施正在推动人工智能技术与油气能源体系从单向赋能走向双向互促、融合发展的新阶段。一方面，人工智能技术加速渗透至能源勘探开发、生产运维、安全监测等环节，我国能源领域已形成场景覆盖广泛的人工智能发展格局；另一方面，能源体系对人工智能发展亦形成关键支撑。实施意见明确提出以“推进智能算力与电力协同发展为必要支撑”，算力需求增长倒逼电力系统扩容升级和运行模式变革，清洁能源为算力基础设施提供绿色电力保障。人工智能与能源产业已形成相互促进、协同演进的发展格局。与此同时，油田内部物联网基础设施逐步完善，为AI模型的训练与实时推理奠定了数据基础。

3.油气田降本增效的刚性需求。当前，国内主力油气田普遍进入开发中后期，老区稳产难度加大，新区（如页岩气、深层油气）开发成本高、技术难度大。与此同时，国际油价波动、环保约束趋严、用工成本上升等多重压力叠加，传统管理模式难以适配高质量发展需求与实现盈亏平衡。人工智能在提升勘探成功率、优化钻井压裂参数、减少非计划停机、降低安全环保风险等方面展现出显著的经济效益。降本增效、安全绿色的内在刚性需求，已成为油气田企业主动拥抱人工智能的核心驱动力。

（二）现实挑战

尽管人工智能在油气田企业应用取得初步成效，但受技术、数据、人才、管理等多重因素制约，规模化、深度化落地仍面临突出挑战：

1.数据壁垒突出，质量与标准不统一。企业内部各业务系统、各生产单元数据标准不统一、接口不兼容，上下游数据孤岛现象普遍；数据资产目录体系不健全，难以满足AI模型训练与迭代的高质量数据需求。

2.场景适配难度大，标准化程度低。油气田地质条件、生产工艺、现场环境差异大，AI模型通用性差、定制化成本高；行业缺乏统一的智能化技术标准、数据标准与应用规范，导致场景复制推广难度大、规模化效益难以释放。

3.技术投入高，自主可控能力偏弱。AI平台建设、算法研发、算力资源、现场改造等前期投入大，对于油气田企业有一定的资金压力；核心算法、高端传感器、智能分析平台等关键技术对外依存度较高，自主研发与迭代能力不足。

4.复合型人才短缺，组织协同不足。既精通勘探开发、地面集输，又掌握计算机技术、人工智能的复合型人才严重匮乏；跨部门、跨专业协同机制不健全，制约AI项目落地与长效运营。

三、人工智能赋能油气田企业高质量发展的路径

立足油气田生产经营全流程，以降本、增效、安全、绿色为目标，推动AI技术在勘探开发、生产运行、安全环保三大核心领域深度落地，构建全链条智能化体系。

（一）智能勘探与开发优化：精准找气、高效开发

以AI驱动勘探开发从“经验驱动”向“数据驱动”转变，提升资源探明率与单井效益。

1.勘探解释与储层预测。整合地震、测井、录井、地质等多源数据，构建AI储层预测模型，实现储层岩性、物性、含油性、裂缝发育的高精度识别与三维可视化表征，辅助科学优选井位，降低勘探风险。

2.钻井与压裂工艺智能优化。针对钻井过程，基于AI实时监测钻井参数、地层响应，优化钻井轨迹、控制钻速与钻压，减少卡钻、漏失等复杂情况，缩短钻井周期。针对页岩气开发，构建多参数耦合的AI压裂优化模型，实现“一井一测、一层一测、一段一测”智能压裂方案，动态调整压裂液用量、支撑剂参数、施工压力，强化压裂改造效果，降低单井开发成本，提高页岩气开发经济效益。

3.产能预测与开发规划。基于历史生产数据、地质工程数据训练AI产能模型，实现单井、区块、油气田级产能精准预测；结合资源潜力、市场需求、经济效益，智能优化开发部署方案，支撑中长期开发规划，助力企业作出合理化的决策与精细化的管理。

（二）生产与运维智能化：稳定生产、预测保障

依托 AI 技术赋能生产、运维全流程，筑牢生产安全底线，提升运行效率，助力实现安全、高效、绿色的天然气生产目标。

1.生产智能调度。聚焦天然气生产预警处置、偏差分析、区块调配核心业务，搭建“智能预警-闭环管控-偏差溯源-优化调配”一体化调度决策体系。融合时序预测、异常检测、根因分析、RAG、混合整数规划等算法，完成三大场景智能化升级：依托时序预测与阈值模型实现秒级异常识别，结合RAG生成处置指令，形成全流程闭环管理；借助多变量检测与根因模型，联动多源数据快速溯源生产偏差；基于规划算法，结合管网、设备、生产约束输出最优调配方案。

2.工况智能诊断。依托人工智能算法搭建全域在线诊断模型，实时采集、分析管网及生产单元压力、流量、温度、出水率等全维度运行参数，对工况状态进行全天候动态监测。系统可自动甄别参数异动、工况偏离等异常情况，精准拆解问题诱因、区分故障类型，同步输出标准化、可落地的工况调节方案与操作指引。全程实现无人值守式在线研判，及时化解运行隐患，保障油气生产安全平稳运行。

3.设备预测运维。依托数字孪生技术为生产设备构建虚拟映射模型，深度融合设备实时运行数据、现场环境数据、历史检修台账、零部件工况等多维度信息，通过AI算法开展故障趋势研判、潜在缺陷提前预警，精准测算设备及核心部件寿命，并结合生产计划、备件库存、作业成本动态优化检修方案，推动运维从事后抢修向事前预判、按需维保转型，避免非计划性停车。

（三）安全环保智能化：全域防控、绿色低碳

以AI构建风险实时感知、智能预警、快速处置、闭环管理的安全环保管控体系，全面提升本质安全水平与绿色发展能力。

1.AI视频智能识别。依托单井、站场、厂区的工业视频监控，利用AI视觉算法自动识别：人员未佩戴防护用品、现场人员违章操作、违规动火、跨越警戒线、非法闯入、烟火隐患、设备异常状态等，秒级预警、自动抓拍、实时推送，变“人工巡查”为“智能值守”。

2.泄漏智能监测与溯源。融合光纤传感、气体传感器、压力流量突变分析、卫星遥感等多源数据，通过 AI 模型实现油气泄漏、VOCs 排放、管线刺漏的早期识别、精准定位、泄漏量估算，支持自动关断、应急调度、污染扩散模拟，最大限度降低环境风险与安全事故。

3.安全风险智能评估与预警。整合生产参数、实时数据、设备状态、环境数据、历史事故、作业票等信息，构建AI风险评估模型，对井控、压裂、集输、储运等高风险环节进行全域风险画像，实现超前预警、分级响应、智能推荐处置方案，提升应急处置科学性与时效性。

4.作业过程智能监护。对高危作业（动火、受限空间、高处、临时用电等）进行AI全程智能监护，自动识别作业许可合规性、现场防护到位情况、周边风险变化，实现不安全行为自动制止、不安全状态自动告警、作业流程自动追溯，压实全员安全生产责任。

5.环保排放智能管控。AI实时监测废水、废气、固废、噪声等排放数据，智能分析排放规律，优化处理工艺运行参数；建立环保指标动态预警机制，确保达标排放，支撑企业碳核算、碳追踪、碳减排路径优化，助力绿色低碳转型。

四、推动人工智能赋能油气田企业高质量发展的对策与思考

（一）坚持数据驱动与场景深耕相结合的发展原则

油气田企业应牢固树立“数据即资产”理念，统一数据标准、打通业务孤岛，建设企业级数据中台，为AI模型训练提供高质量、可复用的数据基础。同时，紧扣勘探开发、钻井压裂、生产运维、安全环保等核心业务场景，聚焦高频高价值痛点，优先在储层预测、参数优化、故障诊断、安全识别等领域实现AI落地。建立“场景-数据-模型-应用”闭环迭代机制，以场景需求牵引数据治理，以数据质量反哺模型优化，推动技术与业务深度融合，避免脱离实际的“为AI而AI”，切实提升AI赋能的精准性与实效性。

（二）技术创新与自主可控：构建企业级AI能力体系

油气田企业应完善自身的AI能力体系，加大AI核心技术研发投入，聚焦储层预测、智能压裂、生产调度、故障诊断、泄漏监测、安全识别等关键场景，自研适配油气行业的算法模型与智能平台；推进数字孪生、工业物联网、5G、边缘计算与AI融合应用，打造“云-边-端”一体化智能架构；建立技术迭代机制，持续优化模型精度与场景适配性，降低外部技术依赖，提高公司的核心竞争能力和持续发展能力。

（三）数据治理与共享机制：夯实智能化发展底座

数据作为新质生产力，是企业数字化转型、智能化发展的基石。为加速AI技术应用落地，油气田企业应完善数据管理体系，建立数据资产目录，统一数据标准、规范数据接口，推进数据标准化、规范化治理；打通勘探开发、生产运行、安全环保等数据壁垒，联通上下游数据通道，建设企业级数据中台，实现数据统一汇聚、共享、复用。提升生产现场数据采集率，扩大物联网终端覆盖，提升数据实时性、完整性与准确性。

（四）复合型人才培养与组织变革：激发转型内生动力

人才队伍建设是企业行稳致远的根基与核心竞争力。油气田企业应构建 “油气专业+数字化+AI”复合型人才培养体系，“引进+培养”双轮驱动，一方面引进数字化专业毕业生与成熟人才，另一方面选派骨干员工赴互联网专业公司交流学习与挂职锻炼；创新企业体制机制，主动适配数字化转型发展需求，持续优化内部管理机制与工作流程。打破内部部门壁垒，健全“业务提需求、技术做支撑、协同抓落实”的闭环工作格局。营造良好的数字化转型、人工智能应用落地氛围。

（五）政策协同与行业共建：营造良好发展生态

国家政策扶持以及行业合作也是人工智能技术应用落地的关键外环境因素。油气田企业要充分利用、积极对接国家能源数字化转型相关政策，争取资金、试点示范支持，在勘探开发、生产运行、安全环保等各业务领域开展人工智能技术试点应用；加强与科研院所、科技企业、上下游企业交流合作，共建技术创新平台，共享经验与成果，打造智能油气田AI应用生态链；参与行业标准制定，推动数据标准、技术标准规范统一，促进油气行业整体数字化转型与智能化发展。

结语：

人工智能为油气田企业破解发展瓶颈、培育核心竞争力、实现高质量发展提供了关键技术支撑与战略机遇。当前 AI 技术已在油气生产经营全流程落地见效，初步展现出提质增效、控险降本的显著价值，但深度规模化应用仍需突破数据、技术、人才、管理等多重制约。面向未来，油气田企业应坚持数据筑基、技术自主、场景深耕、人才支撑，持续推动 AI 与勘探开发、生产运行、安全环保深度融合，加快构建全链条智能化体系。同时依托政策支持与行业协同，统一标准、共建生态，不断提升数字化、智能化水平，以技术创新驱动产业升级，切实保障国家能源安全，助力油气行业向绿色低碳、高效智能的高质量发展方向稳步迈进。

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作者简介：余晨，1998，男，重庆人，工学学士，主要从事油气田行业的数字化转型建设、数据治理应用与人工智能领域研究