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大庆油田采油三厂第八作业区数字化综合生产指挥

大庆油田采油三厂第八作业区数字化综合生产指挥中心大屏闪烁,红色预警图标骤然弹出:注采21班组一口油井皮带发生断裂。指挥人员第一时间联系前线班组,信息流飞速流转,现场人员快速处置,短短15分钟,这起设备异常便彻底解除。这样精准高效的处置,在大庆油田已成为常态。“数智化转型已经不是大庆油田高质量发展的选择题,而是必答题。”该厂第八作业区副经理杨华光感慨道。在国家能源局近日发布的“人工智能+”能源高价值应用场景清单中,“人工智能+油气”是重点领域之一。放眼全国油气行业,AI早已走出实验室,进入勘探开发、运维管理、生产调控全链条。但受访专家坦言,基础设施薄弱、技术融合不深、数据壁垒突出,是行业转型要啃下的三块“硬骨头”。数智技术重塑全流程AI、大数据、数字孪生等技术正在油气领域科学研究、勘探开发、运维管理、生产调控等领域落地开花。在大庆油田勘探开发研究院,研究人员向记者展示了油气勘探开发领域专属AI平台“油博士”对油气领域科学研究的赋能作用。一份51页的外语专业分析报告被上传至系统,仅6分钟后,精准的译文便呈现在屏幕上。“效率比普通互联网翻译工具提升50倍,精度达到95%。”该院研究人员朱吉军说。该平台集专业报告编写、文献解读、会议纪要生成等功能于一体,构建起“大模型+大数据+知识库”融合应用模式。目前全油田用户超3000人次,累计调用量突破750万次,科研人员处理基础事务的时间占比从40%降至20%,得以集中精力开展地质研究。而在勘探开发领域,专业模型与智能算法成为地下资源挖潜的“透视眼”。例如,借助“油博士”科研智能体,工作人员可完成动态地质建模、有利区识别、老井递减规律分析等核心工作,极大提升勘探开发效率。各大油气田纷纷加快智能勘探开发布局。中国石油昆仑大模型经过多轮迭代升级,将地震波波动方程求解效率提升10倍以上,使勘探周期缩短两成,有效提升单井可采储量。江苏油田运用智能算法解析地质数据,使相关数据处理效率提升600倍,预测精度稳定在90%以上。在运维管理领域,数智技术同样大显身手。在大庆油田采油五厂,一套以建设远程监控中心为基础、以建立两级队伍为保障、以健全“三率”指标考核为抓手的自主运维体系已见成效。远程监控中心内,自主研发的运维管理平台可实现任务调度、技术支撑、维护管理等多种功能,解决了运维点多、线长、面广的难题。“过去故障维修需要找‘外援’,现在关键指标稳住了,日常故障再也不用找‘外援’了。”大庆油田采油五厂数字化运维中心主任孟祥宁说。智慧运维也在全国油气田快速推广。塔里木油田“黑灯工厂”试点成果显著,已经实现夜间无人巡检和操作,系统可以连续6小时实现无人干预自控运行;西南油气田应用生产物联网智能运维与监测管控技术后,设备在线监测率提升至97.4%,年度维护成本降低了百余万元。在生产调控领域,“智慧大脑”推动全流程管理走向精细化、智能化。各大油田普及智能管网、无人机监管系统,实现管线运行参数实时上传、异常情况自动预警处置;新建油气田采用人机协同管理架构……智能化调控让全国油气行业普遍实现降本、提效、增安的综合效益。行业转型遭遇瓶颈尽管成效显著,但油气领域的数智化转型之路并非坦途。记者在采访中发现,基础设施老化、技术融合不深、数据共享不畅,成为转型纵深推进的主要瓶颈。基础设施老化薄弱、硬件承载能力不足,是传统油气田面临的基础性问题。随着智能化应用不断增多,软硬件资源消耗持续攀升,部分服务器超期服役,存储空间紧张,老旧硬件难以支撑大模型、数字孪生等高算力系统稳定运行。同时,有些油田物联网前端感知设备配置不完善,传感器、智能电动阀等关键设备覆盖率偏低,一些老旧站场未完成数字化改造,数据采集、远程管控能力存在明显短板,无法满足智能决策的现实需求。前沿技术落地困难,技术与实际业务融合浮于表面,也是行业普遍存在的问题。当前全国油气行业的AI应用,大多集中在报表统计、简单故障诊断等浅层场景,大小模型协同、云边端智能联动、边缘计算等前沿技术仍处在局部探索阶段,尚未形成规模化应用。不少引进的技术方案看似先进,却无法解决钻井、采油、地层分析等一线实际难题。油气行业工况复杂、作业环境恶劣,现有AI模型在极端条件下的感知精度、决策可靠性,还未达到工业级高标准,通用大模型向油气专属场景适配难度较大,技术迭代速度跟不上产业发展节奏。此外,业内专家坦言,全国油气行业“数据孤岛”现象十分突出。各油田、各业务板块数据采集标准不统一,格式杂乱,跨区域、跨部门、跨企业的数据共享机制缺失,大量数据无法互通复用。油气数据采集成本高、专业标注样本稀缺,直接影响AI模型训练精度。油气数据属涉密数据,如何在严守安全底线的前提下盘活数据资源,成为行业亟待破解的难题。高价值场景需重点发力面对转型路上的各类挑战,国家层面接连出台多项政策文件。2025年,国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》,提出加快智能钻机、机器人、无人机、智能感知系统等智能生产技术装备的研发与应用,推动生产现场等全过程智能联动与自动优化,推动油气产业链智能化升级建设。今年,四部门联合发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》,进一步推动能源、算力、场景、数据、模型等要素协同联动,鼓励能源领域智能体、具身智能等新技术研发落地,推动AI技术与油气产供储销全链条规模化融合应用。针对行业现存短板与未来发展路径,业内专家结合一线实践提出建议。大庆油田数字化领域相关技术专家说,要坚持夯实AI基础、加快AI赋能、引领AI创新“三步走”思路。一方面,要稳步推进信息化补强工程,构建“云网融合、算网一体”新格局,为AI大模型等新兴技术应用提供算力支撑;另一方面,要建立全链条业务智能应用场景和模式,重点推进大模型在油田的规模化推广与应用,并加快研发高价值场景模型。在中国石油集团经济技术研究院能源大数据中心工程师窦春柳看来,当前油气领域AI应用仍以单点探索为主,下一步要集中力量突破油气专业大模型、工业软件等关键瓶颈,整合全国科研资源搭建AI协同创新平台,推动科研与生产范式全面转向“数据驱动+人机协同”。中国工程院院士、中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院副总工程师刘合说,数据是AI发展的根基,油气行业数据采集复杂、标注难度大、保密要求高,是制约大模型迭代的关键,全行业必须把数据治理摆在突出位置,统一数据标准、盘活数据资源,同时理性规划应用场景,杜绝盲目跟风建设,坚持在高价值场景集中发力、重点突破。大庆油田采油三厂第八作业区数字化综合生产指挥中心大屏闪烁,红色预警图标骤然弹出:注采21班组一口油井皮带发生断裂。指挥人员第一时间联系前线班组,信息流飞速流转,现场人员快速处置,短短15分钟,这起设备异常便彻底解除。这样精准高效的处置,在大庆油田已成为常态。“数智化转型已经不是大庆油田高质量发展的选择题,而是必答题。”该厂第八作业区副经理杨华光感慨道。在国家能源局近日发布的“人工智能+”能源高价值应用场景清单中,“人工智能+油气”是重点领域之一。放眼全国油气行业,AI早已走出实验室,进入勘探开发、运维管理、生产调控全链条。但受访专家坦言,基础设施薄弱、技术融合不深、数据壁垒突出,是行业转型要啃下的三块“硬骨头”。数智技术重塑全流程AI、大数据、数字孪生等技术正在油气领域科学研究、勘探开发、运维管理、生产调控等领域落地开花。在大庆油田勘探开发研究院,研究人员向记者展示了油气勘探开发领域专属AI平台“油博士”对油气领域科学研究的赋能作用。一份51页的外语专业分析报告被上传至系统,仅6分钟后,精准的译文便呈现在屏幕上。“效率比普通互联网翻译工具提升50倍,精度达到95%。”该院研究人员朱吉军说。该平台集专业报告编写、文献解读、会议纪要生成等功能于一体,构建起“大模型+大数据+知识库”融合应用模式。目前全油田用户超3000人次,累计调用量突破750万次,科研人员处理基础事务的时间占比从40%降至20%,得以集中精力开展地质研究。而在勘探开发领域,专业模型与智能算法成为地下资源挖潜的“透视眼”。例如,借助“油博士”科研智能体,工作人员可完成动态地质建模、有利区识别、老井递减规律分析等核心工作,极大提升勘探开发效率。各大油气田纷纷加快智能勘探开发布局。中国石油昆仑大模型经过多轮迭代升级,将地震波波动方程求解效率提升10倍以上,使勘探周期缩短两成,有效提升单井可采储量。江苏油田运用智能算法解析地质数据,使相关数据处理效率提升600倍,预测精度稳定在90%以上。在运维管理领域,数智技术同样大显身手。在大庆油田采油五厂,一套以建设远程监控中心为基础、以建立两级队伍为保障、以健全“三率”指标考核为抓手的自主运维体系已见成效。远程监控中心内,自主研发的运维管理平台可实现任务调度、技术支撑、维护管理等多种功能,解决了运维点多、线长、面广的难题。“过去故障维修需要找‘外援’,现在关键指标稳住了,日常故障再也不用找‘外援’了。”大庆油田采油五厂数字化运维中心主任孟祥宁说。智慧运维也在全国油气田快速推广。塔里木油田“黑灯工厂”试点成果显著,已经实现夜间无人巡检和操作,系统可以连续6小时实现无人干预自控运行;西南油气田应用生产物联网智能运维与监测管控技术后,设备在线监测率提升至97.4%,年度维护成本降低了百余万元。在生产调控领域,“智慧大脑”推动全流程管理走向精细化、智能化。各大油田普及智能管网、无人机监管系统,实现管线运行参数实时上传、异常情况自动预警处置;新建油气田采用人机协同管理架构……智能化调控让全国油气行业普遍实现降本、提效、增安的综合效益。行业转型遭遇瓶颈尽管成效显著,但油气领域的数智化转型之路并非坦途。记者在采访中发现,基础设施老化、技术融合不深、数据共享不畅,成为转型纵深推进的主要瓶颈。基础设施老化薄弱、硬件承载能力不足,是传统油气田面临的基础性问题。随着智能化应用不断增多,软硬件资源消耗持续攀升,部分服务器超期服役,存储空间紧张,老旧硬件难以支撑大模型、数字孪生等高算力系统稳定运行。同时,有些油田物联网前端感知设备配置不完善,传感器、智能电动阀等关键设备覆盖率偏低,一些老旧站场未完成数字化改造,数据采集、远程管控能力存在明显短板,无法满足智能决策的现实需求。前沿技术落地困难,技术与实际业务融合浮于表面,也是行业普遍存在的问题。当前全国油气行业的AI应用,大多集中在报表统计、简单故障诊断等浅层场景,大小模型协同、云边端智能联动、边缘计算等前沿技术仍处在局部探索阶段,尚未形成规模化应用。不少引进的技术方案看似先进,却无法解决钻井、采油、地层分析等一线实际难题。油气行业工况复杂、作业环境恶劣,现有AI模型在极端条件下的感知精度、决策可靠性,还未达到工业级高标准,通用大模型向油气专属场景适配难度较大,技术迭代速度跟不上产业发展节奏。此外,业内专家坦言,全国油气行业“数据孤岛”现象十分突出。各油田、各业务板块数据采集标准不统一,格式杂乱,跨区域、跨部门、跨企业的数据共享机制缺失,大量数据无法互通复用。油气数据采集成本高、专业标注样本稀缺,直接影响AI模型训练精度。油气数据属涉密数据,如何在严守安全底线的前提下盘活数据资源,成为行业亟待破解的难题。高价值场景需重点发力面对转型路上的各类挑战,国家层面接连出台多项政策文件。2025年,国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》,提出加快智能钻机、机器人、无人机、智能感知系统等智能生产技术装备的研发与应用,推动生产现场等全过程智能联动与自动优化,推动油气产业链智能化升级建设。今年,四部门联合发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》,进一步推动能源、算力、场景、数据、模型等要素协同联动,鼓励能源领域智能体、具身智能等新技术研发落地,推动AI技术与油气产供储销全链条规模化融合应用。针对行业现存短板与未来发展路径,业内专家结合一线实践提出建议。大庆油田数字化领域相关技术专家说,要坚持夯实AI基础、加快AI赋能、引领AI创新“三步走”思路。一方面,要稳步推进信息化补强工程,构建“云网融合、算网一体”新格局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  要解决这一问题,放松税收征管并非良策,因为这不仅涉及税务机关工作人员渎职问题,也影响社会公平,毕竟各地税务机关征管力度不一,将影响企业公平竞争,有违全国统一大市场构建。

今年台风整体表现符合预期

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