在全球能源变革的背景下，为应对资源品质劣质化、能源转型、绿色发展等挑战，数智化技术已成为全球油气公司的共同选择。人工智能技术助力油气田企业高质量勘探、高效益开发、高能效清洁生产，将为上游勘探开发业务释放巨大价值。

　　当前，全球油气行业的人工智能技术发展已形成“专业模型垂直深耕”与“大模型横向扩展”并行双轨格局，并呈现加速协同的趋势。在专业模型领域，主要聚焦于油气勘探开发的核心业务场景，通过深度融合地质学、岩石物理学等专业理论与机器学习算法，构建了“物理可解释、场景高适配”的专用工具，为油气行业的技术突破提供了坚实支撑。

　　与此同时，通用大模型正在引领行业迈向新的变革，突破传统专业模型“单点智能”的局限，通过多模态数据处理、隐性知识挖掘及跨领域推理能力，推动人工智能技术在油气领域的应用向更广范围、更深层次拓展。

　　国际石油公司通过“机理驱动+数据驱动”模式，显著提升油气生产的全面感知、智能操控及优化水平。哈里伯顿、壳牌、开云中国 Kaiyun中国官方网站斯伦贝谢、沙特阿美等公司大力推动人工智能技术在油气勘探开发中的应用。

　　在能源低碳转型和数字化浪潮的双重驱动下，国际石油公司正加快推进人工智能技术的深度工业化应用，通过“机理驱动+数据驱动”的双引擎模式，推动专业人工智能模型向工业级应用迈进。在油气生产全面感知、智能操控、预测预警及优化等方面，已取得显著成效。

　　在地震反演领域，哈里伯顿推出DS365.AI智能化产品，通过人工智能与机器学习技术优化工作流程，显著提升了数据处理的精确度和效率。

　　在油藏开发方面，壳牌在全球范围内已建成59个智能化油气田，累计收益达50亿美元。通过整合测试结果和地上地下数据，建立了可靠的数学模型，实现了举升效率的实时优化与生产状况的精准预测。

　　在钻井工程领域，斯伦贝谢的DrillPilot软件通过地面自动化、自主海底钻井和定向钻井技术的集成，实现了数智技术与钻井作业的深度融合。此外，在井下预警领域，沙特阿美开发了高效的井涌预测模型，预测精度在90%以上，为井下作业的安全性提供了有力保障。

　　随着ChatGPT、DeepSeek等通用大模型快速发展，油气行业正在经历一场知识管理革命。国内外石油公司纷纷整合勘探开发全领域数据，探索更深层次的人工智能大模型应用场景。

　　随着ChatGPT、DeepSeek等通用大模型快速发展，油气行业正经历一场深刻的知识管理革命。大模型的应用大幅提升了工程师的知识检索效率，激活了大量隐性数据价值，为行业带来了全新的技术范式。在这一趋势下，国际石油公司和油服公司纷纷整合勘探开发全领域数据，一方面基于开源通用大模型进行二次开发，另一方面积极与科技企业合作，探索更深层次的大模型应用场景。

　　bp、壳牌和道达尔能源等国际石油公司与微软展开深度合作，全面应用生成式人工智能技术，显著提升企业运营效率。埃克森美孚与科技企业合作开发了针对油气行业的专业大模型，通过学习多元化的数据，显著提升了模型能力。阿联酋石油公司基于ChatGPT-4探索构建了钻探专业模型，该模型能够从钻井数据中学习并准确服务于钻井过程。

　　我国石油企业也加速推进大模型建设，积极布局油气数智化技术。中国石油成立数智研究院，重点开展数智化理论与基础研究、技术应用及发展规划研究，并推出了拥有700亿参数的昆仑大模型。中国石化组建AI4S人工智能专班，推进人工智能研发工作。在能源行业率先完成DeepSeek全尺寸模型的本地化部署，并将其接入长城大模型应用系统；为验证DeepSeek-R1在石油化工行业的适用性，编制了《石油化工行业大模型测试题集（推理思考版）》，对模型进行全方位深度测试。中国海油成立“5+1”数智化技术攻关团队，推动数据治理与多专业智能化应用，2024年发布海能大模型，为行业智能化转型提供了实践参考。

　　工业软件智能化转型趋势明显，智能化实践已取得显著成效，为行业提供了全新的思路和解决方案。未来应重点攻关基于大模型的软件代码自动编写与油藏模型自动搭建技术，助力高效勘探开发。

　　工业软件的智能化转型是大势所趋，当前主流工业软件厂商纷纷推出智能化辅助分析工具，显著提升了工作效率与产品竞争力。斯伦贝谢推出的智能化辅助分析模块GAIA基于DELFI平台，整合机器学习技术进行油藏数据分析，实现自动化建模工作流程及优化油藏管理策略。DELFI平台展现了全产业链智能协同的强大生态作用。这种开放协同模式正逐步打破传统油气行业的“数据孤岛”壁垒，推动“数据即资产”的新商业模式发展。此外，贝克休斯研发的JewelSuite AI工具能够处理海量的油藏数据，从中提取数据的模式、趋势和关联，并通过自动化工作流程高效完成历史拟合和模型校准等关键任务。这些智能化实践已取得显著成效，不仅提高了油气勘探开发效率，更为行业发展提供了全新的思路和解决方案，展现了人工智能在工业软件领域的巨大潜力。

　　为把握人工智能技术发展新机遇，中国石化石油勘探开发研究院深度融合大模型技术，构建本地知识库智能应用服务，将重点攻关基于大模型的软件代码自动编写与油藏模型自动搭建技术，以全面提升地质资料中心科研服务能力及研究院自研软件的智能化水平，助力高效勘探开发。

　　盘活地质资料中心海量数据资源。通过建立覆盖文本、图像、表格等全模态的人工智能检索增强生成（RAG）技术体系，实现地质资料的快速、智能检索与知识提取，从而全面盘活地质资料中心的海量数据资源，大幅提升资料服务科研的能力与效率。

　　提高自研软件的智能化水平。充分利用大模型强大的编程能力和语言理解能力，建立自研软件代码自动编写技术体系，并构建基于大语言模型的自动化建模技术，辅助开展基础模型构建工作，预计可提高建模数模技术人员工作效率5~10倍。

　　构建大小模型协同发力的应用场景。聚焦地球物理智能解释、测井曲线识别、油藏动态模拟等核心业务领域，充分发挥小模型在特定领域的专业优势，同时融合大模型强大的跨学科知识体系，实现“油气藏信息实时评价、人机交互协同决策”的智能化应用场景。

　　以人工智能、大数据、云计算等为代表新一代信息技术的快速发展，为传统工业升级带来了科技红利。石油钻井具有高投入、高风险的特点，降本增效需求迫切，引进新一代信息技术是必然趋势。然而面对眼花缭乱的新技术，如何把握石油工程智能化趋势并制定发展战略，对于保证技术发展方向正确至关重要。

　　石油公司正通过与互联网科技公司合作，利用人工智能、大数据和云计算推进数字化转型，建设一体化工业互联网平台，打通油气勘探开发数据资源并开发智能应用。

　　近年来，国际石油公司纷纷依托技术储备开展数字化转型，主要特征为与互联网科技公司合作，建设一体化工业互联网平台，打通油气勘探开发上游数据资源，利用人工智能、大数据分析和云计算技术，开发智能应用程序，并通过软硬件结合的方式实现部分环节的闭环施工控制。

　　斯伦贝谢发布DELFI数字化协作平台，推动数字化战略的实现，基于DELFI平台研发DrillPlan和DrillOps软件解决方案。哈里伯顿也发布了数字化建井4.0战略，通过一体化云平台帮助油公司打破数据壁垒，实现勘探、钻井、开发全流程数字化分析及管理，将云上钻井设计、闭环钻井工程、供应链集成等作为重要发展方向。

　　中国石化在智能钻井方面，依托“智能化钻井关键技术与装备”项目群，经过4年研发形成了自动化钻机及配套设备、随钻动态参数测量和高分辨率电阻率成像系统、钻井智能分析决策一体化平台、井场集成控制中心等成果，初步打造了智能钻井系统，在胜利油田页岩油开展了智能钻井技术现场集成示范应用，实现了钻机、仪器、决策平台与集成控制中心的数据交互联动，以及钻井参数、井下风险识别、地质导向的一体决策。单项智能钻井技术累计应用80余口井，平均机械钻速提高17.44%，风险诊断准确率超90.2%，优质储层钻遇率达100%，钻井周期缩短19.87%。在智能压裂方面，建立了人工智能和大数据驱动的压后产量评估技术和压裂参数主控因素分析方法，实现了压裂参数的自动设计和大数据驱动下的一键压裂自动设计。结合深度学习、贝叶斯推理和专家经验，实现了压裂过程风险实时监测与自动调控，研发了智能压裂云平台，为全流程智能压裂奠定了基础。

　　勘探、开发和工程一体化数据平台建设，是石油领域数字化转型的方向。已有工业软件云上部署和基于人工智能的专业应用研发是这一阶段转型的主要内容，部分钻井环节的全自动闭环决策和控制尚处于试验阶段，未见大范围集成推广应用。

　　石油工程领域的人工智能和大数据技术的应用，面临地质环境多变导致问题边界不确定、高投入资金密集使成本控制难、不确定性高要求决策更高效、全面数字化成本高昂且数据获取精度低、自动化程度不一需差异化策略等挑战。

　　一是地质环境多变、问题边界不确定。因为施工过程要不断接触新的地质和地层环境，问题边界不断延伸。人工智能技术尤其擅长在大量数据中抽取知识，拥有对高维非线性问题的强大映射能力，在面对问题边界不确定的情况时，会产生外推能力不足的问题。

　　二是高投入、资金密集。单井成本可达几百万元甚至数亿元。由于地质环境的不确定性，各种井下复杂情况往往使钻井过程非生产时间过长、大量材料消耗、井下设备损坏或丢失，进而导致周期和成本过高。部分复杂井非生产时间往往高达50%以上，成本超支30%以上。因此，通过数字化技术获取井下全方位信息以降低不确定性，以及利用智能化技术提高不确定性信息环境下的决策效率，是石油工程降本增效的首要任务。

　　三是不确定性高、柔性要求高。石油工程人员除了要掌握施工过程各个工序标准流程，还需掌握不同井下复杂情况的快速应对措施，对综合判断能力和施工经验要求极高。目前的人工智能技术还处于弱人工智能阶段，不具备多变场景下的决策能力，而大语言模型、智能体技术的发展，为专业场景下机器代替人决策提供了新的解决方案。

　　四是全面数字化成本高。大量井场信息目前还处于信息化（人工填报）阶段，如钻井日报、井史、钻井液性能、钻井设计、完井等，人工填报情况下数据的获取频率、精度和准确性较低，给数据驱动方法的应用和深度数据挖掘带来困难。

　　五是自动化程度不一。地面和井下自动化装备的配置主要由钻探地质目的和施工难度决定，这就决定了不同油田、井位、井型的自动化装备水平不一。海上钻井或复杂井往往配置旋转导向、自动控压、钻机自动化等装备，常规钻井过程受成本限制自动化装备水平往往较低。自动化装备条件不一要求针对不同油田的现状制定差异化的智能钻井发展策略。

　　降本增效是石油工程的核心目标，可应用智能化技术减少不确定性、优化资源配置，实现石油工程的提质、提速、提效、提产。人工智能在非线性问题处理上有优势，但在极端环境下稳定性仍需提升，可结合经典工程理论增强其工业应用效果。

　　降本增效是石油工程永恒的追求，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，是保持油气公司市场竞争力的关键。而限制“四提”效果的本质原因是不确定性引起的资源配置效率没有达到最优状态。

　　智能制造的本质是以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，提高制造资源的配置效率。IEA（国际能源署）预测，全面应用数字化技术可降低油田开发成本10%~20%。能源科技公司eDrilling与俄罗斯天然气工业股份公司（Gazprom Neft）合作建立了钻井管理中心（DMC），通过获取实时地面和井下钻探数据及井身结构数据，实现井眼及钻井过程实时可视化。自DMC成立以来，Gazprom Neft每年减少8%~10%的钻井作业停止或延迟的时间，整体钻速提高20%。通过数字化和智能化技术的应用，可显著提高不同环节的信息获取能力、数据处理能力、决策能力和实施能力，是钻井工程降本增效的必然选择。

　　智能钻井、智能压裂的石油工程技术的发展代表了一种新的生产方式，覆盖石油工程规划、设计、施工和管理的各个环节。以人工智能、大数据、云计算为代表的新一代信息通信技术同以井下测量和自动控制技术为代表的先进钻井工艺技术深度融合，是实现智能钻井的有效途径。其感知能力、学习能力、决策能力、执行能力和自适应能力远远超过人的能力，可显著提高钻井工程各个环节的资源配置效率、生产施工效率和管理效率。

　　以机器学习技术为代表的人工智能技术在非线性问题描述方面显示出强大的能力，但是在极端、苛刻环境下的稳定性依然让人担忧，传统石油工程理论历经近百年发展，在流体力学、管柱力学、岩石力学方面积累了大量的理论成果，深度融合人工智能技术和经典工程理论，可以结合人工智能技术的大数据处理能力、复杂问题拟合能力，以及传统工程理论的结构稳定性和强外推能力，实现工业级智能APP开发和工程应用。