分类： AI在陆地石油开采的应用案例

使用 AI 將地下石油與天然氣營運最佳化
透過高效能運算與視覺化，利用 AI 工作負載革新工作流程。
簡介
如何加速資源發現，同時減少環境影響
石油和天然氣企業正轉型為整合型能源公司。他們利用改良流程 (包括 GPU 驅動的工
負載)，透過縮短現場偵測時間減少資本支出，並以更優異的方式進行燃料勘探、生產與運輸，並配送給全球消費者。此外，全球減碳計畫正加速從化石燃料轉型為碳足跡更小的替代燃料，並擴大

生活。在AI浪潮的推动下，油气行业也正朝着智能化发展的道路大步迈进。
AI助力 突破石油勘探开发瓶颈
勘探是油气开采的第一个关键环节。目前，国
油气勘探开发的对象正在从常规油气田向非常规油气田、浅层浅水油气田向深层深水油气田进行转变。随着勘探进程的推进，优质资源越来越少，并且
多主力老油田开发进入特高含水期的中后期开发阶段，剩余油藏分散，产量递减严重。要实现油气开发的提质增效、突破高质量发展的难题

井涌，准确率达98%;在阿塞拜疆等热点地区，新井部署速度提升了90%，体现了AI在提升油气开采安全性和效率方面的显著作用。
科威特国家石油公司(KPC)正
与谷歌、微软合作开展AI项目。该公司首席执行官谢赫·纳瓦夫·萨巴赫表示，智能钻井技术为高收益的海上勘探提供了支撑。萨巴赫指出：“借助AI分析
我们已钻探3口井，精准的井位部署和智能分析助力重大钻探发现。”他透露，仅在Al-Nokhtana油田的

，加快发现速度并降低不确定度。
互联地球科学。 人工智能驱动的决策。
石油与天然气勘探解决方案
艾默生可为运营商提供所需的技术和专业知识，
源的投产上线。
地下与油藏 勘探与钻井
推进地下工程和油藏管理
艾默生的 AI 建模工具将地震数据和测井数据整合到动态 3D 油藏模型中，使运营商能够
进采收规划。
面向石油与天然气上游运营的先进自动化与控制
石油与天然气开采
获取专家见解，优化石油与天然气开

量、预警参数配置及井场智能安防监控等功能。
APPLICATION CASES
应用案例
人工智能（AI）采油技术应用
人工智能（AI）采油技术应用可对抽油机进行合理调参、优化管理，推进石油企业装备的进步，可提高系统效率、节能效果…

能变频采油系统的研究与应用
基于连续动液面的“智能变频采油系统的研究与应用”是通过实时连续监测油井动液面、功图，自动调整变频器，达到供排平…
油井智能间抽控

” 的协同效应，某油田应用后综合效率提升 40%
全链路赋能：从勘探、钻井到生产、维护的全业务流程覆盖，构建数据闭环，某国际油企利用三维地质建模技术，将深海区块钻遇高压层概率降低 42%，避免损失超 2 亿元
智能升级：AI 驱动的设备模拟器可提前 72 小时预测故障，避免停产损失超 800 万元；钻探模拟器使操作人员误操作率下降 68%
绿色发展：通过优化生产参数与能耗分析，助力客户实现吨油电力

能的发展，正在重构新型工业化的底层逻辑。人们在惊叹它快速发展的同时，开始思考一个新问题：当能源转型和AI浪潮袭来，传统重资产、高投入、高风险、高科技的油气行业会变成什么样？
作为全球最大的能源化工企业之一
中国石油是如何依靠创新驱动数智化发展并领跑油气行业的？
锚定数智化战略高地
“努力当好能源化工行业人工智能发展的‘排头兵’”
中小站场无人值守、生产异常联动告警、油气生产数据一体化全采集，全区域

胜利石油工程公司正推进DeepSeek等AI大模型在油气勘探开发领域的落地应用。该公司将导入海量开采文档对DeepSeek训练微调，搭建地质工程一体化模型，可收集施工井历史地质资料，融合多学科知识技术，打新井时自动完成地质情况规划、设计、施工和管理；搭载该大模型的安全智慧管控系统，可通过导入标准化操作视频及大量图像文本训练微调后，对现场员工操作进行“检阅”以保障人员安全；引入该类AI大模型还有望对

件跟现在比，差别有多大？
刘合：变化是翻天覆地的。20世纪80年代初，我国石油工业正处于“二次创业”的艰难期。大庆油田经过长期高强度开采，综
含水率上升，稳产难度极大。那时的技术手段相对单一，工人师傅们主要靠听声音、看电流、摸温度来判断工况。
这40多年，我亲眼见证了中国石油工业
产化进程。
最近两年，我又将目光投向了井下智能体，希望通过边缘计算和AI算法，让井下工具具备“自主思考”和“实时调控”

田用AI唤醒“三低”油藏
能源观测站
300公里外的“隔空取油”：长庆油田用AI唤醒“三低”油藏
能源观测站
2026.03.27 15:19:23
在鄂尔多斯盆地的广袤荒原
，石油工人的形象正在发生翻天覆地的变化。以往，压裂施工现场总是伴随着机器的轰鸣和漫天的尘土，技术专家必须守在井口，凭借经验捕捉地层深处
数据决策
作为我国典型的低渗、低压、低丰度“三低”油气田，长庆油田的开采难度堪称世界级。