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Empowering Reservoir Optimization with AI: Deep Learning Surrogates for Intelligent Control Under Variable Well Conditions
Author
Listed:
Hu Huang
(School of Mathematics and Physics, Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430205, China)
Bin Gong
(School of Resources, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China)
Zhengkai Lan
(Marginal Oil and Gas Development Technology Research Institute, Xi’an Shiyou University, Xi’an 710065, China)
Jinghua Yang
(School of Resources, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China)
Registered:
Abstract
The advancement of Industr

原文链接：https://ideas.repec.org/a/gam/jeners/v19y2026i4p924-d1861521.html

音、看参数，发现周期是按"天"算的，等你发现，损失已经造成了。中石油勘探开发研究院联合新疆油田，搞了国内第一个抽油机井生产优化工业
告编制——以前要在好几个系统之间来回切、一步步手工操作；兰州石化的AI智能验胶系统，靠视觉大模型替代人工质检橡胶。不夸张地说，一个采油厂
世界纪录，整体作业效率比传统码头高30%，单箱作业能耗却低了15%以上。上海洋山四期更夸张，这是全球单体规模最大的自动化码头。现场桥吊、AGV全
本文作者：caijunbaobao

原文链接：http://m.toutiao.com/group/7695996729467879945/?upstream_biz=VolcEngine

环境的影响不断加剧，海上平台和管道状态实时数据的重要性日益提升。因此，包括道达尔能源、Equinor（挪威国家石油公司）和壳牌在内的油气巨头正在增加投资，在近海现场部署机器人，这将推动全球机器人市场规模到2030年增
Geo Oceans合作，运用ROV检查浮式生产储油卸油装置（FPSO）上的油罐，工人则留在岸上进行安全作业。道达尔能源与海洋工程公司Oceaneering去年已开始使用AUV检查英国北海区域长达120公里的海底管道。
挪威科技大学研究人员与Equinor

原文链接：http://www.icac.org.cn/FrontPage/NewsDetail.aspx?zl_id=202504140330413908

油田生产最新科研成果
10月13日，央视中文国际频道（CCTV4）《中国新闻》“AI开物”系列节目中，报道了我校计算机学院尤著宏教授团队通过“人工智能
+”大模型赋能油田生产的最新科研成果。
具体报道内容如下：
石油是现代社会不可缺少的重要能源和工业原料，面对复杂的地质数据，怎样减少人工误
正走进油田生产一线，为行业发展注入智能化新动能。
现如今，很多油田在开采过程中都采用注水采油这样一种方式，然而在实际的生产过程中，因为

原文链接：https://www.nwpu.edu.cn/info/1198/111918.htm

海洋石油开采行业如何利用 AI？
海洋石油开采招投标如何借力AI技术？这些创新应用值得收藏！
在深海勘探成本持
攀升的当下，海洋石油开采招投标正迎来智能化转型的关键期。据国际能源署最新数据显示，2024年全球海洋油气
目招标规模突破280亿美元，但传统投标方式的中标率不足35%。为什么掌握AI驱动的投标策略优化 能成为企业突围关
？本文将深度解析AI技术在勘探装备采购、钻井服务外包等领域的创新应用，助您在竞争激烈的招投标中抢占先机

原文链接：https://m.bidizhaobiao.com/news-62880.html

mplements domain-specific retrieval-augmented generation (RAG) with over 50,000 petroleum engineering documents, chain-of-thought reasoning, and few-shot learning for rapid field adaptation. Multimodal integration processes seismic interpretations, well logs, and production data through specialized AI models with vision transformers. Field validation across 15 diverse reservoir environments demonstrates exceptional performance: 94.2% reservoir characterization accuracy, 87.6% production forecasting precision, and 91.4% well placement optimization success rate. The system achieves sub-second re

原文链接：https://www.scilit.com/publications/6a7c788576f5080d1a1e5ccfe3c8f69e

东营经济技术开发区的山东胜软科技股份有限公司将AI应用于油气行业，其“识油”大模型可降低油气开采成本。借助该大模型，油气开发方案优化周期从30天缩短至12天，单井方案制定成本降低40%；油田设备故障平均处置时间从8小时缩短至2.5小时，单井钻进速度提升8%，年完成井数增加5%。

原文链接：http://www.dyedz.gov.cn/art/2026/5/13/art_39893_10362927.html

海基地两个重点方向，设立现代海洋科技重大专项，围绕海洋油气开采、海上新能源、海水综合利用、港口航道提
、海洋生物开发等五大方向开展关键技术攻关。同时，支持围绕深海资源探测利用、深水监听观测和极地大洋领域
业发展需求。
“萤火计划”促进成果对接
活动中，中国石油规划总院工业经济研究所所长徐东以《国际国内对比
气行业大模型发展主要呈现三大核心趋势：Agentic Al是未来AI最重要的趋势，到2028年，15%的由日常决策将有Agentic Al自

原文链接：https://www.teda.gov.cn/contents/19/97159.html

新能源产业的间歇性、波动性与油气连续生产的稳定性需求存在天然矛盾。AI正成为两者的“调节剂”。提前预判海上极端天气深远海风电远离海岸、运
风险大，传统“事后抢修”模式极易引发长时间停机。中国海油通过投用“海洋石油511”“海洋石油512”等高速风电运维船，并部署自主研发的智慧新
源管理平台，有效破解了这一难题。该平台能够结合目标作业海域的海况天气数据，基于人工智能算法，按照“时间最短、成本最低、效率最高”等模式
本文作者：中国海油

原文链接：http://m.toutiao.com/group/7647349375039046163/?upstream_biz=VolcEngine

套管……在公司展厅，各式各样的产品让人目不暇接。如今，达力普公司的石油专用管已经深入到地下1万米，适配深海、超深井、页岩气等极端工况开
需求。“这是我们今年研发的新品，适用井深可达8000米，耐温200摄氏度，承压100兆帕。”刘海艳指着一款特殊螺纹油套管说，这样的工况，对管材的材
将是沧州基地的全面升级版。”达力普公司总经理高建昌说，届时，将应用AI工业机器人集群，上新数字孪生驱动的全流程仿真优化系统，构建工业互联
本文作者：纵览新闻

原文链接：http://m.toutiao.com/group/7698162431310283298/?upstream_biz=VolcEngine