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AI大模型在油气勘探开发中的应用@北信中泰_地震_识别_井震

AI大模型在油气勘探开发中的应用@北信中泰
北信中泰
2026-10-25 08:21
一、一个被低估的事实：AI在勘探领域的价值，首先来自“把不可靠的信号变成可用的信号”
用户素材中有一组容易被当作“效率提升”而一带而过的数据：AI去噪与速度推理将地震资料处理周期从2个月缩短至1周，东方物探的AI技术使解释效率提升50%以上，沉积相预测精度提升30%。如果仅从“省时间”的角度理解这些数字，会错过AI在勘探中真正的底层作用——它首先改变的是数据的信
本文作者：北信中泰

原文链接：https://m.sohu.com/a/1090079611_120420690/

New Advances in Oil, Gas and Geothermal Reservoirs: 2nd Edition

ificantly improved the economic viability of unconventional plays [12,13,14,15,16]. As reservoirs age, optimizing waterflood management, reservoir characterization, and recovery rates remains a focal point of research [17,18,19,20].
The integration of big data analytics and artificial intelligence (AI) is transforming upstream operations [21,22]. Machine learning-based predictive models and real-time surveillance systems enable production optimization, hazard mitigation, and performance enhancement, while concurrently addressing challenges in reservoir stewardship and cost optimization. AI-pow

原文链接：https://mdpi.com/1996-1073/18/18/4789

AI为全球节能减排注入智慧动能

排放是避免气候变化最严峻影响的快捷途径之一。
位于美国波士顿的Geminus AI公司运用深度学习与高级推理技术，帮助石油和天然气企业减少甲烷燃烧与
排放，并降低油气开采和精炼过程中的能耗。公司首席执行官格里戈·法伦介绍，他们可对井口和管道网络进行监测，并借助AI驱动的模拟系统，提出对压
缩机与泵的设置调整建议，从而避免甲烷气体排放与燃烧。这一过程仅需数秒即可完成。而传统上，工程师运行模拟并提出类似建议，通常需要约36小时

原文链接：https://www.bjcc.gov.cn/article/600579228.html

AI赋能科学探索开创油气开发新格局_中华网

提高采收率、CO₂ 捕集 – 管输 – 利用 – 封存全产业链的深度融合，引领油气开发向着数智化新阶段迈进，勾勒出“AI+ 油气”的未来新格局。
图1 实验室主任吕伟峰教授
1 秉承使命担当，打造世界一流原创技术策源地和国家战略科
举、绿色低碳转变，着力破解大幅度提高油气采收率及 CCUS 基础理论和关键核心技术难题，支撑“碳（烃）库→碳开采→碳利用→碳埋存→碳转化”绿色碳循环产业变革和一体化发展。目前，实验室已构建形成涵盖 8 个创新实体

原文链接：https://m.tech.china.com/digi/articles/20260410/202604101843324.html

智能间歇排水采气系统_海默科技

智能间歇排水采气系统
随着气田的规模开发，气井产能逐步下降，井底积液增大，现有技术排采效率低，人工管理繁琐，智能间歇排水采气系统基于单井工况数据，结合AI智能算法对气井生产制度进行智能调整，智能优化，实现气井远程开关井，对企业运行工况进行实时诊断，判断气井积液情况，实行对气井的精细化管理；
案例概况
1）生产制度智能优化、自动调整，产量预测；
2）远程控制气井开关井，实现生产制度运行智能化；
3）运行工况数据

原文链接：https://www.haimo.com.cn/odc/216.html

研究院:“智能问数”让气藏数据“随问随得”

研究院：“智能问数”让气藏数据“随问随得”发布时间：2026-10-21 信息来源：10月16日，研究院主导开发的“智能问数”平台上线应用，推动数据获取从“跨系统翻找、逐项汇总”向“一句话提问、即时获取”转变，为气藏高效开发决策注入数智化新动能。此前，业务人员要了解一口气井的生产状况，往往需要在多个系统间反复切换、分别查询、人工汇总，环节多、耗时长，也易影响分析判断的准确性。针对这一痛点，研究院紧扣公司“人工智能+”

原文链接：http://hbsj.sinopec.com/hbsj/tech/kjdt/2026/10/I1562376339489554432.shtml

Can upstream oil and gas produce value from AI’s $230 billion pay zone? | McKinsey

Can upstream oil and gas produce value from AI’s $230 billion pay zone?
August 25, 2026 | Article
Bill Ambrose
Giorgio Bresciani
Spandan
Priyank Singh
AI could unlock $230 billion for oil and gas and OFSE companies. The challenge is where to concentrate, how to scale, and how to share value when efficiency reduces the activity that many contracts reward.
(13 pages)
For much of the past decade, digital transformation in upstream oil and gas has delivered real but uneven results. Efficiency has improved, operations are safer, and data infrastructure is more mature. Yet many executives at ope

原文链接：https://www.mckinsey.com/industries/oil-and-gas/our-insights/can-upstream-oil-and-gas-produce-value-from-ais-230-billion-dollar-pay-zone