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升方面的应用
单位：中联煤层气有限责任公司
0 1 项目背景
致密气作为非常规天然气资源的重要组成部分，也是天然气增长的重要接替领域，近年来在我国能源结构转型和保障能源安全方面发挥着越来越重要的作用。总体而言
碍数据供应链，并初步构建数据交易雏形。通过建立致密气特色数据标注体系，丰富多维知识图谱，逐步形成自主AI生态，实现数据驱动技术提升。在“三个统一”组织与“五位一体”责任体系保障下，贯通数据全生命周期管理

原文链接：https://www.jcgov.gov.cn/dtxx/ztzl/2026nzt/2026nsjysxdssxfs/cgzs_56519/202607/t20260721_2373121.shtml

囊括“源-网-荷-储”四大命脉。
“就像是给管网安装了‘自动驾驶’系统，AI通过数据分析，能精准预测各因素对能源生产的影响，实现能源生产的智能
身后的展台上，页岩气勘探开发一体化展览模型展示了中国石化从地下4000米开采页岩气的六大核心技术。杨濛说，六大核心技术中的第六项——页岩气
色开发技术，创造了中国页岩气开发的“绿色典范”。
“天然气是可再生能源的伙伴。”北京燃气集团总经理许彤介绍，截至2025年，北京已成为全国天

原文链接：https://fgw.beijing.gov.cn/gzdt/fgzs/mtbdx/bzwlxw/202505/t20250526_4097626.htm

aration Integrated Into SAGD for Improved ESP Performance
This paper demonstrates the effectiveness of integrating dynamic gas separation with existing gas-avoidance methods within the same electrical submersible pump string to address these issues.
April 1, 2026 • Journal of Petroleum Technology
AI/machine learning
Case Study: Field Deployments of AI-Based IOCaaS Advancing Artificial Lift and Flow Assurance
Examples demonstrate how an Integrated Operations Center as a Service (IOCaaS) model, powered by artificial intelligence, reduced costs by 5% and increased production by 6% in Canada.
Ap

原文链接：https://jpt.spe.org/topic/unconventional-complex-reservoirs?p=00000176-732a-d76b-af77-7f2fb0270000.7

Chemical Industry Digest
News
Aramco and Yokogawa Commission Multiple Autonomous AI Control Systems at Major Gas Plant
By CID Editorial Team –
October 31, 2025
Fadhili Gas Plant (Courtesy of Aramco)
Yokogawa Electric Corporation, a global leader in process automation technology, has achieved a historic milestone. The accomplishment comes through its partnership with Aramco, one of the world’s largest integrated energy and chemicals companies. The companies successfully implemented multiple autonomous control AI agents at Aramco’s Fadhili Gas Plant in Saudi Arabia. This marks one of the w

原文链接：https://chemindigest.com/aramco-and-yokogawa-begins-autonomous-ai-control-systems/

Artificial lift
AI-Enabled Autonomous Gas Lift System Enhances Performance in Producer Wells
This paper presents the deployment of an artificial intelligence-enabled autonomous gas lift optimization system, integrating real-time centralized advanced process control with cloud-based analytics to enhance artificial gas lift performance in producer wells.
October 1, 2026
Journal of Petroleum Technology
Fig. 1—High-level system architecture of autonomous gas lift optimization system.
Source: SPE 230130.
This paper presents the deployment of an artificial-intelligence (AI)-enabled autonomous gas

原文链接：https://jpt.spe.org/ai-enabled-autonomous-gas-lift-system-enhances-performance-in-producer-wells-restricted

普光气田依托全新上线的“智采灵气”一站式工作台，实现全气田135口气井动态智能分析、异常工况精准识别与调控措施智能匹配，推动气田生产向“AI驱动、精准智控”转型。该平台依托长城AI大模型搭建专属气井智能预测诊断系统，集成54项核心业务功能，涵盖智能开发、无人机巡检、智能门禁、自动报表等，可自动校验数据、可视化展示工况趋势、智能推送治理措施，还具备“一键对比、一键成图、一井一策”三大模块。气井异常排查耗时从以往
本文作者：河南工人日报

原文链接：http://m.toutiao.com/group/7666995258957365760/?upstream_biz=VolcEngine

大数据+AI诊断！长庆油田科学保供有良方
政企资讯
2025-12-04 15:54:08
11月中旬，北方多地正式启动冬季供暖，部分地区因寒潮提前点火试运行，长庆油田冬
。在采气二厂，4278口气井已安装智能装置，实现了气井状态智能分析诊断、开采工艺优化、故障预测报警等功能，形成了差异化气井的智能化管理对策
措施有效率96.7%，年增产气量超过4.6亿立方米。
与此同时，大数据分析在天然气生产建设和管理中扮演着“智慧大脑”的重要角色。依托覆盖全油田的物

原文链接：https://zhengqi.hsw.cn/system/2025/1204/1801313.shtml

江汉油田研究院在天然气勘探开发领域已开展多项人工智能技术创新应用。研究院已调用ChatGPT的卷积神经网络算法用于“矿物+物性”的人工智能反演程序，还将自主研发的测井解释与数值模拟软件MicRange（觅源）接入DeepSeek，初步实现二次开发和生产应用，目前该软件已在测井解释评价、油气藏开发等领域推广应用，涵盖红星、复兴、八面河、钟市等主力区块，在储层参数评价方面起到重要作用且具备低成本、高质效优势。依托中国石化新版本的π-Fra

原文链接：http://www.sinopecgroup.com/group/000/000/066/66037.shtml

出来
发布时间：2026-08-19 信息来源：
近日，涪陵页岩气田焦页93-3HF井圆满完成试气任务，以日产工业气流41.17万立方米的成绩，创下2020年以来江东区块调整井测试产量新高，为页岩气田高效开发再添新动能。这离不开该油田以AI赋能油气生产的强力支撑。
近年来，油田紧跟集团公司转型升级步伐，把长城AI大模型用深用透。立足油田数智化转型主力军职能定位，信息中心围绕油田工作部署要求，聚焦智能技术落地应用，积极投身“AI+”行动与“数智

原文链接：http://jhof.sinopec.com/jhof/news/qyxw/2026/8/I1539585803124998144.shtml

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“传统地质研究靠翻纸质报告，找一个数据得查若干资料，现在我们只要输入参数，秒级生成分析图表。”川南天然气勘探开发分公司副总工程师展示了储层评价模块：系统自动调取相邻5口井的测井数据，结合实时生产动态，
测，较传统方式效率提升5倍。更重要的是，数据驱动贯穿生产全链条，钻井现场的随钻数据实时传回至EISC平台，AI算法自动识别地层岩性变化，动态调整钻井参数。2024年，川南流转区块平均机械钻速提升22%，复杂工况发生率下

原文链接：https://www.cppei.org.cn/ktyzcgc/d242140.html