题的优化与求解，还不是真正意义上的理解与创造。相比之下，数据驱动的AI因其强大分析能力不断地拓宽人类的认知边界，但人类的泛化能力和创新思
维仍然尤为宝贵。
石油勘探开发是典型的综合性应用学科，成功找到油气并商业开发是一项复杂的探索发现过程，需要地质勘查、地球物理探测、钻井、
储层改造、油气开采等多种技术手段、大量数据积累以及不断优化的预测模型支撑。
假设驱动 认知先行
早期油气发现主要依赖直觉和经验驱动，出露地
原文链接：http://fgw.shandong.gov.cn/art/2025/3/17/art_91681_10461812.html
，长江大学石油工程学院教授，主要从事智能油气藏开发研究。地址：湖北省武汉市蔡甸区大学路111号，长江大学石油工程学院，邮政编码：430100。E-mail：zhaohui@yangtzeu.edu.cn
联系作者简介：贾德利（1980-），男，黑龙江哈尔滨人
博士，中国石油勘探开发研究院正高级工程师，主要从事分层注采和井筒工程控制技术等方面的研究工作。地址：北京市海淀区学院路20号，中国石油勘探开发研究院智能控制与装备研究所，邮政编码：100083。E-mail: jiadeli422@petroch
智能油田：AI在石油开采与生产优化中的应用探索
发表时间：2025-07-15
作者: 曹国军 万昌财 建筑科学 >建筑技术科学
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资料简介
摘要 随着
球能源需求的持续增长与石油行业数字化转型的深入，人工智能（AI）技术正成为推动智能油田建设的核心驱动力。本文聚焦AI在石油开采与生产优化中
前沿应用，从地质勘探数据处理、钻井工程参数优化、生产动态实时调控、设备预测性维护及安全风险智能管控五个维度，系统分析机器学习、深度学习
差常达±15%，而现有AI算法因缺乏高质量标注样本，难以实现精准预测。中国石油装备研究院2023年报告显示，AI驱动的预测性维护系统覆盖率不足35%，远
于国际先进水平。(二)AI应用的高成本与低效能剪刀差陕西省统计局2023年能源报告证实，深层开采(4500米以上)单井成本激增380%。长庆油田设备效能报告显
示，老旧游梁式抽油机单台年维修费达12万元，但其数字化改造需一次性投入30万元。根据陕西省能源人才发展蓝皮书，复合型人才缺口超2000人，导致AI系
本文作者：中国网
原文链接：http://m.toutiao.com/group/7476681931023778341/?upstream_biz=VolcEngine
Subsurface Oil & Gas Operations, Optimized With AI
Leveraging AI workloads with high-performance computing and visualization to transform workflows.
Introduction
How to Accelerate Resource Discovery, While Reducing Environmental Impact
Oil and gas enterprises are transforming into integrated energy companies. Using improved processes, including GPU-powered workloads, they are reducing capital spending by shortening time to site detection and enabling better exploration, production, transport, and distribution of fuels to consumers around the world. Additionally, global initiatives for decarbon
原文链接：https://www.nvidia.com/en-au/industries/energy/oil-gas-operations/
掘，促使油田企业决策模式升维，打破部门间、专业间的数据壁垒，并联合AI算法，对海量数据进行分析，重构管理流程，管理架构向以项目和数据流为
行动之轨和价值之脉，实时刻录着生产价值如何从浩瀚的地层被充分释放和开采出来。油气生产单元须更新管理格局，聚焦油气主业主责，将任务导向
全周期高质量管控和精准分析，驶入提质增效的快车道。
2025年9月，由中国石油和石化工程研究会主办的第四届中国智慧油气田技术交流大会暨油气人
原文链接：https://www.cpezg.com/qikan/article/qkshow.html?qklwid=1324
用场景和数字技术，共同探索“智能、安全、绿色、高效”的新型海上油气开采运营模式。
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油气与化工
长庆油田：以“智“提质，共建智能井场
陇东
是世界上黄土层最厚的地区，蕴含丰富的地下油气资源。
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油气与化工
中国石油打造E8认知计算平台，引领油气行业AI应用跨越式发展
中国石油携手华为
共同打造认知计算平台——E8，从海量数据中洞悉规律，提高决策效率、提升管理水平。
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油气与化工
运维成本减少50%以上，中石化推动智能化建设
随着
油气行业引入的开源AI智能体平台，是贯穿勘探、钻井、油藏、生产和营销全流程的全栈智能体框架，具备感知-思考-执行的闭环能力，可自主完成从多源数据接入、跨域推理决策到工作流触发执行的全链路推演，无需人工在每个环节手动干预。在感知维度，它能跨平台、跨系统实时接入地震数据、油藏模型、市场信号等异构数据源，打破数据孤岛；在思考维度，通过多路Agent并发推理，可自主完成方案比选、风险评估与参数优化，输出带有置信度区间
原文链接：https://zjic.zj.gov.cn/ywdh/cyfz/202605/t20260511_24070082.shtml
利用 AI 优化地下石油和天然气作业
利用 AI 工作负载以及高性能计算和可视化来变革工作流。
概览
如何加速资源发现，同时降低对环境的影响
油气企业正逐渐转型为综合性能源公司。利用改进的流程 (包括 GPU 驱动的工作负载)，
它们正在缩短现场检测时间，并实现更好的勘探、生产、传输以及向全球消费者分发燃料，从而降低资本支出。此外，全球脱碳计划正在加速从化石燃料向碳足迹较小的替代燃料过渡，并逐渐扩大风能、太阳能、核能、水电、绿
原文链接：https://www.nvidia.cn/industries/energy/oil-gas-operations/
工大学的高水平科研团队，正将智慧的触角深入千米地层，用前沿的算法驾驭油气的流动。他们，是地下资源智能开采团队。从实验室的精密推演到油田矿区的实际应用，他们始终秉承一个坚定的信念：将智慧注入产业升级中，
长张凯教授领衔，汇聚了包括刘丕养教授、张文娟副教授等在内的多位中青年骨干。他们的背景横跨力学、数学、石油工程与人工智能，构成了一个深度交叉融合的创新引擎。
团队深植于青岛的创新创业沃土，依托学校强大的土