□本报记者 于 佳 通讯员 贾玉涛

    输入对话指令，借助DeepSeek大模型，短短几分钟就建立起数值模拟简单模型，与人工建模的逻辑一致性达80%以上，宛如一位专业的油藏数模智能顾问，大幅提高了科研人员的工作效率。胜利油田勘探开发研究院渗流力学研究室经理胡慧芳说：“通过与人工智能大模型的深入交互，能够推动油藏开发工作迈向智能化、高效率的新阶段。”

    胜利油田勘探开发研究院渗流力学研究室作为油藏数值模拟软件应用和研发的专业研究室，率先开展了DeepSeek模型在油藏数值模拟、代码解析等场景的应用探索，推动油气勘探开发的智能化升级。

    2021年以来，胜利油田将数字化转型、智能化发展作为核心战略目标，致力于打造智能油田，推动油气产业高质量发展。2023年，胜利油田进一步明确了智能油田建设的“三步走”战略：从数字油田到智能油田1.0，再到智能油田2.0，最终实现智慧油田的全面升级。

    目前，胜利油田已成功构建了多个基于人工智能的应用场景，涵盖勘探开发、生产运行、安全管理等领域。

    作为油气行业首个认知大模型，“胜小利”油气大模型利用百亿级国产自然语言大模型和RAG（检索增强生成）技术，实现了油气专业知识问答、数据检索及生产经营指标查询等功能，累计回答用户提问超过11万次，推动了企业知识管理的智能化升级。

    在油气勘探开发领域，胜利油田借助人工智能技术构建透明盆地和透明油藏模型，利用信息技术使地下油气藏地质结构和流体流动过程及状态数字化、可视化，帮助科研人员看清地下构造的样子，使地质建模的效率和精度大幅提升，为油气勘探提供了更精准的地质依据。

    在生产运行方面，胜利油田通过人工智能技术实现了生产过程的智能化管控。油井工况智能诊断系统，就是利用MobileNet算法和专家经验相结合的“人工智能+业务”双驱动模型，实现油井工况的实时精准诊断，报警准确率达85%以上。

    此外，他们依托视频智能识别技术的安全风险管控系统，实时识别作业现场的违章行为和风险隐患，识别准确率超过90%，有效提升了生产现场的安全管理水平。

    胜利油田还积极探索人工智能在绿色低碳领域的应用，通过构建源网荷储一体化管控调度模型，实现对光伏发电功率和负荷功率的实时预测，优化了能源管理，提高了绿电消纳能力，降低了能源成本，为实现油气产业的绿色转型提供了有力支持。

    点 评

    人工智能技术在油气田企业的应用已经深入勘探开发的各个环节。在知识问答和数据查询统计方面，实现了油气专业知识问答、数据检索及生产经营指标查询等核心功能；在地震数据处理上，可快速分析海量数据，帮助地质人员更准确地识别油气藏的位置和规模；在钻井作业中，可通过监控钻井参数进行时序建模，优化钻井路径，减少钻井时间和成本；基于人工智能异常检测技术，可提前发现设备故障，避免非计划停机，提高生产效率；在风险预警系统中，可通过分析历史数据和实时数据，预测潜在的安全隐患，帮助企业及时采取措施，降低事故发生的概率。

    未来，油气田企业在人工智能技术方面的部署将更加广泛和深入。在智能钻完井和智能注采技术应用中，通过算法优化钻井和注采过程，提高开采效率；人工智能远程控制作业会帮助生产单位实现无人化、远程化的作业模式，提高作业安全性和效率；基于大模型构建自主化智能体，探索复杂环境下自主决策和执行任务能力，推动人机协同作业的发展；基于人工智能技术优化能源使用和减少排放，帮助企业实现碳中和目标。

    ——胜利油田数智化管理服务中心经理 段鸿杰