亮点

    胜利油田自主研发油井工况诊断智能体，以“时序+视觉+多模态”为技术路线，基于开源时序大模型，利用1.8万口油井的3亿条生产数据进行预训练，推动异常判断由人工识别向智能推送转变。同时，胜利油田还将11类油井工况异常细分为18项一级、32项二级类型，按危害程度分级推送。最新2.0版本实现多因素融合推理，一键生成溯源分析与治理建议，从“吹哨人”升级为“诊断专家”。

    数说

    目前，该智能体已在胜利油田3000余口油井规模应用，整体准确率超90%，异常发现周期从天级缩短至分钟级。

    □王若昕 李贻晨

    9月10日，胜利油田自主研发的抽油机井工况诊断智能体2.0版本在胜利油田孤岛采油厂更新上线，实现该厂全部油井智能诊断场景全覆盖，为抽油机装上全天候“智慧大脑”。

    目前，该智能体已在胜利油田超3000口油井实现规模应用，整体诊断准确率保持在90%以上，异常油井发现周期从天级缩短至分钟级，重点工况实现日度滚动、精准推送至核心岗位。下一步，该智能体将陆续推广至桩西采油厂、鲁明公司等胜利油田开发单位。

    油井，是油田最基础的生产单位，工况直接与产量效益挂钩。智能体足不出户，“悬丝诊脉”百里之外的上千口油井，关键在于背后有一套十分精密的算法逻辑。

    2025年立项之初，胜利油田研发团队确立了“时序+视觉+多模态”的技术路线，以开源时序大模型为底座，基于胜利油田1.8万口油井的3亿条生产数据，进行了为期两个月的预训练和调试。

    “时序数据让大模型能够进行长周期的趋势判断，视觉识别让大模型真正读懂油井示功图，而‘多模态’则让大模型‘耳聪目明’，不再局限于单一数据来源，实现‘多维感知’。”胜利油田数智化管理服务中心首席专家邴邵强说。

    2026年1月，油井工况诊断智能体1.0版本上线，通过综合分析示功图数据与油藏、井筒、地面等生产数据之间的关联，实现油井工况智能诊断，首先在孤岛采油厂的两个采油管理区投入试运行。

    试运行期间，智能体遇到了识别精度不足，误报、漏报较多等问题，为解决这一技术难题，研发团队与孤岛采油厂搭建协作机制，从孤岛采油厂工艺所、地质所、管理区抽调技术骨干组成专家团队，开展联合攻关。

    长达数十年的经验积累，是老油田遇上AI后的最大优势。针对试运行期间出现诊断错误的油井，专家团队进行了样本数据整理审核，编写包含217口井、2260个典型功图样本的“错题集”。与此同时，他们还将11类油井异常工况细分为18项一级和32项二级类型，按危害程度将其划分为普通异常（异常但不妨碍生产）、渐变异常（重点关注）、严重异常（需治理）三个等级，让智能体有的放矢，减少不必要报警所带来的附加工作量。

    8月底，历经三次迭代，研发团队正式推出2.0版本，智能诊断开始支持多因素的融合推理，在给出诊断结论的同时，向用户推送数据溯源分析和人工排查方向，实现从“吹哨人”到“诊断专家”的智慧转型。

    “如果说1.0版本的智能体是‘知其然’，那么2.0版本的亮点就是‘知其所以然’，大大增强了诊断结果的准确性和说服力。”胜利油田博士后科研工作站数智化管理服务中心分站博士后公绪超说，系统只给出正确答案是不够的，还要能够给出具体原因证明这个答案是正确的。

    大跨步迈入“2.0时代”，油井工况诊断智能体走出了信息不对称的“黑箱”，搭建起更透明、更可信、更可控的“白盒”。多报、误报的条数减下来，“关键少数”井位推送更加扎实可靠，让一线员工用起来省心、放心、舒心。

    此外，胜利油田积极响应国家推动能源高价值场景规模化应用的号召，加快推进油气生产大模型建设，在油井工况智能诊断场景之外，研发应用油井含水趋势预测场景和光伏发电预测场景，目前，覆盖2.3万口油井的含水趋势预测场景平均识别准确率达85.4%，光伏发电及小时电价预测场景已完成首轮训练，整体数据贴合度达81%。

    下一步，胜利油田将坚持“推广-反馈-迭代”理念，持续优化建模方法及策略，力争2030年前落地20个以上规模化应用场景，为智慧油气田建设注入源源不断的新动能。