7月8日，江漢油田涪陵頁巖氣公司技術(shù)員王鈴鑫在生產(chǎn)指揮中心，將“焦石壩區(qū)塊日產(chǎn)量提升10萬方”等指令輸入氣藏管理平臺江漢智問測試端口，其在3分鐘內(nèi)生成包含調(diào)整幅度、預(yù)期效果的優(yōu)化方案。“我們新上線的氣田智問在產(chǎn)量調(diào)控方面支持自然語言指令輸入、智能分析、自動生成優(yōu)化調(diào)產(chǎn)方案，相較傳統(tǒng)人工方式效率提升90%以上?！蓖踱忲握f。

2024年以來，江漢油田圍繞企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級，推動中國石化長城大模型與油田業(yè)務(wù)深度融合，2025年初步打造成功“AI+鉆井技術(shù)決策”“AI+壓裂技術(shù)決策”“AI+頁巖氣動態(tài)管理”三大智能化應(yīng)用場景，提升決策效率與生產(chǎn)管理水平。

鉆井“AI化”，效速“大飛躍”

6月20日下午4點(diǎn)，江漢油田技術(shù)監(jiān)督中心鉆井監(jiān)督部主任于泮龍?jiān)谑褂勉@井技術(shù)決策智能體多參數(shù)預(yù)警模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)向自己推送一條焦頁16-Z1HF井井漏異常結(jié)論信息，他立即組織人進(jìn)行處理?！斑^去遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺只有單參數(shù)預(yù)警模型，判斷邏輯單一，頻發(fā)誤判、漏判?！庇阢堈f，“隨著鉆井AI化，提升了預(yù)警準(zhǔn)確率，也為現(xiàn)場決策提供了智能支撐”。

過去，鉆井作業(yè)主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)與單一參數(shù)監(jiān)控手段，異常識別能力弱，影響風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)效率，鉆速優(yōu)化缺乏智能支撐，提速效果有限，復(fù)雜故障處置受限于經(jīng)驗(yàn)積累，成功率不高。為解決上述難題，江漢油田與中國石化集團(tuán)公司工程總院精心打造一套集成鉆井技術(shù)決策、鉆井提速、復(fù)雜故障處置三大核心智能體的“AI+鉆井技術(shù)決策”智能應(yīng)用場景。

針對異常識別能力弱、誤判漏判頻發(fā)等問題，鉆井技術(shù)決策智能體通過引入異常工況智能識別與預(yù)警機(jī)制，建立基于27種井下工況實(shí)時(shí)識別的鉆井異常智能預(yù)警機(jī)器學(xué)習(xí)模型。針對鉆速優(yōu)化參數(shù)調(diào)整滯后等問題，鉆井提速智能體通過調(diào)用鉆井標(biāo)桿庫，實(shí)現(xiàn)對鉆速異常的即時(shí)辨識及最優(yōu)參數(shù)的智能化推薦，推送并語音播報(bào)最優(yōu)鉆井參數(shù)，指導(dǎo)鉆進(jìn)過程提速工程參數(shù)優(yōu)化。針對復(fù)雜故障處置缺少系統(tǒng)化知識庫支持等問題，復(fù)雜故障處置智能體構(gòu)建復(fù)雜故障專題知識庫，精細(xì)分類并歸納整合了復(fù)雜案例和故障實(shí)例，精細(xì)化錄入典型案例專報(bào)，為特定地區(qū)、地層的不同鉆井提供復(fù)雜故障防控方案。

“AI+鉆井技術(shù)決策”智能應(yīng)用場景應(yīng)用后，鉆井井下風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)85%以上，并為21井次的復(fù)雜故障提供53條措施建議和風(fēng)險(xiǎn)提示，專家審核后采納率69.7%，復(fù)雜時(shí)效降低30%，紅星區(qū)塊平均機(jī)械鉆速提高20%，鉆井周期由120天壓縮至85天。

壓裂“AI化”，優(yōu)化“有妙招”

“現(xiàn)在的壓裂施工決策中，我們通過實(shí)時(shí)的壓裂數(shù)據(jù)快速模擬井下裂縫，并在三維動態(tài)模型中展示，遠(yuǎn)程指揮的業(yè)務(wù)專家能實(shí)現(xiàn)‘看著老縫壓新縫’，能在出現(xiàn)異常后迅速優(yōu)化調(diào)整縫網(wǎng)形態(tài)，使每一段壓裂達(dá)到更佳效果?！?月21日，江漢油田工程院儲層改造所所長張凡在焦頁9-11HF井壓裂時(shí)談到“AI化”的好處時(shí)說。

過去，壓裂設(shè)計(jì)缺乏系統(tǒng)化的樣本庫和智能優(yōu)化工具，導(dǎo)致方案生成耗時(shí)；無法提前預(yù)知砂堵發(fā)生，增加作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)；裂縫擴(kuò)展預(yù)測缺乏大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)支持，難以準(zhǔn)確模擬實(shí)際井下裂縫形態(tài)。為解決上述問題，江漢油田利用中國石化AI平臺，打造集成壓裂設(shè)計(jì)智能優(yōu)化、壓裂砂堵智能預(yù)測、裂縫擴(kuò)展智能預(yù)測三大模型的“AI+壓裂技術(shù)決策”智能應(yīng)用場景。

針對方案生成耗時(shí)問題，壓裂設(shè)計(jì)智能優(yōu)化模型建立產(chǎn)能主控因素樣本庫，迭代優(yōu)化壓裂模型，智能生成多套壓裂優(yōu)化方案。針對無法提前預(yù)知砂堵發(fā)生等問題，壓裂砂堵智能預(yù)測模型采用LSTM和XGBoost深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)超前1分鐘進(jìn)行砂堵預(yù)警，準(zhǔn)確率達(dá)92%。針對裂縫擴(kuò)展難以準(zhǔn)確預(yù)測等問題，裂縫擴(kuò)展智能預(yù)測模型實(shí)現(xiàn)在壓裂過程中快速擬合井下的裂縫三維形態(tài)，精度達(dá)80%以上。

“AI+壓裂技術(shù)決策”智能應(yīng)用場景的應(yīng)用，使壓裂設(shè)計(jì)方案的編寫效率提升90%，壓裂效果預(yù)計(jì)提升5%，壓裂施工中砂堵發(fā)生率下降至千分之五，壓裂投產(chǎn)單井EUR同比提升17.7%。

開發(fā)“AI化”，產(chǎn)效“上臺階”

“現(xiàn)在我們語音去問‘小涪小涪，明天要提高配產(chǎn)20萬方，請給出最優(yōu)方案’，它能根據(jù)各井的產(chǎn)能等情況綜合分析后推薦一個(gè)配產(chǎn)方案，特別方便智能?！?月7日，涪陵頁巖氣公司地質(zhì)研究所主任黃午陽介紹，頁巖氣開發(fā)“AI化”，提升了產(chǎn)量調(diào)控的響應(yīng)速度和決策科學(xué)性，更實(shí)現(xiàn)了從經(jīng)驗(yàn)配產(chǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能優(yōu)化的轉(zhuǎn)變。

過去，頁巖氣氣藏采氣管理復(fù)雜多變，傳統(tǒng)分析方法難以高效處理海量數(shù)據(jù)，動態(tài)響應(yīng)滯后。為解決上述問題，江漢油田依托長城大模型，打造了集成氣藏智能動態(tài)管理、生產(chǎn)異常智能預(yù)測、產(chǎn)量智能優(yōu)化三大模塊的“AI+頁巖氣開發(fā)”智能應(yīng)用場景。

針對氣藏動態(tài)信息分散、分析深度不足等問題，氣藏智能動態(tài)管理模塊融合綜合分析等功能，實(shí)現(xiàn)氣藏動態(tài)的智能分析與問答交流。針對氣井異常識別缺乏系統(tǒng)化數(shù)據(jù)分析和趨勢預(yù)判等問題，生產(chǎn)異常智能預(yù)測模塊融合機(jī)理模型和LSTM深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)氣井異常的智能識別與預(yù)警。針對方案制定依賴人工經(jīng)驗(yàn)等問題，產(chǎn)量智能優(yōu)化模塊基于長城大模型強(qiáng)大的語義理解和推理能力，支持自然語言指令輸入，實(shí)現(xiàn)從指令輸入到優(yōu)化方案輸出的一鍵式智能決策閉環(huán)。

“AI+頁巖氣開發(fā)”智能應(yīng)用場景應(yīng)用后，氣藏動態(tài)分析效率提升60%以上，氣藏采氣管理效率提升50%以上，大幅提升了生產(chǎn)指揮的智能化與精細(xì)化水平。（工人日報(bào)客戶端記者 張翀 通訊員 黃慧 吳嘉雪）

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