6月16日，在長慶油田頁巖油開發(fā)分公司生產指揮中心，技術員張耀輝輕點鼠標，打開被稱為“頁巖油智腦”的“頁巖油井下作業(yè)智能體”系統(tǒng)。輸入要查詢的井號后，該井的歷史數據、故障診斷與處置方案在10秒內詳盡展現(xiàn)。
“該系統(tǒng)歷經7個月的技術攻關和現(xiàn)場試驗，將全面實現(xiàn)井下作業(yè)決策響應速度‘零等待’、協(xié)同協(xié)作效率‘零延誤’、故障處置效果‘零盲區(qū)’、評價體系建設‘零偏差’。”長慶油田頁巖油開發(fā)分公司負責人馬立軍告訴記者，該“智能體”的上線，將實現(xiàn)井下作業(yè)全過程管控效率的跨越式提升，技術人員方案編制時間直接從小時級縮短至分鐘級，數據查詢響應時間從40多分鐘減至僅需10秒，故障識別準確率達90%。
近年來，隨著全球能源結構轉型加速，頁巖油作為非常規(guī)油氣資源的重要組成部分，其高效開發(fā)成為保障國家能源安全的關鍵。作為國內頁巖油生產的主力軍，長慶油田產量占全國總產量的半數以上。但隨著勘探開發(fā)持續(xù)深入，受長水平段開發(fā)模式、原油特殊物性及復雜儲層特征等多重因素制約，井下作業(yè)暴露出作業(yè)效率偏低、效益管控粗放、決策精準度不足等問題，亟待系統(tǒng)性解決方案。
破局之道在于創(chuàng)新。長慶油田聯(lián)合昆侖數智科技有限責任公司，以昆侖大模型平臺為基礎，通過深度應用多模態(tài)數據與大模型算法，構建診斷專家知識庫。同時，上聯(lián)中國石油A2、A5等系統(tǒng)，下接頁巖油物聯(lián)網云平臺，通過數據采集、AI分析、多源數據清洗與RAG知識庫，打通井下作業(yè)“感知—診斷—決策—執(zhí)行—評價”全鏈路，實現(xiàn)作業(yè)全過程管控、全業(yè)務鏈規(guī)范、全標準化操作。
“該系統(tǒng)集成了井下壓力、溫度、流量等20多項參數動態(tài)感知，能‘嗅’到油藏中流體的微妙變化�！奔夹g人員劉環(huán)宇介紹說，通過邊緣計算技術，該系統(tǒng)可實時在線分析井下工況，并綜合地面數據對井筒生產情況進行診斷研判，將“修井后”分析轉變?yōu)椤靶蘧啊鳖A警，使井筒診斷響應速度從小時級縮短至秒級。
該“智能體”的強大之處還在于“群體智慧”。當多口井的數據匯聚至云端平臺，系統(tǒng)通過AI算法，優(yōu)化整體作業(yè)方案，然后像經驗豐富的專家一樣根據歷史數據預判工況，自動調用A2、A5、物聯(lián)網等系統(tǒng)數據，自主學習編輯方案內容，指導油井下一步治理措施，實現(xiàn)井下作業(yè)從“經驗驅動”到“數據智能驅動”的跨越式升級。
“頁巖油水平井井況復雜，作業(yè)人員遇到突發(fā)修井難題，故障處理平均耗時3天以上，不僅單井年維護成本超80萬元，而且決策風險高，人工失誤率有時超30%�！表搸r油開發(fā)分公司技術與信息研究中心主任王驍睿給記者算了這樣一筆賬：待井下作業(yè)大模型全面應用后，故障處理效率將提升51%、決策響應速度可提升63%、跨部門協(xié)同效率可提升45%、單井年均維護成本可下降25%。