江汉油田：三大AI应用场景提升生产效率

陈小将

江汉油田：三大AI应用场景提升生产效率

◎黄慧  吴嘉雪

11月3日，江汉油田涪陵页岩气公司技术员王铃鑫在生产指挥中心，将“今日异常情况怎么样”等指令输入气藏管理平台江汉智问测试端口，其在2分钟内生成涪陵工区今日气井具体的异常情况。“我们新上线的气田智问在气井智能判断方面支持自然语言指令输入、智能分析、自动生成异常气井生产情况，相较传统人工方式效率提升90%以上。“王铃鑫说。

2024年以来，江汉油田围绕企业数字化转型与智能化升级，推动中国石化长城大模型与油田业务深度融合，2025年初步打造成功“AI（人工智能）+钻井技术决策”“AI+压裂技术决策”“AI+页岩气动态管理”三大智能化应用场景，提升决策效率与生产管理水平。

红页6HF预测4767米至4797米钻遇蚂蚁体属性异常段，由于前期针对该井井漏及恢复钻进后复漏的情况多次进行堵漏，建议满足强钻的情况下，钻进至4800米统一堵漏，实际钻进至4718米出现漏失，抢钻至井深4739米停钻堵漏，目前异常已解除。“过去远程监控平台只有单参数预警模型，判断逻辑单一，频发误判、漏判。”于泮龙说，“随着钻井AI化，提升了预警准确率，也为现场决策提供了智能支撑。”

过去，钻井作业主要依赖人工经验与单一参数监控手段，异常识别能力弱，影响风险响应效率，钻速优化缺乏智能支撑，提速效果有限，复杂故障处置受限于经验积累，成功率不高。为解决上述难题，江汉油田与中国石化集团公司工程总院精心打造一套集成钻井技术决策、钻井提速、复杂故障处置三大核心智能体的“AI+钻井技术决策”智能应用场景。

针对异常识别能力弱、误判漏判频发等问题，钻井技术决策智能体通过引入异常工况智能识别与预警机制，建立基于27种井下工况实时识别的钻井异常智能预警机器学习模型。针对钻速优化参数调整滞后等问题，钻井提速智能体通过调用钻井标杆库，实现对钻速异常的即时辨识及最优参数的智能化推荐，推送并语音播报最优钻井参数，指导钻进过程提速工程参数优化。针对复杂故障处置缺少系统化知识库支持等问题，复杂故障处置智能体构建复杂故障专题知识库，精细分类并归纳整合了复杂案例和故障实例，精细化录入典型案例专报，为特定地区、地层的不同钻井提供复杂故障防控方案。

“AI+钻井技术决策”智能应用场景应用后，钻井井下风险实时预警准确率达85%以上，并为21井次的复杂故障提供53条措施建议和风险提示，专家审核后采纳率69.7%，复杂时效降低30%，红星区块平均机械钻速提高20%以上，钻井周期由120天压缩至85天。

“现在的压裂参数优化中，我们基于数据—经济—机理驱动的智能参数优化方法，以阶段累产、EUR（可采经济储量）最大、投入产出比最高为目标，实现单井、单段差异化压裂参数智能推荐，为气井差异化设计提供参考，为自动化设计奠定基础。”11月3日，江汉油田工程院储层改造所所长张凡在焦页17-Z3HF井压裂时谈到压裂“AI化”的好处时说。

过去，压裂设计缺乏系统化的样本库和智能优化工具，导致方案生成耗时；无法提前预知砂堵发生，增加作业风险；裂缝扩展预测缺乏大数据与机器学习支持，难以准确模拟实际井下裂缝形态。为解决上述问题，江汉油田利用中国石化AI平台，打造集成压裂设计智能优化、压裂砂堵智能预测、裂缝扩展智能预测三大模型的“AI+压裂技术决策”智能应用场景。

针对方案生成耗时问题，压裂设计智能优化模型建立产能主控因素样本库，迭代优化压裂模型，智能生成多套压裂优化方案。针对无法提前预知砂堵发生等问题，压裂砂堵智能预测模型采用LSTM（长短记忆网络）和XGBoost（极限梯度提升）深度学习算法，实现超前1分钟进行砂堵预警，准确率达92%。针对裂缝扩展难以准确预测等问题，裂缝扩展智能预测模型实现在压裂过程中快速拟合井下的裂缝三维形态，精度达80%以上。

“AI+压裂技术决策”智能应用场景的应用，使压裂设计方案的编写效率提升90%，压裂效果预计提升5%，压裂施工中砂堵发生率下降至千分之五，压裂投产单井EUR同比提升17.7%。

“现在我们语音去问‘小涪小涪，明天要提高配产10万方，请给出最优方案’，它能根据各井的产能等情况综合分析后推荐一个配产方案，特别方便智能。”11月3日，涪陵页岩气公司地质研究所主任黄午阳介绍，页岩气开发“AI化”，提升了产量调控的响应速度和决策科学性，更实现了从经验配产向数据驱动、智能优化的转变。

过去，页岩气气藏采气管理复杂多变，传统分析方法难以高效处理海量数据，动态响应滞后。为解决上述问题，江汉油田依托长城大模型，打造了集成气藏智能动态管理、生产异常智能预测、产量智能优化三大模块的“AI+页岩气开发”智能应用场景。

针对气藏动态信息分散、分析深度不足等问题，气藏智能动态管理模块融合综合分析等功能，实现气藏动态的智能分析与问答交流。针对气井异常识别缺乏系统化数据分析和趋势预判等问题，生产异常智能预测模块融合机理模型和LSTM深度学习算法，实现气井异常的智能识别与预警。针对方案制定依赖人工经验等问题，产量智能优化模块基于大模型强大的语义理解和推理能力，支持自然语言指令输入，实现从指令输入到优化方案输出的一键式智能决策闭环。

“AI+页岩气开发”智能应用场景应用后，气藏动态分析效率提升60%以上，气藏采气管理效率提升50%以上，大幅提升了生产指挥的智能化与精细化水平。