6月23日，在位於甘肅慶陽的中國石油長慶油田頁岩油開發分公司生產指揮中心，技術人員張耀輝打開被稱為“頁岩油智腦”的井下作業智能體系統，輸入要查詢的井號，不到10秒鐘，該井的歷史數據、故障診斷與處置方案便詳盡展現在屏幕上。

“歷時7個月的技術攻關和現場試驗應用，系統將全面實現井下作業決策響應速度零時間、協同協作效率零延誤、故障處置效果零盲區以及評價體系建設零偏差的目標。”長慶油田頁岩油開發分公司負責人馬立軍介紹，該智能體系統的投運將實現井下作業全過程管控效率的跨越提升，技術人員方案編制時間直接從小時級縮短至分鐘級，數據查詢響應從40多分鐘驟減至僅需10秒，故障識別准確率達90%。

長慶油田頁岩油年產量佔全國頁岩油總產量的50%以上，但受制於長水平井開發方式、原油物性、儲層特征等綜合因素，井下作業仍面臨效率不高、效益管控不細等諸多挑戰。長慶油田充分發揮產學研用一體化生產主動性，聯合專業數智公司，以昆侖大模型平台為底座，通過深度應用多模態數據與大模型算法，形成診斷專家知識庫，打通井下作業“感知——診斷——決策——執行——評價”的全鏈路，實現作業全過程化管控、全業務鏈規范、全標准化操作的功能模塊自動化。

“該系統集成了井下壓力、溫度、流量等20多項參數動態感知，能‘嗅’到油藏中流體的微妙變化。”長慶油田頁岩油開發分公司技術與信息研究中心副主任劉環宇說，該系統將“修井后分析”轉變為“修井前預警”，井筒診斷響應速度從小時級縮短至秒級。

井下作業智能體系統從來不是“單兵作戰”。當多口井的數據匯聚至雲端平台，系統通過AI算法，優化整體作業方案，然后像經驗豐富的專家一樣根據歷史數據預判工況，自動調用關聯系統數據，自主學習編輯方案內容，指導油井下步治理措施，實現井下作業從“經驗驅動”向“數據智能驅動”跨越。

“頁岩油水平井井況復雜，作業人員遇到突發修井難題，故障處理平均耗時3天以上，不僅單井維護成本高，而且決策風險高。”長慶油田頁岩油開發分公司技術與信息研究中心主任王驍睿表示，待井下作業大模型全面應用后，無論是故障處理效率，還是決策響應速度、跨部門協同效率都將大幅提升，單井年均維護成本也將有明顯下降。（杜嘉 李金鑫 唐瑜）

來源:中國石油長慶油田分公司

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