识油大模型：让沉睡的油井数据“开口说话”

石油化工是东营的传统支柱产业。如今，于千万级别地质数据集中勘破油藏密码，在油气生产与管网运维中洞见异常，“识油”大模型使“黑金”开发更具智慧与底气。

“过去一口井出现异常，计划员得翻图纸、查台账、打电话问现场，光是数据归拢就得大半天。遇上复杂工况，几个科室会诊一两天是常事。”胜软科技数据科学中心负责人张鹏程介绍，2025年1月起，他们在油田新“上岗”了油气行业专属智能助手，自系统上线那一刻起，一场从“经验驱动”到“数据智能驱动”的变革在千里油区悄然铺开：钻井安全预警、油井工况诊断、管网风险排查……曾经依赖人工“听音辨障”的活儿，如今有了AI“老师傅”兜底，数据查询响应从几十分钟降至秒级。

这位负责人所说的“智能助手”，指的是基于国内首个在油气勘探、开发、生产等全链条落地应用的工业大模型——“识油”大模型开发的智能体应用，它不仅能听懂油井“说话”，还能像经验丰富的专家一样预判工况、自动调用关联数据、自主学习编辑方案内容。目前模型已迭代至3.0版，衍生出地震、测井等20余个场景大模型，模型语料超5亿。

“识油”大模型的诞生，瞄准的是油气行业沉积多年的“老大难”。“过去石油勘探开发，很大程度上是手艺活，一个经验丰富的老师傅，看一眼地震剖面，能大概判断哪儿有油，听一听设备异响，能猜出八成毛病。但这些本事，大部分装在脑子里、记在本子上，一旦老师傅退休了，这些经验也跟着‘退休’了，传不下来。”项目负责人张杰坦言，油气行业数据种类繁杂，文本、图像、视频、音频等不同模态信息“各说各话”，融合难度大。而数据量不够，搞模型预测就像盲人摸象，准确率不足；编方案需要翻箱倒柜，审核全凭经验，质量参差不齐。

能不能把这些散落的经验和数据，装进一个系统里，让它帮着干这些费时费力的活儿？为了解决传统油气业务中数据孤岛、经验依赖、决策低效等痛点，几年前，胜软科技依托在油田领域20余年的业务和信息化技术积累，面向油气勘探开发、工程管理等领域建立专属大模型。简单来说，就是像带徒弟一样，把老师傅的本事教给AI。

“想让模型替人干活，就得先把人的经验和几十年积累的纸质档案、井史资料这些五花八门的数据‘翻译’成AI能看懂的语言‘喂’进去。”模型开发负责人张萍介绍，这个“徒弟”胃口不小，要“喂”的资料得按亿来计算。团队运用OCR、RAG等技术对海量非结构化文档进行智能解析，构建起企业专属知识库。融合Agent智能体和模型微调等技术，让模型不仅“懂油气”，还学会了“主动思考”，具备智能规划、记忆交互与自主决策能力。

就像给油田配了个24小时不休息的“多面手”值班员，钻井安全、油井诊断、管网巡查，它都能搭上手，曾经的“小徒弟”已经成长为经验十足的“老师傅”。

通过“识油”大模型优化生产方案和资源配置，油田的设备故障平均处置时间从8小时缩短至2.5小时，单井钻进速度提升8%，年完成井数增加5%，直接提升了油气产量与经营效益。面对复杂地质，模型将开发方案优化周期从30天压缩至12天，效率提升60%，单井方案成本降低40%。钻井现场，它还能提前48小时预警风险，安全管理从被动响应转向主动预防。

把地质统计学、渗流力学等“看家本事”揉进模型，让数据规律和物理规律协同发力，“识油”把“机理+AI”的路子走通了。目前模型已积累超200万份标注数据与1000余条行业规则，在国内各大油田深度应用中形成“应用-反馈-优化”的正向循环并不断推广。它不推倒重来，而是在现有系统上做智能化升级，把行业几十年攒下的家底，变成可复用的“知识资产”。

（大众新闻记者 刘童）