“人工智能+”推动数智油田建设

中国石油大庆油田采油二厂数字化运维中心全力建设“全面感知、智能调控”数智油田，积极探索“人工智能+数据治理”技术融合路径，通过构建智能推送体系、打造智能问答平台、深化技术融合创新，推动运维模式由被动响应向主动感知、由经验驱动向数据决策升级。

构建智能推送体系，提升信息传递效能。这个厂数字化运维中心搭建智能化、精准化消息推送体系，实现多业务场景高效协同。搭建动态感知模型，部署生产数据监测节点，实时捕捉油水井开关井状态、电流、能耗等生产指标异常波动，依托机器语言大模型数据分析能力，精准匹配推送对象与应用场景，确保预警信息、工作通知第一时间触达；拓展生产异常报警、值班安排、会议通知、设备维护等多元推送场景，采用定时提醒、提前告知、周期推送等方式，明确关键信息与执行要求，同步搭载辅助信息，确保业务人员及时接收、精准掌握，有效降低沟通成本，减少信息偏差。

打造智能问答平台，强化数据决策支撑。这个厂数字化运维中心构建全流程智能交互体系，以自然语言驱动精准信息查询与决策支撑，破解一线员工、管理人员查询效率低、问题处置周期长等难题。整合油田生产数据、运维手册、政策文件等知识资源，通过机器语言大模型完成结构化处理与深度训练，形成适配采油生产的全量知识库。探索优化自然语言交互，依托大模型语义理解与意图匹配能力，快速给出准确专业解答，降低信息查询门槛；针对运营统计、生产指标解读等复杂需求，运用大模型数据分析与可视化能力开发分析模板，自动生成产量波动分析、设备故障率统计等报告，为管理决策提供数据支撑，提升工作效率与决策科学性。

深化技术融合创新，夯实数智运维基础。这个厂数字化运维中心聚焦业务难点深化技术创新，持续优化系统功能，推动技术与业务深度融合。通过深化机器语言大模型应用，优化算法模型与训练数据，提升智能交互精准度与场景适配性，增强数据挖掘与价值转化能力。推进系统集成整合，深度对接现有数字化平台资源，打通数据壁垒，构建统一的数据治理与服务架构，实现生产数据、设备信息等实时共享。同时，常态化收集地质、工艺等业务部门需求，校准技术方案与现场实际匹配度，通过技术迭代完善系统功能，确保技术成果贴合生产实际，为数字化转型提供坚实技术保障。（胡琳琳）