传统的石油石化智能化应用，主要以单点技术赋能的模式出现，通过智能化技术提升包括炼 油、钻井、油气提取和化工转化等关键环节的生产效率和产品质量。例如，炼油技术通过数字技 术优化环保和过程控制，钻井技术利用智能化设备在复杂地质条件下实现高效钻探。在这些应用 中，AI通过与大数据、物联网技术的结合，提升生产过程的自动化水平和质量。 但石油石化作为流程制造的典型代表，不仅需要强化关键环节的能力，更需要从产业链、供 应链 业结构的优化和增长方式的转变，为产业的持续创新和长远发展注入新动力。 新一代人工智能技术可推动对石油石化中的专业知识、勘探生产数据、机理模型和数字化系 统的高效整合，进而实现数字化服务链与业务价值链的深度融合和持续优化，为油气地质、油井 管理、生产工程、油气储运、炼油和石油化工等多个关键领域提供开放式的智能赋能。这一过程 在石油石化产业的生产、运营和供应链管理等方面展现出巨大的赋能潜力。 �.�.� 石油石化产业智能化发展成熟度 ��%的油气田 企业将利用云和人工智能实现对地下数据的管理，提高技术人员的工作效率与企业利润率。 人工智能应用：智能勘探 在勘探业务的数字化转型过程中，可以通过机器学习和数据智能支持勘探选区、地质成像、 工程决策，采用知识图谱和NLP技术自动分析测录井、地震及采油数据，借助计算机视觉技术识 别油井示功图、判断设备故障、油气泄露等异常工况和规范油田炼厂等生产作业区HSE措施；基 于人机交

万立方米 万立方米 万立方米 高炉煤气 转炉煤气 天然气 液化天然气 汽油 煤油 碳数据：用于量化CO 排放、移除、抵消的基础数据。 碳移除：指从大气中移除CO 并长期储存在地质、陆地或海洋库里或产品中的人为活动。 它包括现有或潜在的人为增强生物或地球化学的汇或直接空气碳捕集与封存，但不包括 那些不是直接由人类活动带来的自然的CO 吸收。 碳抵消：一些减排成本相对较高的