............................................................................................09 • 油气田一张网 ............................................................................................... 华为星河 AI 高品质油气总部园区网络 ..................................................................25 智慧油气田 02 智慧勘探开发 / 智慧油气田 / 智慧管网 01 智慧勘探开发 华为智慧油气解决方案 02 勘探开发算力中心 目前业界主流的勘探开发地学专业软件的计算硬件资源适配具有生态门槛，间接影响计算底座多元化发展与资 毕昇编译器适配 鲲鹏数学库适配 软件一致性验证 性能调优 IaaS服务 存储服务 计算服务 网络服务 PaaS服务 云安全服务 ModelArts 备份服务 云管平台 智慧勘探开发 / 智慧油气田 / 智慧管网 03 方案价值 自主创新 算效提升 IT底座自主创新、极致安全 GeoEast适配鲲鹏、欧拉等，助力勘探开发专业软件 在各油田推广应用 处理效率提升8倍 （456小时->55小时）

，实现井场全景感知和可视 ，现场无人化少人 化 智能预防 ，简易管控 ，高效协 同 智慧加油站 智慧油气田 智慧勘探 智慧管网 智慧炼化 领域 数字化探索 勘探开发数字 化 5G 物探 统一算力中心 勘探开发人工智能应用 油气田视频云（安保反恐） 智能油气田 5G+ 云 +AI 使能勘探开发数字 化 数据使能 油气行业云（ HCSO/HCS ） 大数据 人工智能 云 VR/AR 3-5 千米 8 千 米 统一服务目录 统一资源视图 统一用户体验 油气田分公司 地震数据处理深度提升 统一算力中心 边缘智能计算 图片 采油厂 \ 矿区 模 型未 识 别结 果反馈 }}} 巡 检 模 型 算 法 仓 IEF Ed ge 镜像 / 模 数字大 屏等 5G 人工智能 云 VR/AR 大规模 3D 地图构 建 高真实感渲染 • 基于 VR/AR 探索油气田数字孪生应用（孵化中） 5G 人工智能 云 VR/AR 毫秒级定位 ，定位精度厘米级 ，姿态精度 1° 3D 点云

产保障等各业 务领域的油气藏、油气井、数据等资产，有机地统一在一个价值链中， 实现数据知识共享化、生产流程自动化、科研工作协同化、系统应用 一体化、生产指挥可视化和分析决策科学化，提高油气田生产决策的 及时性和准确性，达到节约投资与运行成本的目的。 将油气生产的自动化与信息化相结合，将物联网和云计算技术应 用到油气生产流程中，通过先进的实时传感系统和网络系统，把先进 的实 现油气、油气井等相关资产的统筹经营与管理，提高油气田的采收率， 对油气进行适时的最优开发。 中国主要油田分布图 乘 气 田 邱 2 气田 弊重格气田 靖边气田★ 春晓气田 川东北气区 川 南气区 3 m 东 方气 醇 油气开发指标分析和预测是油气开发规划、开发方案设计与决策 管理的重要依据。随着信息技术的快速发展，利用各信息系统所提供 的数据对油气开发进行分析决策已经成为实现油气田生产经营管理 享来自油气不同 专业的数据。在丰富的数据基础上，不仅可以开展油气研究、进行生 产分析、还可以实时获取现场生产数据、监控生产运行状态，更好的 管理和经营油气。 2 智慧发展现状 智慧油气田是油气企业技术发展的趋势。信息技术对企业的作用 越来越显著。 智慧油气的概念最早可追朔到 1991 年，在 《Oil&GasJournal》 杂志上就出现了智慧油气 (SmartField)

数据智能服务 技术转型 互联互通 能力随需调用 思维重塑 绩效精准 组织转型□ 一体化优化 组织敏捷 6.. 流程高效 模式再造 三 创新转型 O 智能化研究院 智能油气田 数字化交付 智能运营 智能加油服务站 智能工厂 ② 人才转型 业务转型 价值引领 运营优化 远程专家服务 共享服务 金融科技 机器人 数据 物联网 外部流程 器学习、高性能计算和物联网等技术来 提高 运营效率和优化生产 2019 年，埃克森美孚将 Cisco Kinetic 解决 方 案运用在油气田气体泄露监测中。该集成 平台提供泄漏和洪水监测，人员跟踪和监 控，云分析、雾运算、数据可视化和洞察 等服务，帮助企业监测气田气体泄露，远 程监控，减少安全事故 工时间、流程化采购、提高资产利用和财务资源管 理，打造了沙特的数字化炼厂 ◎IDC| 工业大数据 AI 工业数据湖 中间件类 数据库类 解决方案 智能油气田 智能工厂 智能管线 智能物流 智能研究院 …… 油气田类 炼化类 工业物联 技 术 底 座 laas

份有限公司胜利油田分 公司物探研究院、中海石油（中国）有限公司深圳分公司、中国石油西南油气 田分公司、中国石油天然气股份有限公司吉林油田分公司地球物理勘探研究院 本标准适用于海上和陆上的油田、气田开发阶段的地球物理油藏表征工作。本 标准立足油藏开发需求，规定了地球物理油藏表征技术流程 、基础资料及要求、 井震标定与特征分析、油藏构造精细解释、油藏储层精细描述、油藏生产动态 监测、解释成果及报告编写要求等工作方法。 油天然气股份有限公司大庆油田有限责任公司勘探开发研究院、中国石化工股 份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院、中国科学院广州地球化学研究所、 中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院、中国石油西南油气田分公司勘 探开发研究院、中国石油天然气股份有限公司长庆油田分公司勘探开发研究院、 中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司中海油实验中心、中国石油塔里 木油田分公司实验检测研究院 适用于细粒 中国石油天然气集 团有限公司 石油工业标准化技 术委员会石油钻井 工程专业标准化委 员会 中海石油（中国）有限公司海南分公司 适用范围和主要技术内容：本文件规定了深水油气田开发井钻井工程设计与作 业要求。本文件适用于深水油气田开发井钻井工程设计与作业。主要技术内容 包括：1 范围 2 规范性引用文件 3 术语和定义 4 基础资料及设计依据 5 设 计及作业准备要求 5.1 作业机具 5.2

油田数字化转型及智能油田建设 目 录 CONTENTS 提 纲 1 、老油田面临的挑战 2 、智能油田建设的技术实现 3 、成功经验 4 、行业数字化转型最新趋势 01 老油气田面临的主要挑战——增储上产、降本增效 01 智能油气田建设的本质— 数据流动、模型优化到决策支持  监测、诊断、优化 + 人工智能 目 录 CONTENTS 提 纲 1 、老油田面临的挑战 2 、智能油田建设的技术实现 Chevron 雪弗龙 Petrobras 巴西石油 ADNOC 阿布扎比国家 石油 Anadarko 03 油公司的实施经验 03 Chevron Agbami i-field 智能油气田 阶段 1A  第一期 - 以投产要求为主要出发点  第二期 - 针对生产优化和生产规划 阶段 1B  第三期 - 针对油藏监控的基础工作 流  第四期 - 实时油藏管理业务 阶段

人工录入等多维度统计口径； 动态增加单个点位信息、单 条统计规则； 能源管理中心融入智能工厂的全部生产工业流程 综合能源信息 关键能源设施 运行状态 碳指标统计 能源成本 某石化企业的 139 个油气田智能化应用的共建共享需 求 围绕井场、站库和管网，各个系统中在智能井场、智能站场、智能管网、生产管理、生产经营、应急指挥、 HSE 管理等业务方面所涉及的数据 都可以集中到数据中台模块，形成各油田共建共享的智能化数据资产目录 算法模型，下发到边缘端，基于标准智能控 制器完成边缘控制 4 统一数据标准 按照统一数据标准，形成数据资产目录，对齐 各单位数据、成果和认知，实现数据的高效共 享，支撑智能应用数据需求。 基于油气生产智能物联网平台实现油气田智能化共建共享的路 径 1 应用 场景 数据 中台 数据 存储 结构化数据 组织机构、项目、矿权、物探工区、人员、设备、 物资、地质单元、生产单元、井、井筒、站库 数据 源头 温 度 元数据管理 智能站场 智能井场 智能间开 / 间抽 远程 开关 井 智能配注 智能柱塞气举 精细控压 智能配采 气田数字化计量 功图计量及诊 断 工况诊断 井场环境智能识别 开停井工况模拟 智能管网 组份跟踪 积液分析 段塞流预测

理、语音处理、多智能体系统、规划应用、推荐系统、环境监测等技术实践。 IDC FutureScape报告预测：在未来两年内，��%的油气中下游企业将部署AI技术以实 现自动化数据分析；到����年，��%的油气田企业将投资GenAI，提高现场技术人员生产 力，并以数字化方式沉淀现场技术人员知识来构建知识管理平台；为实现净零承诺，到���� 年，��%的油气产业上下游企业将采用AI驱动的碳数据平台，实现碳捕获和数据披露自动 四大业务 资源开发 管道储运 炼油化工 产品销售 数字开采 智能储运 智能生产 智能服务 �� �.� 智能勘探 国内油气勘探开发的对象正在从“常规油气田”向“非常规油气田”、“浅层浅水油气田” 向“深层深水油气田”进行转变，加之老油田普遍进入特高含水后期，勘探开发的技术难度越来 越大、成本越来越高。 为了保障国家的能源安全，降低油气对外依赖度，完成降本增效的目标，石油勘探力度仍需 。其中，机器学 习、深度学习、计算机视觉等技术已在勘探开发、油气生产、炼油化工等重点环节得到应用与推 广。 面对产业内不断增长的数据量和日益复杂的数据环境，IDC预测，到����年，��%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、

石油化工行业通用解决方案 制造 三、设备模块 设 备 管 理 驾 驶 舱 设备管理驾驶舱能统计监管设 备的运行状况以及车辆的保养、 待审、检修数量。可以分析采 气一厂所有设备的总数和各个 气田的设备总数，各个气田设 备的分类数量图，以及各种设 备的使用转态数量；做到心中 有数、合理规划、随时把控。 场景价值 待审车辆、正检修车辆、设备 数量、设备类型分布、设备状 态、设备保养数量 核心指标 ⚫ 超预算排名、制造费用明细、多维预实分析 3.5 营销模块 第 50 页 帆软 | 石油化工行业通用解决方案 制造 五、营销模块 产 销 管 理 驾 驶 舱 监控各气田和各站点的产销量、 目标达成情况、温度压力等数 据。通过移动端还可随时随地 查询到公司产销情况，出现异 常指标时还可实现智能预警， 推送到人，方便发现问题进行 及时处理。 场景价值 产量、总销量、目标进度、压