能源生产领域大模型应用新范式构建路径

01 油气行业人工智能场景深度解析

近年来，数字化成为行业热议话题，但企业数字化转型的本质究竟是什么？不妨引入DIKW模型——这套知识工程框架，实际上也是人类智慧认知进阶的路径。最底层是“D”（数据），从远古社会用符号计数便已开始；向上是“I”（信息），即数据背后所代表的含义；再上一层是“K”（知识），蕴含在信息中的逻辑与规律；最顶层是“W”（智慧），指个体或组织运用知识认识事物、解决问题的能力。

通过DIKW认知进阶模型，不难发现：企业数字化转型的本质，正是借助IT手段持续提升企业整体的认知层次——从早期的基础设施建设、数据管理，到信息系统构建，再到知识工程与智能业务。整体数智化要素涵盖人员、技术、资源、业务四大板块。每一次业务活动，都是个体或组织发现知识、运用知识、创造知识的过程。因此，提升业务认知层次，正是数字化转型的核心所在。

上图展示的是国内首个数字化转型价值效益参考模型国家标准。它揭示了数字化进程中，企业对数据的需求从点、线、面、体，一直延伸到生态层面。企业在知识化、智能化方面的需求，正从单点走向业务链、整体，乃至生态化发展，方能持续保持生命力。业务发展的价值驱动，才是信息化发展的真正动力。

人工智能落地时，算力、算法和数据是基础，但围绕价值驱动模型，找到更高价值的应用场景，才是企业人工智能落地的关键。缺乏价值驱动，算力、算法和数据将沦为沉没成本。只有投入到实际业务中、产生更高价值，才能推动大模型建设有序发展。

回到油气行业，结合业务特点与AI技术特性，可以绘制一幅未来蓝图，主要分两个层次。第一层是面向物的无人化作业——未来工业现场作业应逐步实现无人化。第二层是面向人的智能化运营。前几年行业聚焦数字化与数据治理，下一步关键在于建立知识管家，强化知识管理。拥有知识后，才能构建普适性的岗位助理，进而打造生产能手、科研大师，最终形成决策智囊。这些拟人化岗位能力，代表了人工智能发展的三个阶段：拟人、替人、超人。

为落地蓝图，需进一步规划建设地图，围绕上述六类模式延伸出21种能力与78个细分场景，详见下图。

02 生产领域人工智能构建新范式

大模型在油气行业落地，需要塑造智能化能力。常见大模型在垂直行业的应用可分为四个层次：L0通用模型、L1油气行业模型、L2专业大模型、L3场景大模型。如何理解这四层？可类比个人学习历程：通用模型如同九年义务教育，具有普适性；行业大模型经过预训练，相当于石油学院培养的大学生；专业大模型像读完研究生并经过岗位培训的专家；场景大模型则像专家积累五年经验，能独当一面。大模型落地同样需要这样的培养过程——不断注入行业知识，提升行业服务能力，尤其在场景阶段需根据不同场景建立专门的模型能力。

大模型在实际落地中面临不少挑战，核心问题是：大模型到底能否在生产中解决实际问题？背后体现三个挑战：准确性、黑箱问题（企业无法知道模型为什么给出特定回答）、时效性（生产工况实时变化，模型基于历史数据训练，如何跟上生产管理需求？）。

要真正解决这些挑战，首先需找到高价值的业务场景，然后充分运用人工智能的各种技术进行综合解决。人工智能有三大学派：符号派、链接派、行为派。符号派指专家系统、知识图谱、机理模型，依靠专家观察并建立理论模型，将知识符号化供计算机运算。链接派即机器学习，从大量数据中找出映射关系进行学习，挖掘潜在知识。行为派通过作用反馈获取知识，典型代表是具身智能（人形机器人、智能驾驶）。三个学派只是以不同方式对环境知识进行获取和表达，应用知识的过程才是人工智能的本质。面向生产领域，应基于场景目标反向推导所需能力，选择适合的技术，不能局限于单一方法。符号主义的知识图谱与机理模型已在行业验证，准确性和可解释性毋庸置疑；大模型（机器学习代表）的优势在于涌现能力和更大适用范围；行为主义智能体的优势在于实际业务的稳定性和有效性。三者结合能发挥各自优势，解决更多场景问题——这就是新范式。

03 案例实践分享

案例1：油井生产大模型的多任务构建应用

传统抽油机无法实现智能化生产。前期研发的智能设备“司采”，类似智能驾驶系统，具备感知、决策和控制能力。智能采油管理功能包括采集与控制、油井健康管理、柔性生产控制、产能指标预测。以往这些功能大多采用传统方法，依靠机理方法与大数据方法学习，形成模型后植入硬件设备实现智能管控。但当前油井管理要求多任务，例如电功图转施工图、抽油井工况诊断、功图计产、折算动液面等。原来每个任务需要单独构建不同模型，非线性问题导致建模困难、泛化能力差、人工依赖大。

大模型技术提供了新思路：基于行业大模型，针对油井生产管理进行微调，一个模型可解决多个任务，更准确且更适应生产环境变化。框架采用大模型Transformer，油井管理涉及大量节点和实时数据。针对不同任务构建不同样本数据集，通过Transformer微调机制迭代训练，既能更好地实现多任务，又具备更好的扩展性，让油井在复杂工况下完成智能化生产采集。

案例2：气井积液定量预测与间开优化复合智能体任务构建

气井初始生产时，气体自动向上喷出，喷的过程中携带水分。随着地层压力降低，水逐渐在井底积聚，导致生产停滞。气井生命周期从无水期产量下降，到产水期经历轻度、重度、水淹，最后不出气。尤其在气体衰减期，需人工持续监测井底液体程度，根据深浅采取泡排、气举、柱塞、间开等工艺优化生产。传统监测主要依靠机理模型计算携液流量临界值，但误差较大，地下过程数据难以获取，现场实时使用困难。

用大模型如何解决？可借助大模型对时序数据的学习机制，模拟井底积液过程，更精准地预测积液程度，然后根据不同程度进行相应工艺干预，并预测系统未来趋势，实现气井生产优化预测与管控。建模采用大模型加机理模型：大模型负责开关时的非线性瞬态响应，机理模型负责生产或停井阶段长时间跨空间的延续性问题。实际使用后，不同积液程度分级预警更准确，符合率达90%以上；气井间开生产优化与人工相比，周期产气量提升30%以上。经过验证，大模型、知识图谱等技术不仅在处理文本、视频、声音等多模态数据方面优势明显，在结构化、时序数据处理上同样表现良好。结合机理模型和知识图谱，将加速人工智能在油气生产领域的深化应用，实现数智化发展，最大化提升勘探开发效率与效益。

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