加快发展新一代AI是我们赢得全球科学技术竞争主动权的重要战略抓手，是推动我们国家科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。当前，我们国家的人工智能步入全新发展阶段，正加速与实体经济深层次地融合，为高水平质量的发展注入强劲动能。作为同时承载千年历史文脉与国家级能源战略的陕西，依托人工智能技术开启了一场深刻的产业变革——尤其在传统油田基地转型升级中，“头雁”效应凸显：通过构建覆盖勘探开发、生产运维等全链条的19个工业智能体，大模型技术驱动油气生产全流程智能化重构，实现生产效率跃升与成本结构优化，推动老油田突破传统粗放模式桎梏，向智能高效的新型能源产业范式转型。这场融合历史底蕴与科学技术创新的实践，不仅重塑了能源生产的空间逻辑，更验证了人工智能赋能传统产业升级的可行路径，为资源型地区高水平质量的发展提供了鲜活样本。

　　以大模型为核心的人工智能技术构建了油田数字神经系统，通过融合地质勘探数据、设备正常运行参数、生产动态信息等多元数据源，形成了覆盖“地下－井筒－地面”的全域认知能力。基于深度神经网络的特征提取能力，系统可构建三维可视化油藏模型，实现油井产能衰减预测精度提升40％，管道泄漏识别响应时间缩短至15分钟以内。这种技术突破不仅解决了传统人工经验判断的滞后性，更通过持续自学习的算法演进，使油田系统具备动态优化能力。

　　在勘探开发领域，AI算法通过处理TB级地震数据，可将储层识别准确率提升至92％，支撑开发方案优化决策，使采收率平均提升5－8个百分点。生产运维方面，基于数字孪生技术构建的设备健康管理系统，实现了30类关键设备的预测性维护，维修响应效率提升60％，非计划停机减少35％。特别在复杂工况处理中，智能控制管理系统通过实时调整抽油机冲次、注水压力等300余项参数，使单井能效提升18％。

　　人工智能的应用产生了显著的复合效益：通过智能配产系统优化生产节奏，单井经营成本下降12％；基于机器视觉的油品质量检验系统将质检效率提升5倍，误检率降至0.3‰；物流调度算法使运输车辆利用率提升25％，管线％。更深远的影响在于推动油田组织形态变革，传统“经验驱动”模式向“数据＋算法”驱动转型，促使全员数字素养提升，孵化出智能决策支持中心、远程运维专家系统等新型生产组织方式，为传统能源企业数字化转型提供了可复制的实施路径。

　　这种三维赋能体系使油田基地实现了从单点智能到系统智能的跃迁，形成“技术突破－场景落地－价值创造”的良性循环。据试点项目多个方面数据显示，智能化改造使综合经营成本降低18％，安全生产事故率下降72％，勘探开发周期压缩40％，验证了人工智能作为新型生产力在传统能源领域的革新价值。

　　陕西老油田面临的核心矛盾在于数据质量与智能化需求的不匹配。根据SY／T 7427－2018《油气田开发工程经济评价规范》，日均产生的15TB勘探数据实际解析利用率仅40％。西安石油大学实测数据显示，榆林区块三维地震数据仍依赖2010年前的采集成果，建模误差最高达28米。《鄂尔多斯盆地开发效率评估》指出，人工调节注水压力误差常达±15％，而现有AI算法因缺乏高质量标注样本，难以实现精准预测。中国石油装备研究院2023年报告数据显示，AI驱动的预测性维护系统覆盖率不足35％，远低于国际先进水平。

　　陕西省统计局2023年能源报告证实，深层开采（4500米以上）单井成本激增380％。长庆油田设备效能报告数据显示，老旧游梁式抽油机单台年维修费达12万元，但其数字化改造需一次性投入30万元。根据陕西省能源人才发展蓝皮书，复合型人才缺口超2000人，导致AI系统运维成本占比攀升至31％。安控科技等企业的实践表明，缺乏针对鄂尔多斯盆地裂缝发育特征的定制化算法，AI节能效率仅达预期值的60％－70％。

　　国际能源署（IEA）2023年报告数据显示，页岩油盈亏平衡点降至48美元／桶，而陕西老油田完全成本（含生态修复）达62美元。国家能源局2023年行业对标多个方面数据显示，新疆玛湖油田通过AI优化将采收率提升至45％，而陕西老油田仍停留在32％，单桶利润差距扩大至8美元。BP能源统计年鉴证实，新能源装机量年均增速21％，导致传统油气在陕能源消费占比五年下降14％。陕西省工信厅产业监测报告说明，2023年延长石油集团在陕原油产量同比下降3.7％。

　　生态环境部2023年督查报告数据显示，陕西老油田碳排放强度超国标38％，但AI驱动的减排技术应用面临多重障碍：一是数据采集瓶颈。现有传感器网络覆盖率不足，含油污泥浓度等关键环保参数仍依赖人工抽检。二是技术经济性矛盾。西安交通大学技术经济评估证实，CCUS技术应用成本高达80元／吨CO₂，而碳配额交易收益仅覆盖成本的30％。三是跨领域协同不足。环保数据与生产系统未打通，废水回用率仅65％的现状暴露出全流程的优化缺失。

　　一是构建全生命周期数据治理体系。通过制定油田勘探开发、设备运维等场景的标准化数据采集规范，部署边缘计算设备实现井场数据自动校核；引入基于深度学习的多模态数据清洗算法，针对性解决地质构造图、测井曲线等复杂数据的噪声干扰问题。二是强化数据存储与计算基础设施。建设分布式云存储中心，实现多油田数据异地灾备；搭建高性能计算集群，满足大模型训练所需的PB级数据处理需求，通过数据分级存储策略提升热数据调用效率。三是构建智能安全防护体系。采用量子加密技术保障核心地质数据安全传输，部署区块链存证系统实现数据操作全程溯源；建立动态风险评估模型，通过AI驱动的威胁狩猎系统实时识别APT攻击，打造“监测－响应－恢复”一体化安全闭环。

　　一是构建产教融合培养体系。与西安交大、西北大学等共建“智能油气开发”特色专业，开发数字孪生油田实训平台，设立定向培养计划；在长庆、延长油田设立院士工作站，联合开展井下机器人、智能压裂等课题攻关。二是实施分层级人才提升工程。针对技术骨干开展大模型微调、多模态融合等专项培训，组织赴中东数字油田考察学习；面向操作人员开发AR巡检培训系统，建立“AI助理工程师”认证体系。三是打造西部AI人才集聚高地。在西安高新区建设油气大模型创新中心，提供千万级科研启动资金；推出“秦风学者”计划，对引进的领军人才给予项目分红权、技术入股等激励，配套建设智慧化人才社区。

　　一是重构勘探开发知识体系。建立覆盖鄂尔多斯盆地的地质知识图谱，研发具备多任务学习能力的勘探大模型，实现测井解释准确率提升；开发智能布井系统，综合地质力学、经济效益等多目标优化井网布局。二是构建智能生产管控新模式。部署基于数字孪生的油田运营中心，通过大模型实现注采参数自动优化；建立设备健康度预测模型，提升抽油机故障预警时间。三是创新组织协同机制。设立“AI＋业务”双组长制项目团队，建立技术中台与业务前台的需求直连通道；开发跨部门知识共享平台，利用大模型自动生成钻井方案、设备检修报告等标准化文档。

　　（4） 以AI为核心与上下游企业合作，打造智能化油气产业生态并拓展新业务

　　一是共建智能装备产业链。与宝石机械合作研发自适应地层变化的智能钻头，与陕鼓集团开发基于强化学习的压缩机优化控制管理系统，形成“AI＋高端装备”产业集群。二是打造能源数字服务新业态。联合延长石油集团建设西北能源大数据中心，开发油气产量预测、碳资产管理等产品；搭建AI辅助决策平台，为中小油服公司可以提供地质建模、压裂方案设计等云服务。三是探索多能互补新模式。在陕北地区建设“风光油储”一体化示范基地，利用大模型优化新能源微电网调度；开发CCUS智能监测系统，实现CO₂驱油与封存过程的实时优化。

　　一是构建智慧节能体系。研发能耗数字孪生系统，建立注水、集输等环节的能耗基线模型；部署基于计算机视觉的放空火炬监测系统，减少天然气放空燃烧。二是创新环保治理技术。开发井下作业污染扩散预测模型，智能规划压裂返排液处理路径；应用迁移学习技术，构建适应黄土高原地质特性的土壤修复模型。三是打造循环经济新模式。建设AI驱动的伴生气资源化利用平台，将低浓度煤层气转化为合成材料原料；开发油泥热解智能控制管理系统，实现危废转化效率提升，形成“采油－治理－再生”的绿色闭环。

　　（作者：田惠敏，研究员，经济学博士；徐蕴峰，国声智库执行主任、中央财经大学中外经济比较研究中心副主任。该项成果仅代表个人自己的观点，与所在机构无关。）

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