中国石化勘探开发数智技术重点实验室

2025年度开放基金课题

中国石化勘探开发数智技术重点实验室成立于2024年2月，由中国石化石油勘探开发研究院联合石油工程技术研究院、物探技术研究院、休斯顿研发中心、胜利、西南和江汉分公司共同建设。实验室面向国家重大需求，围绕油气行业数字化转型、智能化发展面临的关键理论与技术难题，开展基础算法研究和关键技术攻关，是集油气勘探、开发、工程数智化以及通用信息技术为一体的综合性、开放性实验室。

为进一步发展油气数智核心与特色技术，加快油气人工智能场景落地应用，特此公布2025年度中国石化勘探开发数智技术重点实验室开放基金课题申报指南，欢迎积极申请。

基金重点资助方向

压裂泵注实时优化与风险预警闭环调控

设立目的：

压裂泵注参数实时优化与风险预警是保障页岩油气高效开发的关键技术。当前压裂作业中，泵注参数多依赖静态设计与人工介入调控，判别调控滞后，难以实现工程风险动态响应及实时优化。拟通过本课题研究，阐明不同工况及风险下压裂施工的泵注与储层参数特征，构建压裂泵注参数与储层响应特征的实时关联模型，开发基于人工智能的动态优化算法，建立"实时监测-智能决策-闭环调控"的全流程风险预警与优化体系。

预期成果：

（1）揭示压裂施工“泵注参数-地层响应-裂缝形态”间的动态耦合机制，建立泵注参数实时优化算法；

（2）建立基于施工参数特征的风险实时预警方法，提出基于风险阈值的闭环调控手段。

复杂化合物图谱智能化分析与地化大数据油源解译

设立目的：

烃源岩抽提物/原油原始图谱中数据信息复杂，开发图谱自动化处理和识别技术，对地化数据智能化分析有重要意义。拟通过开放课题，建立全新的色谱质谱数据自动化、智能化处理技术，为地化大数据分析提供充足的数据基础；并开发混源解析技术，结合图谱指纹大数据，对塔西南地区的原油样品进行分析，实现对复杂含油气系统原油的油源解析。

预期成果：

（1）构建“高分辨、高精度”的图谱指纹数据智能化处理技术；

（2）利用大数据技术解译塔西南地区的复杂油源。

基于多模态数据的地面工程专业模型建设

设立目的：

针对地面系统点多、线长、面广、专业多，数据知识量大但分散的特点，汇聚行业知识、标准规范与分散在各油气田企业的私域数据，构建涵盖油气集输与处理、设备管理、安全环保与新能源等领域的大地面知识库，应用智能挖掘及分析工具，实现专业文件的识别、读取及分析，构建穿透查询、文本生成、写作协助、多轮对话等智能场景，支撑地面系统智能化建设，提升管理效能和工作效率。

预期成果：

（1）构建涵盖油气田集输与处理、安全环保领域的多模态地面工程知识库；

（2）开发具备穿透查询、智能写作协助功能的用户交互工具。

测井曲线特征智能识别

设立目的：

非常规储层具有低孔、低渗、非均质性强的特点，高精度岩相识别对于甜点优选、储层参数精细评价及压裂方案优化设计具有重要意义。拟通过开放课题研究，建立储层矿物组分智能反演模型及地层岩石结构智能识别与评价方法，并形成复杂储层岩相测井识别方法，为非常规储层有利区优选提供有效指导。

预期成果：

（1）建立复杂储层矿物组分智能反演方法；

（2）建立地层岩石结构智能识别与评价方法；

（3）形成储层岩相识别方法。

深层储集体弱信号特征提取与半监督智能化识别方法

设立目的：

深层滩相储层具有强非均质性，加之深层地震响应信噪比低、分辨率受限，现有技术在准确性和精细程度等方面均面临着巨大挑战、无法满足精细储层解释需要。拟通过设立开放课题，通过探索地球物理与人工智能技术的有机结合，研发针对深层滩相储层的智能预测技术。针对滩相储层沉积模式与地震响应特征，建立大规模有标签样本数据集，并在此基础上进行储层响应弱信号智能提取、储层智能识别技术研究。旨在提升深层滩相储层地震解释准确性、精确性和智能化程度。

预期成果：

（1）滩相储层地震解释智能化研究样本数据集建立方法；

（2）深层滩相储层响应弱信号智能提取方法；

（3）适用于深层滩相的智能地震储层识别技术。

油气勘探开发地质资料非结构数据治理研究

设立目的：

油气勘探开发数据结构类型多样、标准化程度低、直接利用难度大，拟通过开放课题研究，梳理油气勘探开发地质资料非结构化数据治理工作现状，开展非结构化数据治理体系、核心规范和数据治理方法研究，并结合人工智能技术发展针对性研究非结构化地质资料的数据治理产品。

预期成果：

（1）形成油气勘探开发地质资料非结构化数据资源分析报告；

（2）提出油气勘探开发地质资料非结构化数据治理体系方案；

（3）提出面向AI的非结构化地质资料数据治理产品建设路径。

地质模式与多源数据融合的跨模态人工智能建模方法

设立目的：

随着油气勘探开发向非常规为代表的复杂地质目标区不断深入，传统数据驱动的人工智能储层建模方法难以有效表征地质模式与动态生产响应间的复杂关联。拟通过开放课题研究，研究针对非常规油气藏的地质模式知识表征与迁移学习方法，增强模型的地质可解释性与物理一致性；研发基于地质语义对齐的多模态特征提取技术，提升模型对储层非均质性与开发动态响应的耦合表征能力；构建"地质模式先验约束+多源数据协同驱动"的混合增强智能建模框架，实现地质模式指导下的储层参数反演、三维地质建模与产能动态预测一体化，突破传统建模方法中静态模型与动态预测脱节的瓶颈。

预期成果：

（1）形成一套知识驱动与数据驱动深度融合的跨模态储层智能建模理论方法体系；

（2）研发配套算法模块与软件原型。

油气专业模型微调技术研究

设立目的：

针对油气勘探开发数据类型多、专业术语解析难的现状，通过模型微调与检索增强生成（RAG）技术协同，提升对专业术语的解析精度，为形成具备跨任务泛化能力的专业模型提供算法支撑，并针对油气行业现有标准形成训练数据集，建立场景模型，提高标准查询、标准编写的工作效率。

预期成果：

（1）针对油气专业标准形成高质量数据集；

（2）油气专业术语的解析精度达到80%；

（3）形成油气标准场景模型。

国产GPU与AI应用适配及性能优化技术研究

设立目的：

在油气勘探开发领域，AI技术（如地震数据反演、油藏模拟、测井解释）对算力的需求较高，通过本项目在国产GPU硬件适配性、AI应用与硬件协同应用、性能优化等方面开展研究，快速实现AI应用向国产GPU迁移，同时优化国产GPU与AI协同应用的性能，提高AI应用的计算效率。

预期成果：

（1）2-3种国产主流GPU能够支持数智实验室在地震、测井等业务智能化研究、应用，支持机器学习、深度学习和大模型应用；

（2）研究硬件GPU与AI软件开发框协同应用，形成量化压缩技术，优化资源利用，提高运行效率。

基于大模型的油藏模型自动构建及模拟技术

设立目的：

针对当前油藏数值模拟软件基础模型构建流程多、人工参数调试耗时长、多方案对比效率低等瓶颈，通过集成先进的机器学习算法和大语言模型，实现油气藏数值模拟过程的智能化管理和优化，通过语言输入控制油气藏数值模拟软件相关边界条件与井控措施设置，提升数模效率。

预期成果：

（1）形成油藏模型自动构建关键算法；

（2）建立大模型可识别的标准输入格式，支持油藏模型的快速生成和修改。

基金申请注意事项

1. 申请者根据本年度开放基金课题申报指南自由申请，不符合资助方向的不予受理。拟申请课题要论述清晰、目标明确、具有创新性和前沿性。

2. 资助项目申请人需具备以下条件：

（1）石勘院对申请人在同一研究周期仅资助一个开放基金，正在承担石勘院委托的开放基金项目或外协项目且尚未结题的申请人不得申报本年度开放基金课题；

（2）原则上应具有高级专业技术职称或博士学位或主持（作为项目长或技术首席）过省部级以上科研项目；

（3）申请人需为申报单位的正式员工。正在攻读研究生学位的人员、在站博士后人员不得作为申请人申请。

3. 本年度资助课题的执行期不超过2年，单个课题资助金额一般不超过30万元，具体资助金额根据课题工作量依据石油勘探开发研究院相关制度确定。

4. 申请材料提交后，重点实验室组织同行专家开展网上评审，最终按评审打分结果予以立项。

5. 本次项目申报受理日期截止到2025年4月22日。请登录网址http://39.105.218.113:8988进行申报，系统仅支持谷歌浏览器。

6、受本实验室开放基金资助的课题，运行期间形成的知识产权成果归实验室所有。

联系方式

（1）课题联系人

陈老师：010-56608352

chenzhiqiang.syky@sinopec.com

（2）招标联系人

崔老师：010-56608341

cuirui.syky@sinopec.com

（3）平台技术支持

李老师：13717953963