这篇关于人工智能在油气行业应用的论文，以触目惊心的数据揭示了行业面临的生存危机——东北某油田电能消耗占比高达总能耗三分之一，这一数字犹如一记警钟，宣告着传统生产模式已难以为继。在"双碳"目标与能源安全双重压力下，智能化不再是锦上添花的选项，而是关乎行业存亡的必由之路。

图1展示的清洁能源与化石能源消费量剪刀差，直观呈现了能源结构的不可逆变革。当新能源占比逐年攀升时，油气行业若不能通过智能化手段实现"降本减碳"的双重突破，必将丧失市场竞争力。文中揭示的"高含水期开发成本激增"困境，正是倒逼行业变革的典型例证。

文中介绍的智能间抽技术应用案例尤为震撼。传统间抽制度制定需要复杂人工测算，而基于AI算法的预测模型可将决策周期从72小时压缩至7分钟，这种效率跃升正是智能化价值的生动体现。如图2所示的分布式储能系统，通过智能调度实现风光电能的精准消纳，为解决新能源间歇性这一世界难题提供了中国方案。

论文第三部分提出的"云边协同"技术架构尤为关键。在油价波动加剧的今天，只有通过实时数据驱动的智能决策，才能实现生产要素的动态优化。作者构建的混合能耗预测模型（如图3所示），将深度学习与传统机理模型融合，这种"双轮驱动"模式正是破解油气复杂系统难题的密钥。

图3 基于深度学习的预测模型

掩卷深思，油气智能化已超越技术升级范畴，成为关乎国家能源安全的战略命题。当传统经验逼近极限时，唯有通过人工智能重构生产逻辑，才能释放老油田剩余潜力、降低新能源应用成本。这场转型不仅需要技术创新，更需要打破学科壁垒，培养既懂地质油藏又精通算法的复合型人才。时间不等人，油气智能化的竞赛已经鸣枪，慢进亦是退。

来源：上海联合非常规能源研究中心

编辑：乔安

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