智能钻井：人工智能引领未来油气工程技术变革

中国石化石油工程技术研究院副院长 王敏生

人工智能作为新浪潮产业变革和科技革命的新引擎和核心驱动力，已成为引领未来发展的战略性新兴技术，正在对油气行业产生深刻影响。相关研究显示，人工智能技术使油气生产成本减少约30%，采采率提升10~20个百分点，全球油气可采储量增加8%~20%。随着自动化设备技术不断完善，以及与大数据、人工智能等技术不断融合发展，实现技术正在由自动化转向改造。智能设备技术配备具有学习、记忆和判断功能的人工智能平台，集成定位地面和井下控制系统，以及前置传感器和高速传输系统，能够实现部分自主作业的决策和闭环控制，大幅提高作业效率和安全性，是油气工程技术未来发展的重要方向之一。

四分之一油气公司竞相抢占设备标准化技术制造高点，制定了详细的技术发展路线，搭建了智能设备架构，部分关键技术已实现现场应用。其中，指向井下传感器、连续波高速传输等技术商业应用；一键式自动化钻机、起下钻自动控制、自动送送和旋转导向等自动控制系统钻规模应用；设备仿真模拟、大数据分析、远程决策平台等智能分析决策系统已进入工程总体上、地面井下一体化智能设备技术还处于开发试验阶段，正在着力整合行业力量，建立统一的标准与认证体系。

SPE（国际石油工程师协会）将自动化技术分部拟划分为观察模式、模式咨询、半自动化控制模式、自动化作业模式4个阶段，国外部分自动化作业模式已进入半控制自动化模式，国内部分实现了模式咨询，正在向半自动化控制模式迈进。

为加快推动油气领域技术标准化发展，打造形成油气领域技术竞争新优势，推动油气上游新质生产力，近年来，中国石化通过联合攻关，开展了7000米钻机自动化机及关键装备、随钻工程地质参数装备、智能装备分析决策、智能装备系统集成等关键技术的攻关研究，基本形成了智能装备关键技术与装备体系，在胜利油田济阳页岩国家级示范区进行了集成与示范应用，实现了钻机、仪器、决策系统与集成控制中心数据交互联动，以及钻前模拟、装置参数智能优化、井下风险智能预警、井眼报表智能导航等应用场景多目标良好优化与控制，达到智能辅助-人工决策的闭环控制水平，机械钻速提高17.44%，风险诊断准确率大于90.2%，优质储层钻遇率100%，整个生命周期长达19.87%，支撑了队列重点油气领域勘探开发降本增效。

目前，智能装备技术正处于快速发展的蓄势阶段，还存在技术整体闭环集成度不高、定制分析决策水平不足等问题和挑战，具体表现在机装钻机没有实现“无人接管”或远程控制的控制控制、井下测控仪器还没有打通地层-井筒-地面大数据高速传输和自动化控制、智能分析决策平台无法满足智能在大力推广现有成果的基础上，持续开展自动化定制装备、智能决策软件、数字孪生等关键技术研究，加大技术迭代升级力度，推动咨询模式向半自主控制、自主控制模式转变，实现“全面自动化、大数据分析、自动化控制”的智能设备技术目标。

一是加强智能设备基础前瞻研究，形成智能设备技术新路线、新认识，为关键技术研发提供源头支撑。基于先进的机器学习等理论方法，建立井筒地层大数据地质力学大模型；研究智能钻头、智能流体等新一代智能设备技术；搭建公开的行业数据标准和协议，建立统一的装备、工具、流体、软件标准。

二是提高自动化钻机及配套系统良好控制能力。在“一键式”钻机自动操作和安装自动调节的基础上，开展控制连续起下钻机及配套设备研究，配备钻台机器人和上液连续循环系统。通过数字化集成，提升多系统良好控制水平，实现钻机设备的全自动化和钻台无人化。

三是提升井下工程地质参数的获取和传输速率，扩展井下工具、仪器、流量的智能感知和智能调节能力。开展井下动态多参数智能监测技术、多维多刻度地层参数智能讲解技术研究，建立井下工程参数实时监测和多维多刻度远/前探测方法；开展智能井下高速传输技术研究，探索钻智能杆、光纤传输技术。

四是依托智能技术辅助司钻管理流程或智能决策。构建全场景赋能一体化云平台，进一步打通地质工程数据库；开展地质工程一体化设备数字孪生技术研究、强化人工智能分析方法和学习样板，集成更多智能应用场景，实现全生命周期的定位分析作业和半领域自动化控制模式随钻优化决策；借助知识和数据+AI大模型，实现大模型在互联信息提取、方案生成、科学计算、问答系统等场景的应用。

五是地面井下打造一体云边协同“智能设备驾驶舱”。开展多参数响应的闭环调节技术、基于联邦学习的云边协同技术、边端集成控制技术研究，实现设备全流程闭环智能设备，为更大规模、更高标准化水平的工业推广应用提供条件。建立科研机构、石油公司、油服公司和装备制造商等多方协同推进机制，不断提升系统集成应用水平，提高高效作业效率，降低作业成本。