大庆油田采油二厂数字化运维中心构建“三位一体”大模型技术应用研究体系

　　4月23日，中国石油大庆油田采油二厂数字化运维中心数据管理室主任梁慧妍坐在电脑前，与身旁同事们进行了一场又一场的头脑风暴，讨论如何将最新的AI技术成果运用在生产实践中。

　　今年以来，中国石油大庆油田采油二厂数字化运维中心积极开展大模型技术应用研究，探索构建“技术攻关-场景应用-人才培育”三位一体的研究体系，为推动大模型技术应用于油田生产管理、助力生产运维模式优化升级夯实技术根基。

　　锚定前沿技术，打造大模型研发新体系。这个中心统筹规划大模型技术攻关路线，推动技术研究从“碎片化”向“体系化”转变，将“深化科技效能，多维发力攻关大模型智慧研究”纳入2025年度重点工作任务，明确“数据治理-算法优化-场景落地-迭代升级”的实施路径，为科研攻关指明方向。针对油田生产数据多源异构、关系复杂等问题，开展数据标准化治理工作，整合油水井、站库设备基础信息，制定量化治理指标，对覆盖56个模块、154个子类的2014.1GB生产开发数据进行全面治理，为大模型应用研究提供高质量数据支撑。持续推进算法攻关，筹备建立油气领域专业知识库，开发基于领域术语特征的动态提示词模板，攻关增强检索生成技术与MCP协议框架，研究低成本、高效能的算法，实现通用大模型的油气领域迁移，夯实人工智能落地实际生产的技术基座。

　　聚焦生产痛点，探索大模型应用新路径。这个中心稳步推进大模型研究成果落地转化，力争在三大应用场景取得突破。基于通用大模型研发自然语言与数据库查询语言转化技术，开发动态语义纠错与多轮问询澄清机制，搭建智慧运维工作台原型系统，为实现自然语言驱动生成运维报告奠定技术基础。持续推进井站监管系统升级工作，融合前沿姿态估计算法与多模态大模型技术，将现场图像与生产数据联动分析，探究高风险行为及设备异常状态的快速识别算法，着力打造生产安全智慧评估应用，提升站场安全主动防护能力。开展智慧决策中枢架构设计，推动建立多源、动态生产数据整合机制，挖掘产量与各类数据间的关联规律，论证多层级用户通过自然语言交互获取定制化生产日报、预测产量趋势、模拟评估决策方案的技术可行性，以最终实现数据驱动的科学管理决策。

　　强化生态构建，培育大模型发展新动能。这个中心坚持技术突破与人才培育双轮驱动，打造多层次人才培养体系，为技术持续迭代积蓄动能。以中国石油人工智能创新应用大赛为载体，设计“赛训结合”培养模式，选拔10名参赛选手作为AI领域储备人才，围绕PyTorch框架、强化学习、知识蒸馏等14个人工智能关键技术开展赛前培训，探索建立一套成熟高效的AI人才标准化培育方案，持续激活人才内生动力。建立常态化技术交流机制，打造“线上+线下”相结合的技术共享网络，有效促进知识融通共享。充分发挥技术骨干引领作用，带头整合技术文档、案例库等行业前沿技术资源，通过“项目领学+课题共研”的方式，以点带面拓宽技术人员的视野与知识面，确保全员及时掌握AI领域最新动态与发展趋势，推动技术创新成果在中心内部高效转化与应用。聚焦人工智能与油田业务深度融合，组建由数据工程师、算法工程师、油田业务骨干构成的跨域协同攻关团队，以“理论互训+场景共创”模式打破专业壁垒，在实践中培养既懂油田生产又精通AI技术的综合型人才，为建设智慧萨南油田筑牢人才基石。(胡琳琳)