哈里伯顿：AI与自主钻井技术的整合

  [中国石油新闻中心 2025-11-05]
  油服公司哈里伯顿将AI与自主钻井技术进行整合，革新了钻井作业模式，提升了作业效能。通过数字孪生技术与基于物理模型的井下钻具组合模型，对海量井下数据进行综合分析。整合后的自主钻井技术已在美国拉诺斯盆地的3口水平井应用，旨在减少深层水平井钻探难度增加、井况恶化及安全隐患等风险。
  哈里伯顿还将整合后的自主钻井技术应用于哥伦比亚的沉积盆地，从依赖描述性分析模型的传统优化方法转向以AI机器学习算法为核心的预测性分析框架，将智能传感器集成至iCruise智能旋转导向系统与LOGIX钻井系统，实时获取数据、优化井眼轨迹，确保钻井难度可控。数据驱动的预测减少了不确定性，有助于钻井团队建立多种场景方案，实现最优目标。工程师与AI的有效协作极大提升了项目效率与准确性，相较于未采用人机协同方案的传统钻井方法速度提升了33%。
  此外，哈里伯顿还利用AI技术优化数据，构建AI与机器学习模型，通过开源搜索引擎连接多个数据库，建立多数据库搜索系统，对海量数据进行快速全面的质量控制，确保数据完整、可信度高。哈里伯顿将这一系统应用于人才培训、机器学习等多个领域，加速决策制定与企业创新。该系统还将在未来的项目实施过程中自动、快速获取新数据，自动扩充数据库并整合至云端，便于后续数据的云迁移。
  多数据库搜索系统还可利用优质数据识别最佳算法，优化勘探开发流程，如成本控制、供应链和员工管理等。用户可根据该系统搭建自己的模型，并进行针对性的训练与部署。缺乏相关技术能力的用户可直接在该系统中找到哈里伯顿提前准备好的几百种模型。这些模型已经由哈里伯顿工程师训练，覆盖钻井、生产、地下勘探等多领域的应用场景。