以“人工智能+”塑造能源安全新范式（图）

[中国石化报 2025-12-23]

近日，华东油气苏北工区首台全自动化钻机在华东石油工程HD70266钻井队应用，标志着双方联合推进成熟技术新化集成示范区建设的重要成果落地。图为钻井平台铁钻工、举升式钻台面机械手在进行作业。

编者按

能源行业开展“人工智能+”行动是一项新事物，既有研究大多针对单领域展开分析，对能源行业的系统探讨较少。本文从能源行业的整体出发，总结开展“人工智能+”行动的现状，提出构建一个包含人才和技术可靠性、数据基础、应用场景、算电协同、安全风险、评估反馈六大维度的综合性分析框架，指出面临的突出挑战，提出政策建议，以期为“十五五”时期能源行业更好开展“人工智能+”行动提供参考。

□胡安俊

（中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员）

“十五五”时期是以更高标准践行能源安全新战略、全面推进新型能源体系建设、实现“碳达峰”目标的关键时期，能源行业面临复杂的国际形势和艰巨的发展任务。一方面，国际形势变乱交织，能源格局剧烈动荡，中国能源安全面临的不确定因素增多。绿色发展成为大势所趋，低碳技术竞争激烈，新能源成为大国博弈焦点。另一方面，国内能源需求刚性增长，能源供给制约较多，构建新型能源体系和实现低碳转型任务目标艰巨。能源行业对科技创新的需求比以往任何阶段都更为迫切。人工智能具有突出的学习优势、赋能效应和渗透能力，能源行业深入开展“人工智能+”行动是应对国际复杂局势和国内发展任务的有效举措，具有重要意义。

应用现状：从煤炭到核电，智能化进程加速

为推动能源行业开展“人工智能+”行动，国家出台系列政策文件。这些政策文件坚持创新在能源发展全局中的核心地位，按照“集中攻关一批、示范试验一批、应用推广一批”的路径，制定路线图，部署示范工程，明确政策措施，支持智能化进程。

在国家政策和市场需求的驱动下，能源行业积极研发部署大模型，这些大模型主要包括三类：一是大型能源央企、国企开发的大模型，二是大型IT技术公司融合能源行业场景开发的大模型，三是专门服务于能源行业的技术厂商开发的大模型。

煤炭、油气、电力、水能、太阳能、风能、储能和核能行业开展“人工智能+”行动的状况如下。

（一）煤炭行业

自2014年黄陵矿业建成我国首个地面远程智能采煤工作面以来，煤炭行业积极开展“人工智能+”行动，目前人工智能已用于采煤和选煤生产过程优化控制、辅助决策与管理、安全监控与预警等领域。2020年71处煤矿入选国家首批智能化示范建设煤矿，2023年12月和2025年5月分别有47处和19处煤矿通过验收。由于智能化示范矿数量较少且处于中级及以下水平，煤炭行业整体智能化仍处于初级阶段。

（二）油气行业

人工智能已在油气勘探开采、储运、炼化、销售等环节得到了越来越多的应用。具体而言，基于地质大模型，人工智能助力油藏预测、开采、故障诊断和预警，促进油气增储上产。基于云服务，人工智能应用于油气储运的工地建设、智能调度和预报预警。依托强大的数据分析与智能研判能力，人工智能应用于油气炼化的过程管理与供应链优化、成品油销售等领域。经过智能化建设，15家油气企业入选第一批国家级卓越智能工厂。

（三）电力行业

电力行业是应用人工智能较多的领域，几乎覆盖了该行业的所有场景。人工智能在源荷两端开展多种形式的发电功率和电力负荷预测，支撑电力系统的规划建设、运行控制、经营决策和客户服务。通过无人机实现对电网和相关设备的智能巡检，提升设备管理效率和安全水平。电力调度也已实现智能成票、网络化收发令、智能监屏、智能抢修指挥等功能。电力行业在开展“人工智能+”行动中取得了突出成绩，驭电大模型获得2024年世界人工智能大会最高奖（SAIL奖）。

（四）水能、太阳能、风能、储能、核能行业

水能领域积极开展“人工智能+”行动，在水电站建设和运维中注重发挥人工智能的作用。目前，世界最大清洁能源走廊的“工业大脑”已在长江干流部署完成。

太阳能、风能和储能领域不断推进智能化进程。

太阳能领域，基于机器学习实时调整光伏镜片与光照方向，提升发电效率。借助长短期记忆模型预测光伏系统输出功率。

风能领域，深度学习模型提升不确定性风速预测的鲁棒性（系统/算法在干扰、误差或异常条件下，仍能保持稳定运行、输出可靠结果的能力），运检机器人实现风电塔筒和叶片的无人化保养。

储能领域也在借助人工智能加强材料研发、促进工业生产、优化系统运维。

核能行业在铀矿勘察、热工水力设计、堆芯换料方案优化、智能制造、瞬态工况识别、故障诊断维修等领域加快人工智能应用，推动核电高质量发展。

概括而言，“人工智能+”行动加快了能源行业的智能化进程，在践行能源安全新战略、构建新型能源体系和减少碳排放等方面发挥了重要作用。

挑战凸显：六大“瓶颈”制约深度融合

能源行业开展“人工智能+”行动尚处于初期阶段，面临人才缺乏与模型技术可靠性不足、数据基础薄弱、应用场景不足、算电协同逆向分布、人工智能安全风险、应用效果评估缺乏等六大突出挑战。

（一）人才缺乏与模型技术可靠性不足

能源行业缺乏一批既懂能源业务又懂人工智能技术的复合型人才，这是导致大模型与能源知识融合集成不够、模型透明度不高和可解释性不强、一些大模型核心算法无法做到自主可控并存在泄密等问题的根本原因，进而使得人工智能技术在核电站安全决策、电网实时调度等核心领域尚无法满足行业级可靠性要求。

（二）数据基础薄弱

因数据基础设施、数据标准、数据安全、专业术语等原因，能源行业存在严重的数据孤岛，数据基础较为薄弱。一是生产运营未能实现全数字化，推动多源数据融合和系统协同的数据平台建设不足，影响数据整合应用。二是各环节的数据标准不统一、互相不兼容，制约流通应用。三是能源数据具有战略属性，对安全性要求很高，在没有得到有效保护的情况下，数据分布呈现碎片化特征。四是专业术语体系复杂，不利于数据融合汇总。

（三）应用场景不足

受限成本支出较大、数据基础薄弱、模型可靠性和安全性不够、相关人才不足等因素，人工智能在能源行业的应用场景仍显不足。一是企业智能化升级需要支付一大笔设备费用投入，还需支付电费、网络传输费和研发维护费，资金约束延缓了场景开拓。二是薄弱的数据基础不利于模型训练和推理，影响场景应用。三是能源行业对安全性要求很高，大模型的可解释性、可靠性和安全性不足限制了应用场景落地。四是缺乏既懂能源行业知识又懂人工智能的技术人才、管理人才和运维人才，制约了人工智能的应用。

（四）算电协同逆向分布

算电协同逆向分布的主要原因是算力需求与电力资源的空间错配。东部地区算力需求很大但电力资源相对匮乏，西部地区电力富集但算力需求不足，这种空间错配必须依赖远距离的电力输送或高效的网络数据传输来优化，但目前远距离输电面临线损大、成本高等问题，跨区域数据传输存在时延、带宽和安全性等挑战，进而形成了算电协同逆向分布的格局，再加上算力和电力基础设施规划布局不协同、绿色电力的间歇性和算力设施与实时可靠电力的需求之间存在结构性矛盾、算电协同发展的经济激励不足，进一步加剧了算电协同的逆向分布格局。

（五）人工智能安全风险愈加突出

人工智能使能源行业面临愈加突出的伦理和网络安全等问题。大模型运算过程呈现黑箱形式，生成内容存在幻觉，给算法偏见、责任归属、透明度等方面带来伦理问题。人工智能带来的数据投毒、算法后门等攻击手段使能源系统面临网络瘫痪、系统拒绝服务等新型威胁，极有可能诱发系统性风险。

（六）“人工智能+”的应用效果跟踪与评估机制缺乏

因跨部门数据流通不畅等原因，当前能源行业尚未建立“人工智能+”的效果跟踪与评估机制。这不利于及时识别异常输出，带来系统安全风险；不利于评估投资效率，影响技术选型和应用部署；不利于不同模型系统进行比较，造成重复布局和资源浪费，阻碍最佳实践的推广和行业整体水平的提升。

对策建议：聚焦关键环节，破局能源AI协同创新

“十五五”时期能源行业开展“人工智能+”行动要聚焦自主可控、深度赋能、国际领先，着力推动能源领域人工智能专用技术实现体系化突破与规模化落地，增强能源系统的安全性、绿色化和高效率。

（一）增进人才引育，实现模型技术自主可控

能源企业要主动对接人工智能企业、高校等相关机构，构建人才联合培养基地，加大人才引进和培育力度，形成一批既懂能源业务又懂人工智能技术的复合型人才。在此基础上，构建开放创新生态体系，打造一批全球领先的研发创新平台，突破模型体系化技术，在模型可解释性、可信性和可靠性等方面实现自主可控，达到世界先进水平。

（二）加强全面部署，努力夯实数据基础

从数据安全、数据标准、数据质量、示范引领等方面加强全面部署，夯实数据基础。一要保障数据安全。加强数据脱敏、动态加密、联邦学习、合规性审查等，确保数据全流程安全可靠。二要规范数据标准。统一数据架构和数据标准，推动生产运营数智化进程，完善数据平台，确保不同系统和设备之间的数据兼容和流通畅通。三要提升数据质量。通过数据源头质量管控、数据清洗、智能标注、智能增强、数据合成等方式，形成高质量数据集。四要发挥引领作用。开展能源数据开放共享先行区试点，优化数据分享机制，激发头部企业承担数据开放共享“主力军”职责的热情，带动更多企业参与数据联通和共享，实现数据价值。

（三）坚持分类分级，推动场景规模化落地

坚持分类分级原则，梯度开拓应用场景，形成以规模化应用反哺大模型技术提升、以大模型技术升级推动低成本应用的局面，实现场景规模化落地，增强能源系统的安全性、绿色化和高效率。为此，一要聚焦智能化转型需求急迫、数据基础完备、应用价值明确、规模化应用潜力大的方向，深化机器视觉、多模态、时序预测等人工智能关键技术的应用，总结建设路径，起到示范带动作用。二要选择一些条件较好的工业园区，将整个园区作为“人工智能+”行动的实验场，开展能源和交通融合、油气和新能源融合等跨领域、跨行业典型场景示范。条件成熟后，将其经验推广到更多区域更多场景。三要随着示范效应的增强和应用场景的增多，开发个性化的轻量模型，进一步开拓细分场景，带动一批企业开展“人工智能+”行动，推动场景规模化落地。

（四）健全发展机制，加快算电深度融合

健全技术联合攻关机制、协同机制、市场机制等，加快算电深度融合。一是围绕电力和数据远距离传输、智能电网、可再生能源技术和储能技术等建立联合攻关团队，加大研发力度，完善技术标准体系，夯实算电深度融合的技术支撑。二是建设源荷预测和智能调度平台，实现短期发电功率和算力负荷的高精度预测，便于电力前瞻性调度，推动算电协同，同时，引导非实时算力任务向绿电充裕时段和区域转移，加快算电深度融合。三是完善算力负荷资源的价值评估体系，激励算力中心发挥对电力的调峰作用。健全绿电与绿证交易市场体系，依托碳汇、碳税等经济杠杆，引导数据中心增加绿电使用量。

（五）筑牢风险体系，促进安全有序发展

筑牢风险体系，推动能源行业建立安全、可靠和值得信赖的人工智能系统。一是加强伦理规范和智能监管。按照人本、公正和责任原则，将人类社会的伦理规范和价值观念，尤其是中华优秀传统文化，嵌入能源行业的大模型，让人工智能更好服务能源行业。提高训练数据质量，提高人工智能生成内容的准确性和可靠性。打造“以人工智能治理人工智能、以算法规制算法”的能源智能监管体系，形成智慧化监管模式。二是保障网络安全。借助人工智能在大数据分析和态势感知方面的强大能力，加强能源系统的安全态势感知，建立健全各类风险的预警与控制体系，增强网络与信息的安全保障能力。

（六）完善效果反馈，建立标准化评估体系

由行业协会牵头，联合能源企业、人工智能厂商、科研机构及标准化组织成立工作组，选取多个典型场景开展试点示范，围绕经济效益、系统稳定性、运营安全、环境友好等维度构建指标体系，搭建人工智能应用效果的实时数据库与评估平台。通过场景应用、效果反馈和方案优化，形成“建设-评估-优化”的闭环机制，健全评估标准。通过横向的模型比较和纵向的时序比对，遴选优秀解决方案，制定分行业的标准化评估体系，推动“人工智能+”在能源领域落地推广。积极推进评估体系的国际化，增强我国在能源领域的国际影响力和话语权。

（本文主体发表于《中国能源》2025年第8期，转发时略有修改）

青岛炼化消防灭火机器人参与装置实战应急演练。刘强摄

中原油田卫11注采站实现无人机定时高空智能安全巡检。仝 江 摄

西北油田生产运行应急指挥中心运用人工智能开展数据分析、视频监控等工作。张俊摄

链接

到2027年

能源与人工智能融合创新体系初步构建，算力与电力协同发展根基不断夯实，人工智能赋能能源核心技术取得显著突破，应用更加广泛深入。推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径，培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台，制定完善百项技术标准，培养一批能源与人工智能复合型人才，探索建立能源领域人工智能技术研发应用金融支撑体系，形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式，能源领域智能化成效初显。

到2030年

能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。算力电力协同机制进一步完善，建立绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。能源与人工智能融合的理论与技术创新取得明显成效，能源领域人工智能技术实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能，在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等方向取得突破，具身智能、科学智能等在关键场景实现落地应用。形成一批全球领先的“人工智能+”能源相关研发创新平台和复合人才培养基地，建成更加完善的政策体系，持续引导“人工智能+”能源高效、健康、有序创新，为能源高质量发展奠定坚实基础。

来源：国家发展改革委、国家能源局关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见

胜利石油工程公司率先在国内定义石油工程行业“碳足迹”范畴，较“十三五”万元产值碳排放量下降42.2%、万元产值综合能耗下降48.1%

争当石油工程行业“碳路先锋”

来源：中国石化报 时间：2025-12-23 10:39

胜利石油工程公司70183钻井队积极打造“绿色低碳”示范队，干净整洁、绿色环保的井场受到地方政府称赞。 张 玉 摄

胜利石油工程公司碳核算团队在基层调研碳排放生命周期。王宁摄

□丁剑北

近日，山东省东营市丰页1-1-A12HF井场，一幅“绿色”施工图在这里铺开。“超级电容+能量协控”系统，为原本只能依靠柴油发电的钻机注入网电。12栋零碳板房仅靠光伏发电便能满足员工日常需要。依靠国内首个钻井行业“碳足迹”核算体系建立的能碳管理平台，正在线监控井上碳排放指标。

寻碳、管碳、降碳，“十四五”期间，作为中国石化石油工程板块的领头羊，胜利石油工程公司不断健全绿色发展长效管理体系，加强源头管控和末端治理，较“十三五”万元产值碳排放量下降42.2%、万元产值综合能耗下降48.1%，走出了一条“既要绿色低碳又要能源安全”的绿色发展之路。

■定义国内首个石油工程“碳足迹”■

未来，油田生产1吨油产生多少碳，都有明确的指标限制。作为油气开采服务方，石油工程施工作业的“碳成本”将被油田计算在内

“用水也能排碳？”该公司钻井院绿色洁净环保研究所主任师李培丽至今难以忘记，“碳足迹”的显露，当时让很多员工惊叹不已。

不同于采油，石油工程囊括行业众多，施工工艺复杂，井况不同，工序不同，耗能也不同，差异性大、个异性强，这给“碳核算”带来很大困难。

“越是困难越向前，不摸清‘碳家底’，绿色低碳发展就只能停在表面。”该公司总经理、党委副书记舒华文坚定认为。

2024年7月，该公司在国内石油工程领域率先开启“碳核算”工作，并将钻井和试油两大行业作为核算试点。

“边界定义最难。”负责此项工作的李培丽说，没有经验借鉴，行业生命周期从哪儿算开始，工序排放边界怎么定，都是问题。

几经对比，该公司最终选择将排放因子法作为计算公式，工作人员历时3个月在基层蹲点测算，形成涵盖钻井、试油全生命周期，包含原料获取与运输等30多项因子的碳排放计算模型。今年6月，中国质量认证中心通过了该核算体系的典型井评价，并向该公司颁发了国内首个石油工程碳足迹认证证书。

井上修配件使用的润滑油，也在模型计算范围。如今，基层队只要套用模型公式，便能算出施工的碳排放量。

“今年9月，中国石化启动编制绿色供应链方案。”李培丽说，未来，油田生产1吨油产生多少碳，都有明确的指标限制。而作为油气开采服务方，石油工程施工作业的“碳成本”，也将被油田计算在内。

“这意味着，我们必须向甲方提供每口井的施工‘碳标签’，并以此进入市场。”李培丽说，建立全面精准的碳核算体系，将成为公司打开国内外市场的必由之路，也将成为团队接下来的目标。

■让降碳成为常态■

该公司绿色低碳办公室每年要向基层下达年度碳排放指标，同时建立能碳管理平台，有效强化过程管控

如何顺着“碳足迹”，让碳排放管控成为常态？

2023年以来，该公司先后设立绿色低碳办公室、新能源开发利用研究所和新能源服务中心，构建起“管办研”相结合的常态运行体系。

海陆“两栖”作战，国内外市场多点开花，队伍点多、线长、面广，“碳排放”如何管得住、管得好？作为日常管控部门，该公司绿色低碳办公室每年要向基层下达年度碳排放指标，年底将指标情况与双文明评比、班子绩效挂钩。同时，他们还整合前期3000口施工井能碳数据，建立能碳管理平台，通过采集基层碳排放数据、实时开展能耗监测预警，有效强化过程管控。

2024年1月，借助能碳管理平台，在深入总结制约绿色发展共性问题的基础上，该公司下发了绿色低碳工作实施方案，明确了33项重点工作任务。“每季度召开专题督导会，向主要领导汇报重点任务推进进度，对不达标单位现场公示、当场问责。”安全环保部副经理宋华说。

石英砂散装运输依靠“公铁海”联运是重点任务之一。以往，该公司采购石英砂都由中标供应商运至现场，公路运输碳排放量较高。物料抵达井场后，还需处理包装袋、扬尘等问题。启动绿色低碳方案以来，该公司去除“中间环节”，建立从厂家到井场“一站式”物供系统，通过用装载效率更高、更环保的海路、铁路运输，大幅减少了物流环节碳排放量。化工料抵达井场后，再借助自主研发的自动上料设备，实现从进料到上料全过程“零包装、零固废、零扬尘、零泄漏”，累计减少使用包装袋超过87万个。

“33项重点任务目前已高效完成23个。”宋华说，随着“十五五”到来，着眼五年工作重点，该公司又谋划了34项绿色工程，降碳永远在路上。

■让绿色在基层“生根发芽”■

推进绿色能源新技术、新设备在基层落地，构筑基层绿色应用场景，是该公司物资管理中心新能源服务中心的主要任务

“终于用上网电了。”该公司50670队平台经理陈公宝喜出望外。因施工用电量大，现有网电功率无法满足，该队一直使用柴油发电。今年9月初，利用“超级电容+能量协控”系统，该队实现了“网电+柴油”混动供电，大幅减少了因使用柴油带来的碳排放。

推进绿色能源新技术、新设备在基层落地，构筑基层绿色应用场景，是该公司物资管理中心新能源服务中心的主要任务。

物资管理中心经理陶学全说，一线施工场地小、搬迁频率快，市面上现有的新能源技术和设备不能很好地满足石油工程行业需求。根据自身特点，该公司力所能及地进行了一系列特色化探索。

传统钻井施工靠柴油发电维系钻机运行，但柴油燃烧时带来一定碳排放。推进“网电代油”以来，该公司为胜利油田东部陆地钻机配备了网电装置，但2024年初只有部分钻机能使用网电。陶学全分析说，部分施工用电负荷大，单用网电无法满足；部分施工区域地处偏远，又接不了网电。

针对用电负荷大的现状，该公司融合“超级电容+能量协控系统”等前沿技术，在钻井现场应用能量平衡多源协控装置，实现网电与柴油并联供能，在满足施工需要的同时，最大化利用网电，今年以来，钻机网电利用率提升至70.5%。

网电普及了，如何才能最优化？该公司大力实施绿电能耗最优柔性生产模式，严格执行“削峰填谷”策略，将钻进等高耗电作业调整至凌晨电价低谷时段，并根据生产实际情况将短起下钻、接立柱等低耗电作业调整至电价非低谷时段，最大限度降低高峰用电负荷，同时，全面跟踪每台设备功耗带来的电价波动，建立《基层关键设备功率/能耗清单》，为用能调整提供可靠依据。今年以来，该公司通过推进柔性用电，减少碳排放量1050余吨。

针对井场地处偏远、无法连接网电的情况，该公司积极推广新能源供电模式。今年8月在50695队应用“甲醇代油”发电，效果良好。同时，引进钻井储能装置，在70121队应用“柴油+储能”供电，累计节省柴油消耗约43吨，减少碳排放135吨。

“绿色”落地，还改善了员工生活。今年3月，该公司试油8队应用光储供能后，当月累计降低柴油成本8.33万元，员工绩效随之增多。“还有没有这样的新技术？”该队党支部书记关菲说，如今，员工们对低碳无比期待。

“绿色”涌进一线，也同样“普照”后勤机关。针对后勤机关场地固定、用电负荷相对较小的情况，该公司大力推广光伏建设，在新疆塔里木分公司后勤场地建立分布式光伏电站。2023年以来，塔里木分公司累计发电73万千瓦时，节约能耗90吨标准煤；管具技术服务中心建设太阳能光伏电站，3年来累计节省电费22万余元，节约能耗约126吨标准煤。

尝到光伏发电甜头，今年，该公司又选取两家单位驻地作为试点，拟在年底完成“零碳厂区”改造。改造后的厂区，所有用电将完全依靠“光伏+储能”，实现真正意义上的“零碳”。

链接：石油工程碳足迹

石油工程碳足迹是指石油工程单位在现场施工活动中直接或间接产生的温室气体排放总量，以二氧化碳当量为单位进行量化。通过全生命周期碳足迹核算与评估，建立健全石油工程碳足迹核算标准，可以摸清石油工程“碳家底”，明确碳排放重点工序及设备，持续挖掘节能降碳潜力，助力绿色低碳转型。

胜利石油工程公司基于ISO14067、PAS2050国际通用标准规范，在国内首次建立油气钻井及试油工程碳足迹核算体系。该体系以全生命周期为核算原则，采用排放因子法，对原材料获取、施工过程两大模块，钻井工程钻前准备、钻进作业、完井及辅助作业等6个阶段共计2768个项点进行追踪核算，形成了石油工程碳足迹。

新闻会客厅：石油工程建设领域需“减碳与增效并重”

□石油工程建设公司环保节能方向高级专家 李清方

问：石油工程建设公司深耕油气及新能源工程建设领域，在减碳实践中有哪些认识和体会？

答：作为承担中国石化重点油气田、长输管道及新能源工程建设的主力军，我们深刻认识到，工程建设领域既是能源消费和碳排放的重要环节，又是推动绿色转型的关键支撑。集团公司党组部署“油气新能源三足鼎立”战略，将减碳纳入重点任务，要求工程建设板块发挥龙头作用。这说明，减碳已非“选择题”，而是企业核心竞争力。我们聚焦CCUS（二氧化碳捕集、利用与封存）地面工程技术攻关，就是深刻认识到减碳要与增效并重。

从胜利油田百万吨级二氧化碳捕集工程到齐鲁石化-胜利油田CCUS管输项目，我们始终将减碳理念融入重大项目全周期，通过“基础研究+关键技术攻关+工程集成”模式，实现生态效益与经济效益双赢。当前，我们正加速转变发展思路，正视新能源工程设计、施工等领域的短板，以“揭榜挂帅”机制集聚人才，全力适配集团公司打造世界一流洁净能源化工公司的战略需求。

问：石油工程建设作为能源转型的重要环节，绿色发展成效直接关系减排目标实现。在工程建设中如何将绿色理念落实落地？

答：理念落地的核心是构建“设计引领减碳、施工提效降碳、运维智能控碳”全周期闭环体系，以技术创新消除痛点，发挥标杆项目的示范引领作用。我们建立了从工艺研发到工程应用的闭环机制，将绿色理念转化为可量化的工程实践，东营原油库迁建工程作为我国首座大型碳中和智能油库，从设计到运维全程贯穿减碳思维，成为行业绿色转型范本。

设计环节聚焦源头减碳，破解传统油库高耗能高排放难题。我们创新采用绿能三级梯级利用技术，回收凝结水余热用于供暖和伴热，年减碳1351吨；配套高效油气回收装置，回收率超99.5%，年减少挥发性有机物排放12吨；雨污分流+污水循环系统实现“油不落地、气不上天、水不外排”。我们采取突破性的原油分质分储分输工艺，为不同品质的原油定制储输方案，避免混输能耗浪费，年增效6亿元的同时，储输能耗下降18%，实现绿色效益与经济效益双赢。

施工环节以智慧建造降碳，破解传统施工低效多排难题。我们推行“五化”理念，82%的工序实行工厂预制、现场组装，减少30%的作业人员，工效提升20%，通过减少现场焊接、涂装等高排放工序及优化人机配比，施工期碳排放显著降低。我们针对冬季混凝土浇筑养护难题，首创天幕保温系统，相比传统方案节省90%的建造费用，更彻底替代燃煤养护模式，实现施工环节零碳排放。我们还引入钢筋智能加工、焊接参数采集等设备，钢筋加工团队从40人减至10人，焊接一次合格率达99.38%，减少8%耗材损耗。

运维环节靠数字化实现长效减碳，推动油库从“人工值守”向“智能管控”跨越。我们自主研发的智能生产指挥系统，集成多模块并依托5G实现全流程数据采集，可自动调节设备参数，单泵日节电500千瓦时，年运行费下降70%，操作人员从182人减至20人，减少了通勤碳排放。该模式复制应用于CCUS项目，数字孪生平台通过实时数据与机理模型交互，模拟相态变化并预判风险，仿真误差＜5%、响应时间缩短80%，在保障百万吨级二氧化碳安全输送的同时，输送能耗下降12%，实现全流程低碳高效。

问：在当前“双碳”战略深入推进的关键阶段，减碳工作还有哪些打算？

答：我们将以CCUS核心技术为支撑，多维发力构建减碳新格局，助力集团公司打造世界一流洁净能源化工公司。

在技术攻坚上，持续升级CCUS全流程体系，优化第二代碳捕集技术使能耗再下降，攻关DN500以上大口径管道止裂技术，构建“机理+AI”智能管控平台。依托集团CCUS重点实验室，联合高校研发电化学捕集等前沿技术，大力完善实验平台，培养核心技术人才。

在产业布局上，紧盯“十五五”CCUS市场机遇，深度参与“三北”及东部沿海项目，重点跟踪延长石油、国家能源集团等重大工程，拓展集团外市场空间。同时，推进塞尔维亚CCS国际合作，打造海外减碳样板。

在新兴领域上，加速零碳油气田示范项目建设，攻克多能互补、数智平台等关键技术；组建专班攻关海上风电塔基设计、换流站建设等技术；深耕氢氨醇领域，保障乌兰察布—京津冀氢气管网运行，研发制取工艺，为集团公司新能源产业布局提供坚实工程支撑，彰显央企在“双碳”进程中的主力军担当。

（杨森尹倩整理）