AI在油气勘探开发领域应用价值将持续增长

挪威能源咨询公司Rystad最新报告预测，2026年~2030年，上游油气勘探开发领域AI创造的价值将达到5000亿美元

[中国石化新闻网 2025-07-23]

●孔祥宇 褚王涛  万晓玲  董晓芹

在数字化与人工智能（AI）推动电力需求激增、成为能源消费新增长点、重塑生产效率、助推全球经济发展的同时，传统能源企业，尤其是石油巨头，率先探索AI在成本削减、生产力提升和效率优化等方面的技术应用，国家石油公司亦紧随其后，2026年成为AI在油气勘探开发领域规模化应用的关键年份。挪威能源咨询公司Rystad最新报告预测，2026年~2030年，上游油气勘探开发领域AI创造的价值将达到5000亿美元，主要由成本降低和产量提升贡献。

AI应用在勘探阶段的价值创造潜力

勘探阶段最重要的环节之一是锁定优质钻探目标，而快速准确解释地震资料、精准识别与筛选圈闭，则是勘探成功的关键步骤。目前，以机器学习、大模型应用为支撑的地震资料自动处理解释替代了人工剖面标定，且解释周期由数月缩短至7~10日，推动相关环节人工成本下降60%~70%，勘探决策周期缩短40%以上。

成熟的AI商业产品包括：斯伦贝谢的DELFI AI套件，主要功能是地震自动偏移处理、盐体自动识别、断层智能拾取、储层横向预测、自动筛查圈闭、缩短解释周期；哈里伯顿的DecisionSpace 365 AI模块，可依托机器学习开展岩相预测，融合重磁电、钻井、地震等多源数据，定量计算勘探成功率。

油气企业成功应用AI的案例包括：阿布扎比国家石油公司（ADNOC）依靠AI地质分析，勘探成本显著下降，年度新增效益达到10亿美元；Azule能源公司通过AI辅助将安哥拉深海勘探圈闭识别周期由24个月压缩至14个月，单口预探井钻井投入节约逾2000万美元。

AI应用在钻完井环节的降本成效

实时钻井参数智能调控、自动导向钻井、井涌风险预警可有效减少非生产时间，降低单米钻井成本，在深水领域的钻井成本降幅更突出。此外，非常规开发需要部署大量钻井、通过分段压裂维持产量，依托智能优化压裂分段方案，可使页岩油气单井初期产量提升3%~8%。

成熟的AI商业产品包括：哈里伯顿的Auto‑Drill自主钻井系统，可实现闭环自动控制、自动化滑动钻进，减少人工操作，在北美页岩区的应用最广泛；威德福的ForeSite模块，利用机器学习优化压裂簇间距、排量、支撑剂用量，设计分段方案，可提升页岩改造效果。我国的AI商业产品包括：中国石化石油工程技术研究院打造的FracAgent智能压裂决策系统，涵盖数据治理、缝网优化、段簇优化、泵序优化等工作场景，融合大数据与数字孪生技术，通过超前模拟的代理模型替代传统针对单井的复杂模拟计算，借助AI算法开展多目标寻优。将数据驱动与规则约束相融合，实现压裂方案一键式生成，人工时效提升80%以上。

油气企业成功应用AI的案例包括：埃克森美孚应用自动化钻井体系，使单井成本下降18%；Equinor（挪威国家石油公司）通过AI钻井优化，2021年~2024年累计节约成本约两亿美元。

AI应用可优化油藏管理与生产运营、提升采收率

AI在油藏开发阶段的应用主要依托生产曲线的智能拟合、油藏建模的快速迭代，进而助力采收率提升。油藏数值模拟代理模型、自动历史拟合，可使油藏模型迭代速度提升2~4倍。注采智能调配可使老油田采收率提升5%~10%。设备预测性维护则可提前预警抽油机、电潜泵、海上设施的故障，减少非计划停机，降低运维开支。实时生产管控可使生产端整体运营成本下降10%~15%。

成熟的AI商业产品包括：斯伦贝谢的Eclipse AI代理模拟器，可依托机器学习替代传统数值模拟、批量推演不同注采方案的开发效果；美国大数据分析公司Palantir的多井生产数据统筹平台，可实现注水智能分配、动态调整老油田开发参数。我国的AI商业产品主要有中国石油勘探开发研究院的HiSim油气藏模拟工业软件等。

油气企业成功应用AI的案例包括：沙特阿美通过500多项AI应用优化全生产流程，每年可节约运营开支400亿美元;中国石化依托长城大模型，叠加油藏领域专业AI智能体系，实现了AI辅助地质建模、数值模拟自动历史拟合、产量动态预测、注采动态分析模型。

AI成为低碳转型的新应用场景

AI视频识别、智能监测泄漏、钻井风险预判可大幅降低生产过程中重大安全事故的发生概率。针对海上平台、管线、井下泵和抽油机等设备的预测性运维，是当前国际商用软件的主要支持领域。通用电气（GE）的Digital Predix工业互联网云平台，可支持油气公司对海上平台设备进行振动监测、剩余寿命预测、故障提前预警。此外，华为公司的油气设备预测维护模型，已应用于国内陆上油田的智能监控场景。

在甲烷自动监测、碳排放核算方面，AI应用可规避海外项目的碳税与合规处罚风险。如适配美国二叠纪盆地的专属甲烷巡检算法Permian AI，可使甲烷泄漏识别效率提升80%，既能减少环保罚款，又可通过碳信用销售增收，单个作业区年净收益可达300万美元以上。

AI油气软件与服务市场规模正快速扩张

2025年，全球油气企业数字化与AI投入约250亿美元，预计2030年相关软件与服务市场规模将突破350亿美元，2035年将接近500亿美元。

勘探类AI产品的回报周期为3~5年，收益来源包括新增储量发现、降低勘探井失败率，属于中长期收益；钻井与生产优化类AI产品的回报周期为1~2年，可快速改善现金流，在油气企业应用的优先级最高；设备运维、碳管理类AI产品的回报周期是2~3年，收益来源包括维修费用节约、罚款规避和碳资产增值。

从AI应用的约束上限看，在地质资料不足、井下数据缺失的区域，效果会大幅衰减。当前AI应用的主要瓶颈不是算法，而是行业数据标准不统一、跨部门协同不足，难以充分发挥规模化和联网优势。此外，成本约束也是重要的限制因素，比如偏远地区的传感器铺设成本偏高、中小油田的投入经济性不足等。

（作者单位：中国石化石油勘探开发研究院）