6月16日，在長慶油田頁巖油開發分公司生產指揮中心，技術員張耀輝輕點鼠標，打開被稱為“頁巖油智腦”的“頁巖油井下作業智能體”系統。輸入要查詢的井號后，該井的歷史數據、故障診斷與處置方案在10秒內詳盡展現。
“該系統歷經7個月的技術攻關和現場試驗，將全面實現井下作業決策響應速度‘零等待’、協同協作效率‘零延誤’、故障處置效果‘零盲區’、評價體系建設‘零偏差’�！遍L慶油田頁巖油開發分公司負責人馬立軍告訴記者，該“智能體”的上線，將實現井下作業全過程管控效率的跨越式提升，技術人員方案編制時間直接從小時級縮短至分鐘級，數據查詢響應時間從40多分鐘減至僅需10秒，故障識別準確率達90%。
近年來，隨著全球能源結構轉型加速，頁巖油作為非常規油氣資源的重要組成部分，其高效開發成為保障國家能源安全的關鍵。作為國內頁巖油生產的主力軍，長慶油田產量占全國總產量的半數以上。但隨著勘探開發持續深入，受長水平段開發模式、原油特殊物性及復雜儲層特征等多重因素制約，井下作業暴露出作業效率偏低、效益管控粗放、決策精準度不足等問題，亟待系統性解決方案。
破局之道在于創新。長慶油田聯合昆侖數智科技有限責任公司，以昆侖大模型平臺為基礎，通過深度應用多模態數據與大模型算法，構建診斷專家知識庫。同時，上聯中國石油A2、A5等系統，下接頁巖油物聯網云平臺，通過數據采集、AI分析、多源數據清洗與RAG知識庫，打通井下作業“感知—診斷—決策—執行—評價”全鏈路，實現作業全過程管控、全業務鏈規范、全標準化操作。
“該系統集成了井下壓力、溫度、流量等20多項參數動態感知，能‘嗅’到油藏中流體的微妙變化�！奔夹g人員劉環宇介紹說，通過邊緣計算技術，該系統可實時在線分析井下工況，并綜合地面數據對井筒生產情況進行診斷研判，將“修井后”分析轉變為“修井前”預警，使井筒診斷響應速度從小時級縮短至秒級。
該“智能體”的強大之處還在于“群體智慧”。當多口井的數據匯聚至云端平臺，系統通過AI算法，優化整體作業方案，然后像經驗豐富的專家一樣根據歷史數據預判工況，自動調用A2、A5、物聯網等系統數據，自主學習編輯方案內容，指導油井下一步治理措施，實現井下作業從“經驗驅動”到“數據智能驅動”的跨越式升級。
“頁巖油水平井井況復雜，作業人員遇到突發修井難題，故障處理平均耗時3天以上，不僅單井年維護成本超80萬元，而且決策風險高，人工失誤率有時超30%�！表搸r油開發分公司技術與信息研究中心主任王驍睿給記者算了這樣一筆賬：待井下作業大模型全面應用后，故障處理效率將提升51%、決策響應速度可提升63%、跨部門協同效率可提升45%、單井年均維護成本可下降25%。