在第十五届中国页岩油气发展大会上，复杂油气井筒多源数据融合数智平台斩获大会创新成果奖。该平台已在川渝页岩气区块逐步实现规模化落地应用。笔者走进现场指挥中心，与中国石油川庆钻探地质勘探开发研究院王舒迟展开深度对话，探寻这套国产数智平台如何破解行业长期存在的数据孤岛难题，推动地质工程一体化真正走向生产现场。

石油与装备： 首先祝贺平台斩获本届大会创新成果奖。对比行业内其他井筒数字化产品，这套平台最核心的特色是什么，能够给页岩油气井筒作业带来哪些改变？

王舒迟： 我们在设计这套平台之初，就在思考数字化究竟能为非常规油气高效开发带来什么价值。归根到底要解决两件事，一是为钻井工程实现提速提效提供支撑，二是服务油气田增储上产。

这套平台最大的特色，就是把地质工程一体化真正有机融合到整个平台应用中，直面油田增储上产、井筒工程提速提效的两大核心目标。

石油与装备： 资料显示平台打造 “四位一体” 数字作业模式，落实到产品功能层面，这套模式是如何实现的，和普通单一功能软件有哪些区别？

王舒迟： 所谓四位一体，涵盖科研生产一体化、地质工程一体化、远程决策一体化、甲乙方协同一体化。打开平台首页，可以直观看到现阶段作业井实施情况，物探、地质、工程跟踪井数量、各项运行指标一目了然，每一口井所处井段、潜在风险全部可视化呈现。

科研生产一体化，就是把物探、地质、工程的研究成果实时归集到平台系统内。地质工程一体化，重点解决地质结论与工程措施深度融合问题。如果地质结论涉及地质异常如裂缝、异常压力区域，系统就会根据区域情况，提出工程措施应对建议，做到风险提前预判、预案提前准备。

研判之后就进入远程决策一体化流程。后端指挥中心团队根据风险因素与建议措施，结合现场实际情况，对应发出具体指令推送至作业现场，现场根据指令情况落实相关风险防控与应对措施。

在甲乙方协同一体化，我们做到了同一套底层架构，根据管理重点不同，提供差异化系统建设，通过数字化平台打通双方协同通道，提升管理效率。

石油与装备： 现场我们看到平台搭载 AI 智能风险预警，AI 给出预判结果，我们如何校验判断预警是否准确？

王舒迟： AI 智能体的成长和小孩子学习很像，初期预判并不成熟，无法直接做到完全适配。我们建立起一套完整的校准迭代机制，现场技术人员每日对 AI 输出的风险预警结论开展复核校验，对比实钻情况修正偏差，持续投喂数据逐步完成模型训练，让模型不断适应区域复杂地层特征，适配多变的现场实际工况。

经过多轮样本积累与反复迭代优化，面对部分典型地质工程场景，AI 给出的研判结果已经具备一定可信度，很多场景下已经不需要过多人工干预。

平台的 AI 预警模型并不是单一模型输出结果，而是充分融合物探预测成果、随钻地质分析、工程实时跟踪、邻井历史数据等多维度信息，依托自主研发的多参数耦合约束算法开展动态预警。系统会针对卡钻、井漏、异常压力等各类井下工程地质异常，输出包含风险位置、风险等级、处置参考意见在内的综合研判建议，并推送至后台管理中心，由地质、工程专业人员研判后，管理层再决定是否向作业现场下发施工提示，以此形成 “钻前分析 - AI 初判 - 人工校准复核研判 - 指令下达” 的全模式工作流程。

石油与装备： 平台搭建了完整的数据治理与数据集资产化能力，这对于科研成果沉淀、科研成果向现场作业转化能够发挥怎样作用？

王舒迟： 过去行业内大量地质、钻井、录井资料分散存放在不同系统、不同岗位人员手中，科研人员形成的认识结论、分析成果大多停留在报告文档中，很难高效复用，科研和生产之间存在明显鸿沟。针对这个问题平台完成数据归集核心模块建设，打破专业数据离散管理的数据壁垒，统一归集设计数据、实时数据、井筒专业数据、研究数据等多类科研与生产资料，开展统一的数据清洗、标准归注、统一管理，把零散、碎片化信息加工沉淀成为可复用、可调用的标准化数据资产。

形成标准化数据集之后，一方面可以用来训练适配区域专属 AI 智能体，让模型充分吸收本区域长期积累的地质认识与施工经验；另一方面实现成果资产化封装。后续新的作业队伍、技术团队进入川渝区块开展作业，不用从零开展基础地质梳理工作，可以调用这套沉淀完成的数据资产与智能模型，快速掌握区域地质情况与风险特征，大幅缩短前期研究周期，真正实现科研成果标准化、规模化向生产现场转化，解决科研成果 “写在报告里、落不到现场上” 的行业痛点。

石油与装备： 整套平台基于全栈信创国产底座开发，全部模块自主原创，自主可控会给井筒业务带来哪些独特价值？

王舒迟： 我们研究过国际油服头部企业的数字化生态，他们将勘探、开发、生产各类模块全部集成，依靠数字化支撑油气田规模化开发。但这类国外商业软件不仅需要持续付费采购，后期系统迭代更新、功能定制优化都高度依赖外方服务商，最关键的是需要将地质类、钻井施工类等核心生产数据交给在外方软件手里，油气核心数据安全无法得到有效保障。

页岩油气开发涉及大量地下地质秘密、井场敏感生产信息，如果核心技术不在自己手上，就谈不上国家能源数字安全保障。我们基于全栈信创底座完成整套平台的研发建设，全部业务模块均为自主原创，从底层代码到上层业务应用实现技术自主可控，这样做最关键的成果是，我们牢牢守住了油气领域数字主权。

实现国产化替代之后，还可以结合国内页岩气复杂地层的实际开发需求，灵活迭代平台功能，针对深层页岩气的开发痛点快速做定制化调整，不用受制于国外软件的版本更新节奏，这也是自主可控带给井筒数字化业务实实在在的独特优势。

石油与装备： 对标国际先进数字化平台，我们当前处在怎样发展阶段？

王舒迟： 国内外行业此类平台的建设都经历过几个过程：首先是勘探开发全链条数据标准化归集；其次是各类专业应用模块逐步迭代完善；现阶段主要是 AI 专业智能体深度嵌入整个生产勘探开发流程。我们在数据归集、专业模块开发上已经在努力同步跟进，但差距现在较大的集中在部分关键应用与油气领域专用 AI 模型，特别是国外此类模型已经开始大规模投入生产，国内目前大部分还处在起步与深化研究阶段。

石油与装备： 页岩油气智能化持续向前，平台后续还有哪些迭代赋能方向？

王舒迟： 下一步主要聚焦两方面，一方面是深化专业模块研发与应用工作，例如三压力、随钻地质评价类模块的全面优化，持续丰富平台专业模块；另一方面要持续培育专业 AI 智能体，实现地质、工程双向协同智能研判，同时还要继续夯实历史数据集底座。

石油与装备： 这份平台经过权威第三方科技成果鉴定，能否介绍平台取得的实际应用成效？

王舒迟： 这套平台研发周期已开展近 4 年，相关技术储备可以追溯至 2016 年，是团队多年持续迭代攻关的成果。2025 年 8 月，经中国石油和化工自动化应用协会鉴定，成果整体达到国际先进水平，钻前地质风险预测技术、随钻钻井实时优化技术达到国际领先水平。

目前平台在川渝区块规模化运行，实现钻头前 200 米超前风险预警，钻前地质风险预测符合率提升至 85% 以上，全面助力优质页岩储层钻遇率提升至 95% 以上，钻井复杂率平均降低 10% 以上，远程技术决策效率提升 1.5 倍，同时压缩现场用工，有效支撑 “一人多井” 的跟踪应用模式。

石油与装备： 除现场施工降本增效之外，项目还形成哪些技术沉淀与行业价值？

王舒迟： 在技术沉淀上，项目形成一批体系化的自主知识产权，累计授权发明专利 18 件、软件著作权 16 件，同时先后斩获中国石油人工智能创新应用大赛一等奖、中国石油和化工自动化科技进步奖二等奖等多项行业荣誉。这些知识产权不只是纸面成果，而是把平台在多源数据治理、地质模型动态重构、智能风险预警等方面的核心技术进行固化，为后续技术迭代、成果向外推广奠定坚实的技术根基。

更深层的价值在于产业层面，平台依托中国石油 EISC 平台底层架构、全栈信创底座打造，实现井筒数智化工具国产化替代，打破国外软件长期垄断。除直接的经济效益之外，通过井下风险智能预警，降低井下复杂事故，提升井筒本质安全；我们首创的 “四位一体” 数智作业模式，也为国内非常规油气数字化转型提供一套可复制的实践样板。

石油与装备： 立足于全产业链视角，这套平台会为页岩油气勘探开发带来什么样变革？

王舒迟： 过去地质工程一体化更多停留在方案研讨与制度要求层面，各专业分段作业，地质研究成果很难及时推送至钻井施工现场，工程一线的实钻信息也难以快速反馈给地质研究团队。

这套平台真正把呼吁多年的地质工程一体化理念通过数字化模式落到日常生产作业流程当中。从工程维度看，依托多源数据融合与 AI 超前预警能力，可以在钻头尚未抵达目标井段前就识别潜在钻井风险，提前落实防控举措，有效助力井筒作业提速提效，降低井控安全风险，减少井下复杂情况带来的工期损耗与经济损失。

从地质开发角度，平台可以随钻动态更新地质模型，持续揭示地层信息，帮助我们更加精准摸清地层构造。这些不断迭代更新的地质数据，能够为页岩气立体开发、井网优化、二次开发方案编制提供关键的数据与决策支撑。

整体来看，它推动页岩油气开发由传统经验驱动，逐步转向数据智能驱动，打通钻前、钻中、钻后全生命周期业务闭环，让地质认识、工程施工、开发评价三者形成良性循环，对非常规油气高效开发模式形成深层次的推动作用。

石油与装备： 行业长期饱受数据孤岛困扰，破解数字化建设中的信息孤岛，阻碍更多来自技术层面，还是业务机制层面？数据保密和大模型训练的数据需求，应当如何权衡？

王舒迟： 早些年很多单位建设了大量独立业务系统，系统之间互不连通，数据孤岛、系统孤岛情况严重，导致数据利用效率很低。所以我们前期投入近十年时间，完成多套底层系统的数据清洗、统一规整，搭建统一标准化数据底座。

客观来说，破解孤岛问题，技术、业务机制两方面阻碍同时存在。技术可以打通底层数据，但跨单位协同运行，还需要从制度、机制、协同等很多方面共同保障。

同时高质量工况数据集、训练算法、算力资源，都是制约油气 AI 智能化发展的关键因素，其中数据集的准确完整是最基础、最关键一环，错误、缺失的数据，对 AI 训练几乎是致命影响。

石油与装备： 地质工程两张皮是行业老难题，平台已经实现闭环运转，这套机制有效运行的核心条件是什么？

王舒迟： 平台历经三个大版本迭代。1.0 版本重点解决多源数据整合归集；2.0 版本集成各类专业分析工具；3.0 版本主攻 AI 应用落地，打通地质结论向工程施工传导路径。

技术只是基础，闭环有效运转，还要理顺业主方、工程服务方、研究支撑单位等协同工作机制，让地质结论能够转化为工程可读懂、可执行的风险提示与调整建议，真正落地到钻井现场，最终实现为钻井工程提速提效、油气田增储上产提供关键支撑的核心目的。