6月16日，在长庆油田页岩油开发分公司生产指挥中心，技术员张耀辉轻点鼠标，打开被称为“页岩油智脑”的“页岩油井下作业智能体”系统。输入要查询的井号后，该井的历史数据、故障诊断与处置方案在10秒内详尽展现。
“该系统历经7个月的技术攻关和现场试验，将全面实现井下作业决策响应速度‘零等待’、协同协作效率‘零延误’、故障处置效果‘零盲区’、评价体系建设‘零偏差’。”长庆油田页岩油开发分公司负责人马立军告诉记者，该“智能体”的上线，将实现井下作业全过程管控效率的跨越式提升，技术人员方案编制时间直接从小时级缩短至分钟级，数据查询响应时间从40多分钟减至仅需10秒，故障识别准确率达90%。
近年来，随着全球能源结构转型加速，页岩油作为非常规油气资源的重要组成部分，其高效开发成为保障国家能源安全的关键。作为国内页岩油生产的主力军，长庆油田产量占全国总产量的半数以上。但随着勘探开发持续深入，受长水平段开发模式、原油特殊物性及复杂储层特征等多重因素制约，井下作业暴露出作业效率偏低、效益管控粗放、决策精准度不足等问题，亟待系统性解决方案。
破局之道在于创新。长庆油田联合昆仑数智科技有限责任公司，以昆仑大模型平台为基础，通过深度应用多模态数据与大模型算法，构建诊断专家知识库。同时，上联中国石油A2、A5等系统，下接页岩油物联网云平台，通过数据采集、AI分析、多源数据清洗与RAG知识库，打通井下作业“感知—诊断—决策—执行—评价”全链路，实现作业全过程管控、全业务链规范、全标准化操作。
“该系统集成了井下压力、温度、流量等20多项参数动态感知，能‘嗅’到油藏中流体的微妙变化。”技术人员刘环宇介绍说，通过边缘计算技术，该系统可实时在线分析井下工况，并综合地面数据对井筒生产情况进行诊断研判，将“修井后”分析转变为“修井前”预警，使井筒诊断响应速度从小时级缩短至秒级。
该“智能体”的强大之处还在于“群体智慧”。当多口井的数据汇聚至云端平台，系统通过AI算法，优化整体作业方案，然后像经验丰富的专家一样根据历史数据预判工况，自动调用A2、A5、物联网等系统数据，自主学习编辑方案内容，指导油井下一步治理措施，实现井下作业从“经验驱动”到“数据智能驱动”的跨越式升级。
“页岩油水平井井况复杂，作业人员遇到突发修井难题，故障处理平均耗时3天以上，不仅单井年维护成本超80万元，而且决策风险高，人工失误率有时超30%。”页岩油开发分公司技术与信息研究中心主任王骁睿给记者算了这样一笔账：待井下作业大模型全面应用后，故障处理效率将提升51%、决策响应速度可提升63%、跨部门协同效率可提升45%、单井年均维护成本可下降25%。