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针对这些现实困境，大港油田组建起“软件工厂”和“硬件工厂”两个技术团队开始持续研究与实践。一支由年轻石油技术人员组成的“港信智联”团队，针对油井生产过程中，井况变化跟踪分析依赖人工经验、巡检及制度调整依赖人工操作、远程调控因安全风险大难以进行等难题，经过5年持续攻关，研发出了基于人工智能与云边协同的油井生产过程智控调控终端。

它有超强兼容能力，可以“读懂”无线载荷、无线电参、无线含水率检测仪、产油量检测仪、多功能电表等井口设备产生的数据。实时采集监测数据后，“聪明的大脑”开始自主学习这些来自各个油井的大量数据。它掌握30余种算法及程序，可以同步分析调控5口油井。因为对每口井的实时产油量及吨油能耗一清二楚，它实时结合阶梯电价及生产计划，精准降低能耗。

井下的各种故障隐患，也逃不过它的眼睛。项目总监王震说，技术人员把10多年积累的百亿组油井的生产数据和百万级油井工况诊断数据，训练形成20多种定制化卷积神经网络算法，让它可以实时精准识别“供液不足”“活塞脱出”等14种常见的井下故障新一代出版的跑狗网风险，以及“减速箱故障”“齿轮故障”等多种常见机械故障，给出最佳作业制度优化策略，实现自主智能决策。

团队负责人柴公权说，油井智能调控技术及产品从2018年开始研发，先后迭代了10多个版本，从核心版设计、扩展版设计、AI算法训练等多个维度持续精进。截至目前，已在大港油田累计投产110余口井，工况变化识别有效率大于95%，产液量计算准确率超过90%，成为国内唯一通过CNAS认证(中国合格评定国家认可委员会)的油井智能调控类产品。

石油石化行业与以人工智能为代表的数字技术融合发展，是新时代推动我国石油和化工产业基础高级化、产业链现代化的重要动力。作为中国石油集团公司数字化转型、智能化发展试点单位，大港油田正在将人工智能技术与油气勘探领域深度融合，通过智能优化生产方案，实现了资源的最优化利用和成本的最低化控制。目前已完成中小场站无人值守率76%、大站少人值守覆盖率32%。