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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杨贵妃的一毛A1，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，以及“减速箱故障”“齿轮故障”等多种常见机械故障杨贵妃的一毛A1，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%。