数字化转型背景下油气开发生产组织新模式探索

贾 静，陈 林 ，付 新，粟 鹏，李 杨，陈 强

中国石油西南油气田公司：a.川中北部采气管理处；b.川中油气矿，四川 遂宁 629000

引言

随着近年国际油价的剧烈震荡和2021 年全球范围出现的能源短缺，油气行业作为传统工业产业，面对能源革命和能源转型加快推进的新形势新趋势，必须有效利用以云计算、物联网、5G、大数据、人工智能等为代表的数字技术，驱动业务模式重构、管理模式变革、商业模式创新与核心能力提升，实现产业的转型升级和价值增长[1]。近年来，以制造业为代表的工业数字化转型热潮席卷全球，世界主要发达国家颁布了一系列以“智能制造”为主题的国家战略。2009 年，美国发布《重振美国制造业框架》，提出先进制造战略和工业互联网理念，加快推动智能制造发展。欧盟是发展智能制造最积极的地区之一，其中，以德国、法国、英国、意大利、瑞典为代表。2013 年，德国正式推出“德国工业4.0”，将智能制造列入《德国2020 高技术战略》中所提出的十大未来项目。同年，法国提出了“新工业法国”计划，并于2015 年推出“未来工业”计划，明确提出以数字技术推进工业转型升级。2017 年，英国推出了以“工业数字化”为核心的《工业战略白皮书——建设适合未来的英国》，并发布了《让制造更智能—2017 评论》报告，提出英国推进工业数字化的路径与政策建议。日本早在1990 年就由通产省提出智能制造研究的十年计划，并联合欧洲共同体委员会、美国商务部，协商共同成立IMS（智能制造系统）国际委员会，在2017 年提出了“互联工业”概念。此外，韩国2015 年公布了《制造业创新3.0战略实施方案》，以促进制造业与信息技术相融合，提升制造业的竞争力[2-4]。

我国在“九五”计划中将智能制造技术及智能制造系统作为重点发展的支柱产业之一，并列入国家863 计划。近年来，我国不断通过顶层设计，出台政策和规划支持智能制造业。2012 年，科技部和工业信息化部分别发布《智能制造科技发展“十二五”专项规划》和《高端装备制造业“十二五”发展规划》。2015 年5 月，中国政府正式印发了《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略，将智能制造工程作为制造业强国五大工程之一。2016 年6 月，国务院印发了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》；同年底，工业和信息化部与财政部发布《智能制造发展规划（2016—2020年）》。2018 年9 月，工信部、国标管理委员会发布《国家智能制造标准体系建设指南（2018 年版）》，提出智能制造标准体系建设计划。2020 年4 月，国家发改委首次明确将人工智能作为新型基础设施建设的主要领域。这一系列计划的背后，创新和智能化是关键，核心目的是促进先进制造业的发展，提高工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机[5-6]。截至2020 年底，全球人工智能产业规模达1 565 亿美元，同比增长12.3%；我国产业规模为434亿美元，同比增长13.75%，超过全球增速。在2021年7 月举行的世界人工智能大会人工智能治理论坛上，中国科学技术信息研究所研究发布的《2020 全球人工智能创新指数报告》显示，中国人工智能创新指数升至世界第2 位。

在万物互联、人工智能、大数据、云计算四大力量的推动下，以人工智能、机器人技术等为突破口的第四次工业革命已经到来。对于传统企业而言，这意味着一个新时代的开启。在“工业4.0”“工业大数据”“智能制造”这些宏观战略的背后，始终有一条主轴贯穿中心，那就是信息化发展的趋势是智能化。智能化是强国战略的必备基础，也是油气企业转型升级的方向。

1 全球油气产业数字化转型现状

随着大数据、云计算、人工智能和工业互联网等技术的兴起，全球各大石油公司都积极将先进信息技术与传统产业深度融合，持续推动油气开发生产组织的数字化、自动化、智能化发展，加快实现以智能化主导的运营新模式转变。2017 年11 月，国际能源署（IEA）发布的石油行业数字化趋势预测报告显示，在油气勘探开发生产上游领域，智能技术的大规模应用，能够让油气生产成本降低10%～20%，让全球油气技术可采储量提高5%[7]。全球石油行业正在通过数字化转型提高未来核心竞争力。

1.1 石油公司数字化转型情况

进入21 世纪以来，部分大型石油公司已陆续完成单个领域的智能油气田建设，开始整合各领域智能油气田解决方案，开展全面性智能化建设。国外的壳牌、BP、沙特阿美、挪威国家石油、斯伦贝谢、哈里伯顿等公司，国内的三大石油公司都快速推动智能化技术在油气领域的应用与实践，带动全球油气业务向数字化转型。

在国外石油公司，壳牌石油公司通过油气藏监控、智能井、模型仿真等手段，优化了油气藏开采，提升了油气田经济效益。BP 通过油藏远程监控和诊断、模型仿真、数据管理，实现生产与管理的辅助决策。沙特阿美通过生产运行实时数据管理和油藏智能化管理，形成了集成运营环境。挪威国家石油公司通过远程操控钻井机器人、四维模拟技术、数据集成管理平台的应用，形成了全球化的业务支持中心。斯伦贝谢使用DELFI 勘探和生产环境感知系统把人工智能、数据分析和自动化多个技术领域的优势集合在一起，使勘探开发工作更加智能化。哈里伯顿与微软推出基于Azure 系统的Decision Space 365 软件产品，通过物联网实时传输油田现场的数据，并通过建立相应的深度学习模型，实现了钻井和生产的优化以降本增效[8-9]。

目前，国内各油气田在数字化转型方面正在积极进行试点和探索。中国石油在“两统一，一通用”建设蓝图的指引下，通过梦想云实现了统一数据湖、统一技术平台、通用应用统一建设的设想。统一的数据湖，集中管理了中国石油在过去几十年积累的勘探开发、生产经营等6 大领域、物探钻井等15 个专业、结构化和非结构化等8 类数据，实现了数据入湖、治理、共享、分析等功能。云平台融合了国际最新IT 技术，具备敏捷开发、应用集成、专业软件共享、智能创新、业务协同五大能力，有效支持了油气勘探、开发生产、协同研究、经营管理、安全环保五大业务应用，实现了基础数据自动采集、综合研究智能协同、方案决策智能优化、生产过程智能操控、安全环保智能管控、经营管理精细高效。中国石化坚持新发展理念，积极推进互联网、大数据、人工智能和石化产业深度融合，加快数字化转型发展，以信息化培育新动能，用新动能推动新发展。推进智能工厂建设，对镇海炼化、九江石化等先期智能工厂试点进行技术升级，开展设备腐蚀、工艺及操作优化等大数据应用试点，实现对腐蚀风险、装置运行状态预测预警；利用机器学习、视觉识别等技术，开展异常工况侦别、人员安全行为监测示警、区域异常情况预警等应用试点，提高了安全生产、绿色生产、高效生产水平。中海油基础设施云平台已全面投入使用，网络系统基本实现对公司国内外分支机构和生产现场的全覆盖。通过基础设施统一监控平台实现了对网络、数据中心、应用系统的跨专业监控数据整合、统一分析和综合展示；通过建设勘探开发实时决策系统，构建以“井”为中心，井场与基地多学科协同作战的信息系统平台，有效节约了钻井时间，提高了目的层钻遇率；通过建设海上无人平台，推动台风生产模式常态化，实现内外部、跨空间、跨专业的一体化协同，达到结合专家经验实时优化、动态控制现场生产的目的，推动主营业务生产方式转变[10-11]。

1.2 油气工业领域智能化技术发展概况

当前，世界油气工业正处于从自动化走向智能化的探索起步阶段。未来的研发方向和重点是智能勘探、智能钻井、智能油气开发生产、智能油气管网、智能油气处理厂等5 个领域（图1）。

图1 油气工业信息、自动化和智能化技术的发展历程

1.2.1 智能勘探

在油气勘探领域，智能技术应用已经覆盖地震数据、测井、重磁电、微地震等资料的处理与综合解释以及井孔与岩石物理数据分析、油藏表征与油气开发数据分析等各方面。这充分缩短了工作周期，降低了工作成本以及对人工经验的依赖性，增强了数据驱动分析的可靠性，提高了解决复杂问题的能力。油气勘探将逐步从自动化处理走向智能化解释，构建智能化系统，最终实现勘探领域的后端并行化、前端可视化、流程自动化和系统智能化[12]。

1.2.2 智能钻井

数字采集传输技术、数字集成分析技术、数字控制技术、3D 打印与虚拟实验技术将钻井工业从自动化带入了智能化时代。部分油田配备了智能钻台机器人、智能排管机器人等智能化设备，可取代钻台工人和井架工。据预测，目前一部钻机需配置26人，到2025 年左右可能只需要5 人[13]。中国石油集团工程技术研究院通过将机器学习与梯度搜索及决策树算法结合，研制了钻井智能提速导航仪，荣获了第45 届美国EP 工程技术创新奖，已应用50 余井次，机械钻速提高了18.8%～46.6%[14]。智能钻井将是未来油气工程领域的核心技术和核心竞争力。

1.2.3 智能油气开发生产

智能油气开发生产主要从云数据平台、油气藏一体化管理、单井全生命周期管理和地面生产一体化管理四个方面出发，实现了开发生产全过程的数字化运行和智能化管理。通过确立油气田开发过程中的地质、数值模拟与动态分析模型，实现实时监测与分析，可以保证开发过程的高效益、高质量；通过控制、管理单井全生命周期，可以提高油气藏采收率和产能贡献率；通过结合物联网技术与互联网技术，可以全方位监控管理错综复杂的地面集输系统[15]。例如，BP 通过未来油田项目，实现了基于实时分析的快速决策，实现了多学科、多地点的远程协同，对其总产量的贡献率达到了50%。

1.2.4 智能油气管网

目前，通过运用物联网、人工智能、大数据、工业互联网、数字孪生体等技术，以智能运行、智能管理、智能调控为主要标志的智能油气管网已初见端倪，初步实现了数据全面统一、系统融合互联、供应精准匹配、运行智能高效、预测预警可控。2014 年，通用电气和埃森哲公司联合推出全球首个“智能管道解决方案”，可以帮助全面了解管道的安全性和资产的完整性状况，从而做出更为科学的决策。西门子公司开发的Pipelines 4.0 是适用于管道资产建设、运行管理及全生命周期优化的综合配套工具，可以提供更多的决策支持，使管道运行更简便、更经济、更可靠，可视性更强[16-17]。

1.2.5 智能油气净炼化

以MES 系统、流程模拟系统、三维数字化工厂为代表的先进技术将天然气处理、石油炼化行业带入了智能化时代。利用这些智能化手段，能够及时准确地采集生产全过程的数据，全面准确地掌握产销流程，提高了生产过程的可控性，减少了生产过程中的人工干预[18]，实现了生产方式和管控模式转型升级。例如，ExxonMobil 公司的“分子炼油”项目建立了众多炼油装置的反应动力学模型并进行优化，进而开发出实时优化模型，结合先进控制系统（APC），实现了炼油装置的实时优化（RTO），进一步提高了炼油生产效率[19]。

2 油气开发生产的智能化探索

2.1 油气开发生产智能化特征

油气开发生产智能化管理在数字化的基础上，借助物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术，搭建一体化资产模型，持续提升油气田主营业务的智能化管理能力，实现安全生产、科学决策，推动企业降低成本、高效运营，最终实现高质量发展。具有全面感知油气田动态、自动操控油气田活动、预测油气田变化趋势、辅助油气田优化决策等四个典型特征。

第一，全面感知。在压力、温度、流量等生产数据、视频自动采集集中监视基础上，利用传感技术和全覆盖的传感网络，实现对人行为的自动记录、对设备的智能识别、对风险的实时提示和防范，前方实时感知，后方高效智能分析。

第二，自动操控。利用先进的自动化及信息技术，实现油气井生产的自动控制，电子/现场巡检自动执行，设备运行状态自动诊断，紧急状况自动联锁动作，数据自动分析、主动推送。

第三，趋势预测。在对历史海量数据进行分析的基础上，通过数据挖掘、业务模型分析，结合生产系统各环节的运行趋势来实现对异常问题进行预测预警、分级报警、提前响应、及时处置。

第四，优化决策。以实时数据驱动专业模型形成的智能分析、预测结论为依据，通过实时推送的可视化协同工作环境，结合行业专家经验的辅助决策系统，实现智能技术与人的经验智慧相结合，全面提升优化决策能力。

以四个特征为目标，在基础设施上构造“一个中心、一个平台、两个体系”的智能化油气开发生产整体架构（图2），即数据管理中心、一体化协同应用平台、标准规范体系、信息安全体系。

图2 智能化油气开发生产系统架构

2.2 油气开发生产智能化关键技术

将新一代智能化关键技术如超级物联网、大数据分析、视频智能分析、AR/VR 及机器人技术引入油气田，解决油气开发生产需求，实现与油气开发生产深度融合，探索优质高效的油气开发生产新模式，可以开辟油气田开发智能化管理新形态（表1）。

表1 智能化关键技术分类统计表

在开发地质方面，海量的地震、录井、测井等数据较大程度地依靠人工进行研究和分析，油气藏动态变化尚不能实时掌控，利用大数据、一体化协同开展地质勘探数据的深度挖掘利用，可在分析层面实现海量基础数据智能化解释，在应用层面实现数据资源的灵活调用、协同共享。在开发生产方面，引入智能机器人巡检、AR 辅助操作等技术，可减少对人员技术和经验的依赖。在安全环保方面，利用视频智能分析代替人工巡检，可实现场站入侵智能预警和主动驱离、跑冒滴漏智能识别。在生产运行方面，运用超级物联网、大数据分析，可以实现生产现场万物互联、深度感知以及异常工况快速自动诊断、分级智能预警。在管道运行方面，通过光纤传感、次声波检测、无人机等先进技术，可实现管道实时监控、异常工况预警、管道自动巡护。

2.3 石油公司的智能化实践

近两年中，数字化、人工智能正在以超乎预期的速度发展，越来越多石油公司开始意识到，数字化转型将是一场关乎未来的竞争，在这一领域的落后者，将在未来的竞争中处于被动。国内外石油公司开始启动智能油气田探索，并取得了较好的成效。

2.3.1 荷兰壳牌公司智能油气田解决方案

壳牌在智能化油气田建设上处于国际领先地位，在石油行业大规模推行人工智能（AI）的应用，推动人工智能尝试及变革。壳牌在全球共有59 个智能化油气田，经济收益已达50×108美元[20]。2008年，壳牌公司开始在Bonga 油田开展智能化油田建设，智能化系统集成了配产、监测、优化、模拟和预测模块，是一个综合的工作平台。通过智能化系统可以采集和分析油气井的测试数据，进行实时的生产监测和优化，提高配产的准确度。智能化油田建立后Bonga 油田保持了很好的开发效果，取得了非常高的经济效益[21]。从2012 年起，壳牌在勘探开发领域，以“释放数据价值”为主要目标，通过与IBM 公司合作，建立数据分析模型，提高专家认知和决策能力，提升勘探开发业务水平。利用2020口直井和702 口水平井的测井数据和产量数据，建立数据驱动的水平井产量预测模型以寻找甜点区，气井产量预测精度已达90%，油井预测精度已达71%。在业务协同领域，以智能油田协同运营为目标，开展智能井、先进协作环境、整体油藏管理等信息系统建设，通过对井下复杂油气藏环境中的传感器和控制阀进行实时监控，使油田生产达到最佳状态，有效提升产量，降低运营成本。通过信息化、智能化技术的运用，壳牌位于文莱的Champion 西部油田最终采收率提高了3%～6%，而开发成本降低了1～1.5 美元/桶；在挪威海上Draugen 油田项目中，提高了原来注水开发后的剩余储量的动用率，油田开发的采收率提高了23%[22]。目前，该项目已经在美国、加拿大、欧洲、中东和非洲等地区成功实施。壳牌公司在全球约有8.4 万名员工，业务遍及全球80 多个国家，公司和微软合作，应用Yammer 等智能工具提供企业视频服务，提高企业运作效率。员工可通过工具轻松寻找或创建视频，以实现经验分享、项目分析高效沟通，不同员工、不同部门之间的交流实现了更高效的数字化、智能化。

2.3.2 中石油四川盆地某气藏智能气田实践

当前，国内油气田公司在数字化油气田建设成果的基础上积极探索智能油气田试点。以我国位于四川盆地川中地区的某气藏为例，其通过机器人、AR、AI、大数据分析、智能工作流等先进智能技术的应用，整体实现了自动化生产，初步实现了数字化办公，成功探索出智能化管理，“三化”管理迈上新台阶，转变了传统生产组织管理模式，优化了业务流程，提升了生产管控水平，提高了运营管理效率，将气田的开发生产管理转型升级到智能化的新形态[23-25]，为“油公司”模式下新型作业区的扁平化运营创造了条件。

第一，整体实现自动化生产，提升生产管控水平。充分运用先进、成熟的信息技术完成了云网端基础设施和完整的工业控制系统建设，生产物联网系统实现“生产系统、周边环境、岗位标准”的万物互联、深度感知，综合应用次声波泄漏监测、视频智能分析等先进技术，实现由“人防”向“技防”的转变。建立“互联网+油气开采”新模式，形成了“单井无人值守、区域集中调控、远程支持协作”的生产运行新形式，用工人数仅为传统管理模式的30%。使用智能巡检机器人、无人机开展站场和管道日常巡检，部署智能主动安防系统，自动驱离非法闯入，实现了生产现场的自动操控，降低了劳动强度和巡检风险，对无人值守井和管道的监管更加方便快捷，能实时掌握无人值守站场和管道安全运行环境，增强了安全生产运行管控能力。

第二，初步实现数字化办公，提高运营管理效率。气田实现了“设计、运营、决策”全生命周期数字化、一体化管理，各阶段数据高度整合，应用流程全面贯通。在勘探开发设计阶段，搭建数字化“井筒、气藏、地面”一体化管控平台，用数字说话、用数字指挥，实现勘探开发生产全过程、全方位、全覆盖的数字化管理。在生产运行管理阶段，通过作业区数字化管理平台移动应用，将分散在现场的工作动态、生产变化、决策集成到同一个应用平台上进行数据共享；运用人工智能、增强现实等智能技术，以AR/VR 眼镜为载体开展场站日常巡检，使技术管理人员和一线操作人员得以解放，生产管理由传统的多线条管理向一体化协同运行、扁平化管理模式转变。在生产经营决策阶段，建成项目全生命周期实时效益评价系统，实时跟踪反映项目成本及效益情况，整体评价用时由两周缩短至1 天之内，开发井效益评价周期缩短至1 次/月。

第三，成功探索智能化管理，重构生产业务流程。在生产运行方面，以“电子巡井、周期巡检、检维修作业”核心生产业务流程为基础，利用大数据智能分析及生产运行可视化预警功能，将被动告警转变为趋势预警，将事后异常处置转变为事前提前预判和提前处理，故障发现和处置效率较传统的人工现场巡检模式提升了75%。在科研与生产协同方面，运用数字孪生理论，构建“气藏—井筒—管网”一体化资产模型，建成以敏感参数驱动、动态边界条件约束为基础的自动化运行、全局化分析、智能化管理一体化工作流，可以一键式获得最优配产方案，全气藏模型模拟诊断20 分钟/次，预测吻合度达98%。通过智能化手段实现业务流程一体化重构，实现了事后处置向事前预防的转变，减少了故障发生，有效缩短了各管理环节的应急反应时间，提高了应急抢险能力。同时，将人工烦琐计算转变为系统智能分析，提高了现场工作效率和分析判断的准确率，协助气田科学高效管理。

3 油气开发生产数字化转型面临的挑战与展望

3.1 油气开发生产数字化转型面临的挑战

第一，各油气田硬件基础设施参差不齐。因新老油气田建设年代不同，从数据收集到传输、储存、运用等，信息化硬件条件发展不均衡，导致数据采集标准格式不统一、采集范围不全面、数据传输网络多样。数据虽基本实现了集中存储，但数据共享仍需提升。自动化程度差异大，自动执行机构覆盖范围不全，大部分油气田还停留在关键数据采集阶段，未实现远程控制和自动联锁。数据利用程度不够，集成共享应用系统建设需加强。

第二，数据共享与业务协同处于较低水平。目前，新开发油气田的数字化基础设施、各专业应用系统已相对完善，但数据资源与业务管理集成整合不够，往往出现各项业务分头开展信息化建设、数据不一致、分散且共享调用不畅、业务处理效率低等诸多问题，距离“智能化管理”还有很大的差距。

第三，传统的油气开发生产模式不适应智能化条件。各石油公司普遍规模大、生产作业分散。各地区油气田公司和下属生产单位业务管理和技术研发机构大而全，管理层级多、流程复杂，决策和运行效率低，管理和技术优势难以发挥。传统的以单井站（中心站）—作业区—采气厂—油田公司—集团公司为主要架构的油气田开发生产组织模式优势不再，需要进一步探索适应信息化、智能化条件下的生产组织架构新模式，实现油气田的安全、科学、高效、节约开发。

第四，智能化油气田建设运行尚无统一标准可供借鉴。智能化油气田建设起步相对较晚，大多只实现了局部高度自动化和局部智能化，目前还处于进一步探索阶段。建设标准、架构不统一，功能存在多样化。传统的生产管理制度难以满足智能化条件下的运行模式，一定程度上制约了智能化建设效益的发挥。

3.2 油气开发生产数字化转型的未来展望

随着人工智能、机器视觉、虚拟现实、高速通信等技术的进一步发展和新技术的应用，业务协作共享、一体化智能协同将是智能油气开发生产组织的主要特色。在这一新模式下，可以实现操作巡检维护、开发生产管理、协同研究、经营管理及决策一体化的智能运营，大幅提高开发生产组织效率和技术协作水平，从而成为“油公司”模式改革的方向。

第一，在操作巡检维护层面，全覆盖的信息采集、远程操控和生产现场机器人自主巡检、无人机自动巡线、管线和场站智能安防、流体在线分析等技术替代了人工现场操作、巡检和流体采样。通过组建区域性运维共享中心来提供预防性维护和检维修业务需求[26]，具体而言，新型的共享维护业务解决方案通过重塑业务流程，将原来分散的巡检维护活动转变为集中统一派遣，并对其进一步标准化，执行标准更加统一。共享服务模式能够更加高质量和高效率地匹配各个油气生产现场的需求，各单位不再单独建立工作内容相近的操作人员队伍和购置高度重复的维护工器具。同时，随着油气田开发工作量的变化，可以根据公司部署更迅速地调配人力、物资、装备资源。

第二，在生产运行组织和技术研发层面，油气生产、技术研究、实验分析的海量数据汇入数据湖，通过大数据管理、运行监控、智能分析、生产自动调节等功能将技术和管理人员从海量的数据和模型中解放出来。通过建立集数据采集、调度指挥、生产分析、技术管理和协同研究于一体的综合性开发生产管理平台，搭建一体化开发生产协同环境，实现生产调度、技术管理、科研分析等各岗位人员的高效协作[27]。采取跨部门的矩阵组织开展工作协同，实现生产优化快速反应、研究成果有效集成和海量数据充分共享。同时，智能化带来生产组织模式的扁平化，即单井全面无人值守，作业区和采气厂整合为新型油气开发生产管理区，直接管理到生产场站，减少管理层级，提高管理效率。

第三，在经营管理决策层面，利用云计算、大数据分析、原生数据挖掘、主数据治理、商务智能分析等技术建立各类数据孤岛之间的联系，将开发生产数据与财务经营、人力资源、物资采购、工程建设等全要素进行耦合，探寻数据与人、生产、政策、利润间以及数据与业务间的关联性。业务数据通过数据回归、提炼、建模、计算、分析，变成企业专业管理、经营分析、战略规划与落地的支持依据。由传统的分系统操作、期末算账、事后分析向业务联动、事前预测、事中控制、优化决策转变。用数据驱动管理，实现快速响应市场变化、业务运营智能监测、智能辅助决策的目的。

4 结语

综上所述，在全球智能制造的大背景下，油气行业全产业链在数字化发展中取得了较大进展并向智能化迈进，但石油工业领域智能应用场景以定制化的人工智能为主，仅解决特定的工程问题，完整的油气行业人工智能产业链生态尚未成熟。在数字化转型的战略机遇期，只有将传统石油工程技术和人工智能相结合，才能赢得石油工业的未来。因此，石油公司应整体规划智能油气田建设运营。结合勘探开发、生产科研和经营管理的业务发展和实际运营状况进行战略部署，坚持以价值驱动和集成共享为导向，统一规划、统一标准、统一设计、统一管理，实现操作巡检维护、开发生产管理、协同研究、经营管理及决策一体化智能运营，提高开发生产效益和运营管理协作水平。同时，通过智能油气田建设促进油气田开发生产主营业务的数字化转型升级。智能化规划与建设将对传统观念、已有技能、业务流程、管理制度和组织架构等带来巨大变化，当前，各石油公司应借助智能化创新应用，加快内部流程、业务模式等方面的变革，打破地区和业务壁垒，逐渐转变成由数据驱动的组织。综合智能技术发展趋势，围绕价值创造点进行智能技术的应用和研发，助力企业稳步实现高质量发展。