受访人

　　陈超：斯伦贝谢北亚区数字化钻井技术专家

　　刘大锰：中国地质大学（北京）副校长、教授

　　记者：在国家深地战略引领下，中国石油的智能化钻井取得了哪些标志性突破？整体技术水平在业内处于什么地位？

　　陈超：深地塔科1井创造了全球陆上钻井突破万米“最快”、亚洲直井钻探“最深”等多项工程纪录。在关键钻井装备方面，12000米及15000米钻机、70兆帕超高压循环系统等均取得重大突破，部分技术已达业内领先水平。以“长龙号”为代表的国内智能钻井系统，集成智能录井、一键起下钻等功能，实现了智能成套钻井系统的自主化突破。这些成果充分证明了中国石油具备极端工况下的全链条施工能力，深层油气资源勘探开发实现自主可控，为国内油气储量持续增长提供了坚实保障。当前，中国石油在工程技术方面已实现“重应用、重自研”的转变，验证了“边研发、边应用、边迭代”的可行路径，同时带动了国产高端装备产业链的整体跃升。

　　刘大锰：中国石油在深地钻井智能化领域处于国际领先水平。国外深度钻井地质构造简单，且少有高温高压难题，我国深部地层软硬频繁交互、构造断裂带发育，极端温压条件叠加，使导向控制的复杂性大幅上升，传感器面临更高损毁风险。面对这些极端条件，中国石油仍能实现精准导向，充分证明了自身数智化研发能力的先进性。

　　记者：随着数智技术在钻井领域由点及面地深度渗透，我国石油行业的工程技术正在发生哪些转变？

　　陈超：数智技术在钻井领域的深度应用，正推动传统决策模式从依赖经验向数据驱动、AI驱动与物理模型驱动协同发力转变，井涌、井漏、卡钻等典型复杂工况施工风险管理亦由事后应急处置前移至事前预警。

　　同时，作业组织方式从单专业孤立作业，升级为后方统一指挥平台协同作战。已建成的数据中台将前方作业的动静态数据集中存储、处理与共享，为现场作业提供全流程支撑。后方专家可据此开展参数优化建议、地质导向决策、钻井风险诊断及设备故障分析，最大程度发挥专家资源的集约效能。

　　刘大锰：一个重要转变是从依赖人工统计转向大数据驱动的分析模式。当前许多钻井现场已实现AI自动采集数据，并通过大数据模型运算，得出规律性认识来指导钻井作业。这一转变使智慧油田建设成为可能，在现有油田之下再寻找新的油气资源具备了更多可行性。具体到钻井作业层面，这种数据驱动模式的应用还体现在将地质、地震与钻井数据结合起来综合分析，三维地震建模与随钻数据相互印证，从而使钻井方向控制更加精准。

　　记者：数智化转型在重塑钻井作业模式的同时，也对一线队伍的能力建设提出了更高要求，石油行业应如何应对这一变革？

　　陈超：针对一线操作岗位，开展操作性强、易于理解的作业培训，结合现场实操演练，推动其快速完成岗位转型；针对技术管理岗位，制定数字化职业发展规划，细化考核认证标准，明确各阶段晋升路径。同步优化校企联合培训内容，增设自动化、智能化相关课程。此外，可积极引进外部高端数字化人才，组建内部导师队伍，深入一线开展教学指导，并将指导成效纳入双方的考核指标体系。

　　刘大锰：当前，AI主要发挥着解放人力、降低体力劳动强度的作用，未来发展方向是让机器人从简单操作走向解决问题，人则从操作者转为指挥者和决策者。企业应围绕新知识、新技术、新管理理念和新操作流程，建立系统的培训机制，使一线队伍跟上技术迭代的步伐。员工自身也需主动适应转型浪潮，只有持续学习才能跟上前进的步伐。

　　记者：从中国石油在数智赋能领域的发展态势来看，这一进程将给整个石油上游产业带来何种影响？面对未来的机遇与挑战，应做好哪些准备？

　　刘大锰：当前国内主要油田已普遍运用大数据技术，这些数据对油气上游产业链构成了全方位补给，使得企业内部在勘探、钻井等环节之间的数据共享更为便捷。

　　面向未来，一方面，需在技术工艺上持续发力，推进新型材料研发与装备性能提升，尤其要加大数智化、新技术领域的经费支持力度，以持续稳定的研发投入作为支撑。另一方面，应进一步强化产学研协同，企业需加强与科研院所的合作。科研院所在前沿理论、材料配方等基础研究方面具有优势，企业则擅长技术转化落地，双方优势互补方能加速突破。（单子晨采访 马睿对本文亦有贡献）