环球能见度|中石油经研院副院长吴谋远：数智技术如何重塑能源效率

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<article><section data-type="rtext">【环球网财经报道 记者 陈超】2026年是“十五五”开局之年，能源领域“十五五”发展导向明确，到2030年能源综合生产能力需达58亿吨标准煤、单位GDP碳排放较2025年累计降低17%。这些硬指标，给作为国家能源安全“压舱石”的传统油气行业，划定了双重核心使命：既要端牢能源饭碗，守住油气保供的安全底线；更要破解行业发展的深层矛盾，完成从“燃料型”向“原料型、材料型”的价值链重构，实现绿色低碳高质量发展。当前，传统油气行业正面临资源端与需求端的双重结构性变革：资源端，行业已全面进入“两深一非”开发时代，优质易开发常规资源持续递减，开发难度、成本压力与日俱增，保供使命与资源禀赋的矛盾日益突出。需求端，全球成品油需求已进入达峰平台期，高端化工新材料需求持续激增，传统燃料型炼厂面临“油多化少”的结构性矛盾，行业必须加快从“燃料”到“原料”的转型，培育新的增长曲线。<img data-alt="（中国石油集团经济技术研究院副院长吴谋远 中石油经研院供图）" src="//img.huanqiucdn.cn/dp/api/files/imageDir/f3b280a4a8f7e36bac36a4daf6034c94u1.png?imageView2/2/w/1260" />传统生产管理模式已难以匹配行业转型需求，保供、降本、安全、转型四大难题亟待破解。破局之路在哪？中国石油集团经济技术研究院副院长吴谋远近日接受环球网专访时，给出了系统性答案：人工智能、大数据等数智技术，已由辅助性工具演变为重塑传统能源产业核心竞争力的战略引擎，既是传统油气行业筑牢保供底线的核心抓手，也是实现从“燃料”向“原料”转型、完成价值链重构的关键支撑。吴谋远认为，人工智能与大数据并非单纯的赋能工具，而是新型能源体系的“大脑”与“神经”。数智技术：破解传统能源勘探开发瓶颈，筑牢保供根基传统油气行业的第一核心使命是保供，而从“燃料”到“原料”的转型，根基也在上游优质资源的高效开发。吴谋远指出，数智技术驱动的全链条智能化升级，正是同时破解“资源开发瓶颈”与“下游原料转型需求”的核心路径，推动传统能源勘探、开发、生产全流程从传统机械化向高度自动化与自主决策演进。
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 在勘探开发环节，通过AI算法深度解析地质大数据，可大幅提升油气勘探成功率，将传统人工模式下数月的地震资料解释、油气藏识别周期压缩至数天，直接破解“两深一非”领域的勘探开发难题；更重要的是，数智技术实现了对原油分子组分的精准识别，能够提前预判原油的芳烃、烯烃潜含量，为后续“宜油则油、宜烯则烯、宜芳则芳”的柔性生产提供精准的原料基础，从源头支撑“从燃料变原料”的转型。在生产运营环节，AI与物联网、自动化、机器人技术融合发力，可实现生产现场的无人化巡检与精准预测性维护，显著降低全生命周期运营成本。这一路径已被国内外头部企业的实践充分验证：国内方面，中石油长庆油田建成国内最大的油气生产物联网系统，10万余口油气水井实现数字化全覆盖，2500余座场站实现无人值守，通过数智化技术实现了老油田的长期稳产增效；国际对标方面，挪威国家石油公司通过AI地质建模技术，实现北海深水油气藏识别准确率大幅提升，勘探周期缩短70%；美国埃克森美孚在二叠纪盆地通过AI优化压裂方案，实现单井产量和开发效率的显著提升。数智技术：筑牢传统能源安全生产的主动防线安全是传统能源行业的生命线，也是从“燃料”向“原料”转型的底线保障。炼化一体化、高端化工原料生产的流程更复杂、风险点更多，对安全管控的要求远高于传统燃料生产。长期以来，传统能源行业的安全管理多为“事后处置、被动响应”模式，油气场站、炼化工厂、油气管道等高风险场景，面临着隐患识别不及时、风险预警不精准的现实难题。吴谋远表示，数智技术正在彻底重构传统能源行业的安全管理体系，通过安全韧性系统加固，实现从“事后处置”到“事前精准避险”的本质跨越。利用数智技术能够构建起覆盖能源基础设施全生命周期的全时域主动安全防御与应急保障体系，结合边缘计算与计算机视觉技术，实现炼化装置、油气管道、储库等高风险场景的实时风险识别与提前预警，为从燃料到原料的转型筑牢安全底线。目前，这一体系已在全球行业内实现规模化落地。国内方面，油气炼化企业已普遍推广AI智能巡检、全流程数字孪生预警系统，大幅降低了安全生产事故发生率。国际方面，美国太平洋燃气电力公司通过AI风险预警系统，实现山火、线路故障提前72小时预警，线路故障发生率显著下降；西班牙电网公司通过AI无人机巡检，实现全国输电线路全覆盖；韩国电力公社通过变电站智能运维系统，实现设备事故发生率大幅下降。数智技术：赋能绿色转型，驱动“从燃料变原料”价值跃升在双碳目标下，传统能源企业的转型有两个核心方向：一是通过新能源融合实现绿色低碳发展，二是通过“从燃料变原料”实现价值链的根本性重构。吴谋远认为，数智技术是传统油气企业向综合能源服务商转型的核心支撑。利用人工智能深度学习模型构建风光功率预测系统，能够精准捕捉风光资源变化规律，配合智慧调度系统实现毫秒级功率平衡，为炼厂、化工园区提供稳定的绿电，实现原料生产的全生命周期低碳化。国内实践方面，吉林油田通过数智化系统构建“风光地热储”多能互补体系，成功产出“零碳原油”，为下游低碳原料生产提供了资源基础。放眼全球，美国德州ERCOT电网通过AI智能调度系统，实现风光功率短期预测准确率大幅提升，2025年夏季用电高峰期间通过AI优化调峰有效避免了大规模停电；欧盟ENTSO-E跨国AI调度系统，将跨区域调峰响应时间从小时级压缩至分钟级。工信部《石化化工行业稳增长工作方案（2025-2026年）》明确提出，推动炼化行业从“燃料型”向“化工型”转型，实施“人工智能+石化化工”行动。“从燃料变原料”，正在成为全球炼化行业价值重构的核心命题，而数智技术正是实现这一跨越的核心引擎。吴谋远指出，数智技术驱动的全链条智能化升级，不仅体现在勘探开发环节，更贯穿于炼化加工、产品结构优化的全过程。通过精准调控与AI算法的深度优化，传统炼厂正在实现从“生产汽油、柴油等燃料”到“生产高端化工新材料、特种化学品”的根本性转变。放眼全球，“从燃料变原料”已成为传统能源巨头的共同战略方向。沙特阿美正与霍尼韦尔合作开发下一代直接原油制化学品技术，目标是将每桶原油直接转化为轻质烯烃等高端化学品，最大化挖掘原油的价值潜力；壳牌新加坡炼厂通过数字孪生与AI全流程优化，实现化工品占比显著提升；韩国SK能源、日本JX能源等国际巨头也均通过AI智能优化系统，推动炼厂向化工型转型。未来方向：四大突破锚定传统能源长远竞争力展望“十五五”及未来更长时期，吴谋远提出，人工智能与传统能源的深度融合，将在四大方向实现系统性突破，既推动传统能源行业数智化向更高阶演进，也为从“燃料”向“原料”的深度转型提供持续的技术支撑，这也是传统能源行业抢占未来产业制高点的核心赛道。一是能源行业大模型从“单任务通用”向“全场景专家”演进。未来重塑传统能源产业的核心突破点，在于行业垂直大模型的深度开发。通过在万亿级能源专业语料上进行预训练，能源大模型将具备跨学科的逻辑推理与复杂系统优化能力，不仅能处理基础的视觉识别、生产预测，更能参与到油气勘探规划、炼化流程优化、高端化工新材料配方研发、市场交易决策等核心环节，实现传统能源行业从“感知智能”向“认知智能”的质变。这一方向也是全球行业的共同布局，美国雪佛龙、壳牌等国际巨头均已启动能源行业垂直大模型的研发，重点聚焦炼化优化与新材料研发场景。二是深度融合物理规律的“物理人工智能（PINN）”技术突破。人工智能与传统能源物理特性的深度融合，是提升计算效率与准确性的必然路径。未来的算法模型将把油气藏渗流力学、炼化反应热力学、管道流体方程等物理约束直接内嵌入神经网络结构中，实现对复杂炼化反应的精准实时仿真，破解高端特种化学品的研发瓶颈，大幅缩短高端原料的研发周期，为从燃料到原料的深度转型提供技术底座。三是全自动化能源市场智能博弈与交易体系建设。随着油气、电力、碳市场、化工品市场市场化改革的深化，基于人工智能的自动化交易，将成为提升传统能源企业市场竞争力的关键。通过大数据对原料市场价格、交易对手行为、管网运行约束进行深度洞察，未来的数智系统将支撑百万量级市场主体参与的秒级市场博弈，帮助企业在原料采购、产品销售、碳资产交易中实现价值最大化。全球范围内，美国、欧盟的能源市场已普遍应用AI自动化交易系统，成为头部能源企业的核心竞争力之一。四是能源互联网下的分布式智能协同与自组织网络。未来数智技术将支撑数以亿计的分布式能源节点、化工生产单元实现自感知、自决策与自协同。基于边缘计算与区块链技术的深度应用，传统能源网络将演变为具备强自愈能力的自组织网络，实现炼厂、新能源、储能、下游化工企业的协同联动，进一步提升原料生产的稳定性、低碳性与经济性。在全球能源体系深度变革、行业需求结构根本性调整的今天，传统油气行业正经历着双重跨越：上游资源端通过数智技术破解“两深一非”开发难题，守住能源保供的底线；下游炼化端通过数智技术驱动“从燃料变原料”的价值重构，打开行业长远发展的新空间。正如吴谋远所言，数智技术对传统能源行业的重塑，从来不是单点工具的应用，而是全产业链、全生命周期的系统性变革。数智技术正推动传统能源系统从“物理连接”向“逻辑协同”深度转型，通过数字孪生与物理系统的实时交互，实现能源流、信息流与价值流的三位一体，为传统能源行业的核心痛点提供了完整解决方案。</section></article>

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