摘要：数字技术正重塑油气行业。2000—2023年，数字油田、物联网、大数据、数字孪生依次落地，形成“工业互联网+数据驱动+大模型+孪生”四大趋势。企业借此优化生产、降低成本、保障能源供应。

关键字：数字化转型；油气行业；知识图谱；工业互联网；数据驱动；人工智能；数字孪生

当今以信息技术为代表的新一轮科技革命和产业变革突飞猛进，数字经济推动生产方式、组织形态、商业模式发生重大变革与重塑，成为推动新质生产力发展的重要引擎。油气行业正面临着快速变化的数字化环境，为适应国际市场竞争、保障能源生产供应，国内油气企业将数字化转型作为企业发展重要战略，推动业务模式重构、管理模式变革和商业模式创新，实现产业的转型升级和价值增长。

一、油气行业数字化转型发展趋势

油气行业数字化转型主要以实现生产运营优化、供应链效率提升和资产完整性完善为核心目标，利用先进的数字技术来提高效率、降低成本、增强安全性。当前，油气行业数字化转型表现出四大趋势：一是工业互联网成为企业通用平台，叠加了制造能力开放、知识经验复用与第三方开发者集聚的功能，快速提升了工业知识生产传播、利用效率，形成社会化协同生产方式和组织模式。二是数据驱动成为主业升级的新方向，数字化、智能化技术被广泛应用，发挥数据资产作用，构建“感知—决策—行动”的全链条智能闭环，推动油气开发快速科学决策。三是人工智能开启大模型时代，油气领域头部企业都在进行大模型的应用探索，在生产运行、油气藏评价、安全环保等方面应用前景广阔，可以大幅度减轻工作量、提高效率。四是数字孪生技术快速发展应用，过对孪生对象进行三维建模，在虚拟环境中模拟整个生产过程，为生产优化、风险分析、策略改进等提供支持。

二、典型企业数智赋能经验启示

国内先进企业以数字化赋能智能生产全链条，有效推动了技术进步、管理变革和流程再造，提升了企业核心竞争力。数智赋能的前提条件是信息化。信息化是数智化转型的基石，通过传感器、物联网等技术以及ERP等系统，全面实现数据和信息的采集、存储、处理和分析，为生产经营决策提供更加全面准确支撑。数智赋能的关键环节是技术融合。将大数据、人工智能、云计算等数字技术深度融入油田勘探开发技术体系，构建智能运营中心，实现生产流程优化、远程协助能力和生产决策效率提升。数智赋能的有效载体是场景应用。以提高价值创造能力和全员劳动生产率为目标，结合能源行业特点和需求，拓展经济适用的应用场景，更为精准解决生产经营突出问题。数智赋能的重要保障是管理变革。打破传统组织架构束缚，重构管理逻辑，再造管理流程，推动业务结构从职能分割转向全链协同，实现管理模式从被动反应、基于直觉的经验决策向主动预测、基于数据的科学决策转变。

三、油气企业数字化转型实践探索

历经多年建设，相关油气企业建成了覆盖勘探开发核心业务和关键环节的数字化系统平台，在降本增效、增储上产、提高效率等方面取得显著成效，有力支撑了油田高质量发展。参照国标《信息技术服务数字化转型成熟度模型与评估》标准（GB/T43439—2023），结合油气企业运行特点，从数字化基础、数字化场景和数字化保障三个维度，构建数字化转型评价体系及相应等级标准。

通过评价分析，当前大部分油气企业实际只达到集成化阶段，个别企业进入智能化起步阶段，但都属于试点建设，还未得到大范围推广，在数智赋能上还面临一些问题。数字基础方面，各油气田企业数字化建设程度不均衡，部分企业物联网覆盖率较低，技术路线选择不尽相同。各企业初期建设标准不统一，集团统建系统、企业自建系统、移动终端众多，信息系统间集成度不够，功能重叠、数据冗余、信息孤岛等问题突出。数据安全面临潜在压力，网络安全运行、管理平台有待建设完善。数实融合方面，以业务为主导的数字化转型赋能参与度不够，油、气、新能源等业务领域数字化应用尚未覆盖完全。各油气田企业管理流程不一，组织体系与数字化条件不匹配，数字化配套制度不健全，大集中ERP管理仍需加快推进。数字技术方面，现有技术缺乏生产优化、管理决策等深层次应用，新技术经济适用性仍需加大评价力度，人工智能技术应用处于探索阶段。数据治理能力有待提升，数据标准尚未完全统一，数据质量和准确性参差不齐，数据资产作用没有充分发挥。数字文化方面，“上热中温下冷”依然存在，部分员工传统思维根深蒂固，全员数字化能力还需提升，缺乏具备数字化转型经验和技能的复合型人才。

四、油气田企业数字化转型思路对策

（一）夯实“两大基础”，加快数字化能力建设

1. 完善信息化基础建设。坚持统一技术底座，统一信息公路网、数据湖、云平台技术和工具，推动数智化设计、建设和运维的规范化标准化。推进AI大模型建设，加快昆仑大模型智能场景落地，探索DeepSeek等国产化模型的创新应用，助推人工智能与业务深度融合。突出示范带动引领，建立健全技术标准和管理示范模式，打造数字化转型示范样板，有计划、分批次进行改造升级，提升整体数字化水平。

2. 激活数据要素效能。加快历史数据治理，以业务为主导深化数据治理，建立数据资产编目，统一数据质量标准，完善大数据存储管理功能，提升数据完整性、准确性和可用性。健全数据管理体系，明确归口管理部门，分类分级建立数据确权授权使用制度，创新数据要素开发利用机制。完善数据全流程合规体系，建立数据联管联治机制，提升数据安全管理水平。

（二）赋能“四大场景”，打造智能化业务生态

1. 赋能现场作业智能操控。推进智能单井建设，持续开展油气水井数字化智能化改造，加快智能调控、远程监控、智能巡检等成熟场景普及推广和迭代升级，提升单井远程操控和自主分析决策能力。推进无人少人场站建设，构建“无人值守、集中监控、定期巡检、应急联动”的生产组织模式，缩短管理层级，降低管理成本，提升劳动效率。推进可视化智能化安全监管，健全数智化风险防控体系，持续完善“安眼工程”，探索具身智能在管线巡检、检维修、高危作业等场景深度应用，提升本质化安全水平。

2. 赋能生产运行智能管控。强化生产领域一体化统筹，加强大数据、虚拟现实等技术集成应用，开展跨领域、跨区域、跨环节集成运作，横向打通数据流、纵向打通指令流，实现生产运行的全面感知、实时分析、动态调整和自适应优化。强化能耗一体化管控，建设企业级能源智能管控平台，加强机采、集输等实时能耗管控，推进风光等新能源发电预测、能效分析；应用智能技术支撑碳足迹追踪，提升碳排放管理水平。强化地面建设数字化闭环，建立数字化交付平台，通过虚实融合、实时交互，推动信息精准采集、智能分析和辅助决策，提升项目全生命周期管理水平。

3. 赋能科研生产智能协同。深化油气藏研究与决策支持，建立以三维地质模型为核心的一体化平台，打造“多专业、跨部门、前后方”协同研究环境，促进盆地级数据服务、企业级协同共享、一体化研究分析。建立工程技术远程协作模式，建立地质、钻完井、压裂、采油气工程全流程数字化环境，推进同步展示、实时决策、智能化分析，实现作业风险管控、远程技术支持、多级联动协同，高效支撑油气产能建设。搭建开放式大科研平台，加强与高校院所、工程技服兄弟单位密切协作，打通产学研用链条，推动科研与生产紧密衔接。

4. 赋能经营管理智能决策。推动业财深度融合，规模推广大集中ERP管理，推动生产经营财务全流程线上贯通，构建“事前预测推演、事中风险管控、事后评价分析”综合评价机制，提升精益化管理水平和价值创造能力。推动移动办公变革，建立横向到部门、纵向到井站的流程化、标准化、表单化业务协同平台，加强系统云化集成，深化协同办公，实现短流程审批类表单线上标准化审签，提高办公效率。

（三）强化“两大保障”，支撑数字化转型赋能

1. 强化组织保障。用好国家相关法规政策，结合业务特点确定数字化转型投入占比，保障数字化转型资金投入需求。建立常态化投入机制，从数字化转型价值创造和业务收益中提取资金，形成良性资金保障循环。成立“一把手”牵头的领导小组，组建各部门协调配合的工作组织，配套完善数字化转型制度体系、标准规范和考评机制。将数字化转型重点任务纳入年度工作计划，加强动态跟踪和闭环管控，确保蓝图落地。做好长期投入，建立数字信任，逐步形成“数据说话、数据决策、数据管理、数据创新”的数字思维，培育全员数智赋能的文化氛围。

2. 强化技术保障。对内加强油气田企业与数智研究院等科研机构协同，增强绿色技术与数智场景的交叉创新，赋能油气田企业转型升级。对外加强与头部数字化科技公司交流合作，探索建立长期稳定的战略合作关系，加大底层根技术投入，积极促进智慧能源生态发展。加强人工智能、虚拟现实、区块链等新兴数智技术自主研究和经济性评价，深化研用一体化开发和敏捷迭代，加快关键设备国产化替代，探索“建设+运维”“产品+服务”运维模式，提升自主数字技术能力。加强数字化人才队伍建设，以提升人才价值为目标，加大数智复合型人才引进培养力度，开展“数字化员工”建设，优化数字化培训赋能规划，提升全员数字化能力。