长庆油田“AI算法工厂”！“智能大脑+智能眼镜” 看得清看得懂

排行榜 2025年10月17日 13:19 0 aa

　　长庆油田“AI算法工厂”为4万余路监控快速“生产”适配分析模型，赋能安全监控从“人防”到“人防+技防”跃升——

10月15日22时，长庆油田新集作业区的大监控中心灯火通明。值班员工雷云亮紧盯着屏幕，突然，一个红色预警弹出——镇312井场视频监控异常，并自动识别为“人员闯入”。“过去，人工视频巡检时间最少需要2个小时。现在，规模应用昆仑大模型后，就像给油田装上了永不疲倦的‘火眼金睛’，5分钟即可完成自动轮巡，工作人员只需处理系统预警提示即可。”他说。

　　数智发展带来的工作效率提升远不止于此。截至目前，长庆油田原油泄漏检测误报量下降90%，厂级预警数量降至个位数；夜间闯入识别近1周时间为零误报，准确率达到100%；动火作业隐患实时识别，有效杜绝监管盲区……这些数字的背后，是长庆油田用数智力量激活生产效能的生动实践。

　　作为我国最大的油气田，长庆油田存在生产区域分布广、视频监控量大、传统人工巡检强度高等现实特点，4万余路监控摄像头如同敏锐的神经末梢遍布鄂尔多斯盆地。若单纯依靠人工视频巡检，岗位人员就得人工判断每一个画面，不仅生产效率大打折扣，而且工作精准度无法保障。

　　“我们需要的是一个既能了解全局，又能专注细节的‘智能大脑’。”长庆油田数字和智能化管理部门负责人单吉全说，“就像从使用单一工具升级为配备一个全方位的工具库，能够应对各种复杂情况。”

　　近年来，长庆油田聚焦为员工提供更高效、专业的数字化工具这一目标，以昆仑大模型为核心，深度推进“AI+工业视频”创新融合实践，通过构建起适应复杂油气作业环境的高精度视频智能分析体系，切实推动安全监管模式实现从“人防”到“人防+技防”的跨越式升级。

　　面对传统视频推理资源分散、架构不一，难以实现高效调度与管理的挑战，长庆油田成立联合攻关团队，聚焦技术瓶颈，加大科研探索力度，形成从数据采集、算法训练、模型部署到实时推理与预警处置的全流程闭环，实现了异构算力的集中纳管与智能调度。

　　“平台就像一个‘AI算法工厂’，能够根据不同场景需求，快速‘生产’出适配的视觉分析模型。”数字和智能化事业部副经理王绍平介绍，该平台不仅显著提升了AI研发与场景落地的协同效率，而且让模型迭代周期从“月级”缩短至“天级”，推动AI技术从“亮点展示”全面转向“实战赋能”。

　　为了更符合油田技术开发应用的需求，长庆油田技术团队结合实践应用情况，提出了新的技术攻关方向，即创新采用“分场景协同推进”策略，不纠结于模型大小，而是以场景适配为导向。

　　“这就好比组建了一支高效协作的专家团队：轻量化模型作为‘一线巡检员’快速筛查，发现可疑情况立即上报；‘专业工程师’进行多维度分析；最后由‘首席专家’——昆仑大模型对复杂情况进行最终研判。”长庆油田一级工程师王祥波认为，这种架构既保证了处理速度，又确保了判断的准确性。

　　目前，长庆数智技术团队以全面构建场景化AI应用新范式为目标，成功研发出行业首个“动火作业智能监督模型”，精准识别出8类核心作业风险，实现了40类作业目标的毫秒级解析。在此基础上，进一步构建覆盖漏油识别、人员聚集监测、违规行为检测等多类场景的通用视觉分析模型，识别精准率与召回率均突破90%。

　　“我们还创新搭建了‘轻量模型初筛+多类别后处理+多模态大模型复核’三级级联架构。在边缘侧部署自研YOLO轻量化模型，既兼容现有CUDA架构设备，又显著提升复杂环境下的识别准确率，形成大模型引领、小模型协同的高效技术路径。”数字和智能化事业部物联网中心负责人刘汝超打了个比方，“这就好比以前的监控系统像近视眼，看得见但看不准；现在通过大规模应用昆仑大模型，给油田配上了‘智能眼镜’，不仅能看得清，还能看得懂。”

记者：杜嘉通讯员李栋武静

来源：中国石油报