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近日，在全球瞩目的能源行业盛会——2025阿布扎比国际石油展览与会议（ADIPEC 2025）上，神开蓝海智信重磅发布了其自主研发的AI-Drilling云平台系统。作为融合前沿人工智能技术与油气工程实践的创新成果，该平台一经亮相便吸引了众多国际客户、行业专家及合作伙伴驻足交流，展位现场气氛热烈。神开蓝海智信还受邀参加多场技术论坛，与Aramco、KOC、ADNOC三家油公司就加速油气行业向AI驱动转型进行了深入的交流，充分彰显了神开在全球能源智能化转型中的技术实力与前瞻视野。
AI-Drilling云平台系统是一款深度融合人工智能大模型（Large Language Models, LLMs）与多智能体（Multi-Agent System, MAS）协同架构的智能化钻井决策平台。平台通过实时融合钻井现场工程数据、随钻测量MWD、录井数据、地质建模等多源异构数据，驱动多个专业化AI智能体并行协作，实现对钻井过程的动态参数计算、智能分析与自主优化，从而显著提升钻井作业的效率、安全性与储层钻遇率。
AI-Drilling 云平台系统
四大核心智能体
钻井作业的 “智慧引擎”
1. 钻井优化智能体
钻井优化智能体犹如“人类专家”，具备自主感知、分析与行动的能力，通过融合三类关键信息进行协同决策：以实时数据为驱动，借助摩阻扭矩等行业模型进行模拟，并受到内嵌行业知识的引导。其核心智能体现在能够洞察实时数据与模型预测之间的差异，并调用专家规则库进行推理，从而精准诊断复杂工况的根本原因，生成可靠的决策方案。
在技术层面，其智能来源于一个多层次的闭环架构：通过WITSML标准协议实时接入并清洗多源数据，利用物理模型计算关键衍生参数，如机械比能、ECD、岩屑净返速等，为后续分析奠定基础。
模拟层基于实时轨迹、钻具组合、井身结构、泥浆性能等构建工程参数预测模型，准确预测工程参数的变化趋势，为异常识别提供基准。
认知与决策层是系统的核心。当实时数据的变化趋势与模型预测的趋势出现差异时，系统自动触发专业分析智能体。内嵌的专家规则库据此进行推理，完成异常诊断，随后智能体自动检索预设方案，或通过优化算法动态生成最优决策（如调整钻压、转速等），并评估其风险与效果。最终系统将诊断结果与优化方案呈现给工程师，或自动执行参数微调，并通过持续学习闭环不断进化其决策能力，从而实现钻井过程的自主优化与安全管控。
钻井优化智能体
2.地质导向智能体
地质导向智能体专注于精确导航钻头路径，通过使用实时伽马/电阻率随钻数据，利用TVT双向拟合动态构建地质模型，运用高级推理方法和不确定性量化技术来分析储层边界，确定钻头的确切位置，基于分析结果，自动确定最佳目标靶点位置，并结合先进的路径规划算法提出最优轨迹建议。这一过程不仅提升了导向效率，还确保了钻探活动的安全性和经济性。
在技术层面，该智能体首先通过标准化协议获取高质量的随钻实时数据，然后深度分析地质模型，基于当前钻头与储层的位置关系，依据内置的专家规则库和算法工具，规划下步最优钻进路径，制定相应的调整策略，生成轨迹优化建议。
3.定向井设计智能体
定向井设计智能体是一个自动化的设计工具，能够快速且高效地创建满足特定工程要求的三维钻井轨迹。通过接收到来自地质导向智能体的路径约束与目标点指令或用户指定的设计要求，并调用设计轨迹生成算法，自动输入所有必要的轨迹设计参数，生成符合狗腿度（DLS）约束的三维待钻轨迹。原本需要数十分钟才能完成的轨迹设计工作，现在仅需秒级即可完成。
在技术层面，该智能体首先解析来自地质导向智能体或用户自定义的指令，理解具体的设计要求和限制条件；接着利用高效的轨迹设计算法快速生成符合要求的钻井轨迹，大大缩短了设计周期。
4. 视觉工况与井深追踪智能体
视觉工况与井深追踪智能体是一种先进的监控解决方案，部署了多模态视觉大模型，可以对钻台视频流进行实时工况识别，如接单根、起下钻、坐卡等关键操作状态。结合钻具表（BHA）元数据与多源传感器，实现亚米级井深追踪精度，有效弥补传统传感器因门限值滞后或失效导致的数据盲区；即使在没有传感器的情况下，智能体也能通过“视觉+逻辑”的双重校验机制提供可靠的监测结果，为用户提供了一种低成本且高效的视觉解决方案。
视觉工况与井深追踪智能体
AI定制方案
从标准化产品到个性化智能伙伴
在标准化AI产品难以满足复杂工业场景需求的背景下，神开蓝海智信推出面向油气行业的AI Agent深度定制服务——不止于功能适配，更致力于构建与企业业务逻辑、知识资产和决策流程深度融合的专属智能体系统。
私有知识库构建：将历史报告、专家经验、事故案例结构化注入平台，通过语义解析与实体关系抽�。峁够挠推煊蛑锻计�，并嵌入Agent的推理引擎，使AI不仅能回答通用问题，更能基于业务理解做出符合语境的判断。
大模型定制与微调：依托高效参数微调技术（如LoRA、SFT），在Llama、Qwen等先进基座模型上注入行业先验知识，训练出行业专属大模型，支持私有化部署，保障数据主权，同时具备持续学习能力，随业务演进而自我更新。
多智能体编排引擎：基于�？榛�、微服务化架构，提供可视化智能体编排平台。用户可根据实际业务流自由定义多个Agent之间的触发条件、信息传递与协作逻辑。
Agent应用实例
随着全球能源行业加速变革，神开制定了“远程录井-定测录一体化-人工智能辅助决策-智慧井场”四步走数字化发展路径，此次AI-Drilling云平台系统在海外的成功亮相，不仅标志着神开在人工智能与传统油气深度融合方面迈出关键一步，也展现了其推动全球钻井作业向自动化、智能化、绿色化转型的决心与能力。
未来，神开将秉持帮助客户“安全、高效、环保获取能源”的发展理念，持续加大在AI+能源领域的研发投入，携手全球合作伙伴，共同构建更加高效、安全、可持续的能源开发新生态。
