中国报告大厅网讯，在当今能源格局不断演变的背景下，页岩气行业作为重要的非常规油气资源，其高效开发利用对保障国家能源安全意义重大。随着数字化浪潮的席卷，油气行业数字化转型已成趋势，页岩气开发也面临着稳产压力大、开发成本高、科研协同效率低等问题。为应对这些挑战，相关机构以数字化转型为重点，通过数据管理体系建设与多学科融合研究，探索出了一条 “数据 + 算力 + 应用” 的数智化发展路径，在提升科研质效、降低成本等方面取得了显著成效。
中国石油西南油气田分公司页岩气研究院成立于2017年6月9日，是集页岩气勘探开发、地质工程为一体的综合性科研和技术服务单位，也是分公司页岩气勘探开发的 “一部三中心”。该机构依托四川盆地这一中国页岩气开发主战场，积极开展技术研究，创建了川南地区页岩气 “三控” 富集高产理论，形成了六大主体技术和地质工程一体化高产井培育方法，为我国页岩气大气区的建设提供了技术支撑，还保障了我国第一口测试日产量超百万立方米页岩气井的优质钻完井，助力多个页岩气建产区落地。
近年来，该机构扛起创新和上产 “两大责任”，全面构建 QHSE 管理体系，加强内控管理，推进党建工作与科研生产深度融合，弘扬 “非常规精神”，打破常规思维、盆地思维和边界思维，践行专业化、一体化、信息化、协同化 “四化” 理念，实施 “五大工程”，全方位打造 “四位一体” 的综合性研究机构，助推西南油气田加快实现 “高质量上产 500 亿” 目标。
21世纪初，北美 “页岩气革命” 取得成功，使美国从天然气进口大国转变为出口大国，深刻改变了世界能源格局。我国拥有丰富的页岩油气资源，其高效开发利用对保障国家能源安全至关重要。
近年来，国内油气行业数字化转型成为大势所趋，许多油气企业通过数智技术与业务的深度融合，提高了工作效率、降低了生产成本，解决了发展瓶颈。自 2021 年西南油气田分公司全面推进数字化转型工作以来，页岩气研究院顺势而为，围绕 “业务发展、管理变革、技术赋能” 三大主线，遵循四大原则，践行 “数字化转型必须是一把手工程” 的理念，建立数字化工作团队，构建 “数据治理 + 多学科融合研究应用” 新模式，加快数字化转型步伐。
数字化转型是建设 “数智中国石油” 的现实要求。面对复杂的国际油价形势和数字化浪潮，加快数字化转型、打造高水平科技自立自强的原创技术策源地，是国内油气行业的必然选择。2020 年 3 月，中国石油天然气集团有限公司调整发展战略，明确提出建设 “数字中国石油” 总体战略目标，这是其补强信息化短板、推进公司治理体系和治理能力现代化的紧迫任务，也是建成世界一流企业的必由之路。下属各单位围绕该目标，以数字化转型赋能主业高质量发展和经营管理质效提升，发挥能源 “国家队” 的引领示范作用。
数字化转型是顺应非常规油气增储上产的形势要求。习近平总书记在党的二十大报告中指出要加大油气资源勘探开发和增储上产力度，加快规划建设新型能源体系，为能源行业高质量发展指明了方向。当前，我国油气开发进入 “常非并举” 时代，以页岩油气为代表的非常规油气开发成为未来增储上产的重要领域。但非常规油气无自然产能，单井产量和 EUR 受地质工程条件和人工改造双重控制，亟需通过数字化技术将多学科研究、多环节工程实施、多部门项目管理融合成有机整体，以确保高效勘探开发，提高增储上产水平。
数字化转型是发挥行业示范引领作用的内在要求。油气企业通过数字化转型，能促进技术创新与应用，助推行业智能化升级和绿色低碳发展。随着大数据、人工智能、物联网等数字技术的广泛应用，非常规油气资源勘探、开发、生产和管理各环节都在发生根本性变革。川南页岩气勘探开发形成了以地质研究为基础、以三维模型为核心的多学科融合工作体系，具有高效、协同特征，这不仅是提高开发效率和效益的关键，更是推动能源行业高质量发展的重要驱动力，对发挥行业示范引领作用至关重要。
近年来，页岩气研究院落实集团公司 “数智中国石油” 战略部署，优化数字化转型行动方案，明确工作思路、目标及措施，构建 “123” 总体布局，在科研协同环境优化、基础数据治理、数据服务与应用、智能应用探索等方面深入实践，通过 “感、传、聚、智、行” 协同联动，实现了从信息化到数字化、再到智能化的转变。
传统油气藏产能模拟技术在常规油气开发中作用显著，但面对地质背景与流体特征更复杂的页岩油气藏，需大幅增加模型网格精度，导致计算效率极低，无法解决大规模模拟的算力瓶颈。因此，针对非常规油气藏高效率精细刻画的需求，产能模拟技术需要更新迭代。
《2025-2030年全球及中国页岩气行业市场现状调研及发展前景分析报告》指出，引入 EDFM 技术，能准确模拟三维空间裂缝形态和展布。嵌入式离散裂缝(EDFM)技术是油气藏数值模拟的先进手段，其核心是将裂缝系统嵌入常规基质网格，独立处理裂缝中的流动，通过特殊算法和模型构建，精确描绘裂缝与基质流体间的交换以及裂缝内部的流动特征。相对传统模拟技术，EDFM 具有 “三高一简” 的特征，为页岩气产能模拟提供更准确、灵活、高效且易于操作的解决方案。针对复杂的三维裂缝形态，EDFM 采用多种 NNC(非相邻连接)计算方法，在裂缝流动和传导能力刻画、处理复杂三维裂缝形态及裂缝网格划分上，准确性、灵活性和易操作性更高。
构建 GPU 多机联动，可解决算力瓶颈。传统油气藏产能数值模拟用擅长处理复杂逻辑与串行任务的 CPU 组件计算，核数上限一般为 16-20 核。而 GPU 专为并行处理大量数据设计，核数达上万核，适用于页岩气井产能模拟等大模型、高维度复杂场景，可缩短模拟时间、提高效益。叠加 EDFM 数值模拟技术，能快速实现页岩气大区产能模拟。为构建强大的超级算力资源支撑，页岩气研究院投入 4 台高算服务器进行 6000 万网格气藏模拟运算，通过安装 CentOS 系统，对网络环境和文件系统进行统一配置，确保各服务器之间高效通信与共享。同时，创新运用 CUDA 技术和 Kubernetes 分布式计算框架，构建起高效灵活的 GPU 算力调度平台，将计算任务拆分为多个子任务，借助 GPU 的多核并行执行能力，显著提升计算速度，尤其在处理大规模数据集或复杂算法时效果显著，与传统基于 CPU 的数值模拟技术相比，效率提升高达 100 倍以上。
试点超算大区气藏数值模拟，突破 6000 万网格测试算力。试点案例依托西南油气田算力中心高算资源，采用 EDFM 数值模拟方法，结合 GPU 超算与多块 GPU 协同计算技术，首次实现 6000 万级网格非常规页岩气产能超高效模拟。试点地质模型面积约 300km，纵向 72 层网格，网格大小 25×5m，基质网格 5000 万，裂缝网格 1000 万，水平井 255 口，人工裂缝 2 万条，天然裂缝 18 万条。应用该技术测试时，4 块 GPU 超算模拟 255 口井 20 年 EUR，耗时仅 1 小时 45 分钟，模拟 1 年需 5 分钟，模拟 1 个月约 30 秒，GPU 显存调用率达 90%-100%，并行效果显著，输出文件约 58GB。基于当前算力可模拟 1000 平方公里约 500 口井模型，纵向 60 层，横向 30×0m 精度，而传统基于 CPU 多核并行的油气藏模拟技术根本无法处理此规模模型。
数据是企业数字化转型的基石与关键。页岩气研究院遵循分级分类的管理思想，以精准、高效、全面的采集、整合与管理方式，实现结构化、非结构化、实时数据的颗粒归仓，推进数据资源由单个样本到规模化落地管理，逐步向数据资产转化，形成川南页岩气数据 “汇聚 - 共享 - 价值” 三中心。
优化顶层架构，形成数据治理核心技术。针对页岩气单井数据存储分散、多源采集、推送服务缺失等问题，页岩气研究院重点着手川南页岩气数据一张网建设，按照 “立足长远、分期实施” 的方针，优化数据治理顶层设计，部署地质工程一体化数据资源格局，形成 “一次采集，集中管理，分类授权，全面共享” 的数据生态。其中，建设的页岩气地质工程一体化数据库，以中国石油 EPDM 数据模型为基础，聚焦地质工程协同研究智能场景数据需求，围绕数据标准建设、数据汇聚与管理、数据入湖及智能应用等核心功能，对结构化数据、非结构化数据、实时数据实施分类管理，通过地质工程一体化数据立方体建设，为专业场景应用提供数据服务，形成川南页岩气地质工程一体化全域数据仓与专业数据集市建设核心技术，实现数据的 “集中管理、访问高效、标准统一、双向交互”。
重视数据治理，打造数据汇聚与共享中心。针对数据短板，通过系统推送、盲点治理、二次开发等举措，实现地质工程一体化相关专业的结构化数据、非结构化数据、时序数据、成果数据的入库与共享，高效推动数据 “补链、强链、延链” 工作，成功打造川南页岩气数据汇聚与共享中心。一是强调源头采集，组织人员对不同层级数据系统溯源清查、整合清洗，确定 10 套数据源头系统、2032 项数据采集项，通过开发 162 项数据同步模型、完善 5 种同步策略，构建 2000 + 单井 “成长档案”，涵盖 6 个专业，实现专业数据 “源头采集、同步传输、集中管控、授权共享” 目标。二是推进盲点治理，把准专业链缺项与短板，开展测井、实验数据治理与压裂施工数据补齐工作，完成测井、压裂等专业部分数据采集规范发布，实现以上数据入库常态化与地质工程一体化数据资源链整合。三是接入实时数据，利用一体化数据管理平台，经消息队列汇集、质控清洗与映射，打通实时数据从源端采集、接入、存储及应用的全生命周期，最终存于 CnosDB 数据库，并以 API 方式支持上层应用，使页岩气研究院成为西南油气田分公司首家集成应用与二次开发压裂施工、试油返排与现场生产三类业务实时数据的二级单位。
深化数据赋能，充分释放页岩气数据价值。研究院致力于构建页岩气科研协同与现场支撑一站式数据应用生态新场景，以 “资源统筹” 保证数据资源合理分配与高效供给。在业务场景建设方面，做实智能 BI 顶层设计，聚焦工程、开发两大类核心业务需求，开展核心场景项目规划与总体设计;高效推进项目实施，完成环境构建与数据库配置，建立并规范 200 + 扩展指标算法，采用 SQL 或 BI 工具进行可视化图表结构设计、逻辑设计，通过 UI 优化，支撑 22 项 BI 分析主题构建，实现核心跟踪业务可视化展示、智能联动与实时更新。在数据集市推送服务方面，依托一体化数据库共享中心资源，通过与应用对接，开发首批试点软件的数据导入脚本，构建数据集市，优化推送服务，首次实现石文、Geomap、Teclog、Kinetix、试油返排等 10 款软件或系统基础数据一键式导入，大幅减轻技术人员低效、重复、繁杂的数据收集整理工作负担，助力软件数据接入功能实现和用户体验感提升。
智能工作流是激发企业活力的高效业务链，可将科研协同生态系统的各专业参与者紧密联系在一起，是地质工程一体化理念实践的具体工作体现。
“十四五” 以来，研究院以地质工程一体化协同为牵引，按照 “整体规划、分步落实、协同推进” 方针，加快 1 个中心 3 个工作流建设，通过多方迭代，持续优化方式，构建科研 “智慧大脑”，支撑建产井井位部署、压裂设计、压裂监督、压后评估及单井动态跟踪等工作开展，赋能科技创新工作高质量开展。
试点软件流程化与迭代工程。地质工程一体化涉及多专业协同，质控难度大，建模流程与耗时长，限制了精细建模与模型迭代应用的规模化推广。为降低 petrel、techlog 等核心软件操作难度，提升地质力学、压裂模拟、压后生产模拟等功能模块的智能处理功能，通过数据推送自动化、核心运算批量化、建模过程流程化、经验参数模板化等方式，采用插件植入软件，扩展功能，重构软件内部协同流程，形成三维地质力学边界条件搜索批处理、泵注参数敏感性分析等 8 个流程模块，实现模型质控、成果输出自动化与快速迭代功能，大幅提升建模效率与质量。
试点页岩气行业辅助决策应用工程。人工智能的应用与计算效率远高于传统决策方法，不仅能发现经验不能识别的隐性因素，还可以通过反复迭代，在相似的决策场景中重复利用，有效解决非常规能源开发人力资源有限与快速上产的矛盾。“十四五” 以来，页岩气研究院围绕提升 “智能辅助决策能力” 为目标，通过智能应用整体布局，分别在地球物理、钻完井、压裂、开发等专业试点随机森林、神经网络、专家模糊系统等多种算法应用：在物探领域，开展天然裂缝精细刻画，提升天然缝识别精度;在测井领域，持续深化页岩气井储层评价与岩性识别工作;在钻井领域，建立卡钻预警模型，为防卡措施实施留下充足时间窗口;在压裂领域，建立页岩气水平井体积压裂产量预测模型，为体积压裂施工参数优化设计提供支撑和技术手段;在开发领域，建立基于大数据产能综合评价图版，有效预测开发甜点区与有利区分级。通过大数据试点应用，在预警识别能力与精度等辅助决策上得到进一步提升，生产跟踪周期持续缩短;通过线上多维可视化手段进行分析与展示，从海量数据资源中高效获取关键信息，满足不同专业、层级业务人员研究分析需要，使人力资源耗费大幅下降。
落地页岩气协同场景降本工程。为提升 “科研协同创新能力”，加快推进地质工程一体化常态化应用，页岩气研究院立足公司 “云 + 网 + 端” 基础设施，基于三个一体化数字化转型总方案，聚焦 “定、钻、压、管” 全流程支撑，确定了 1 个平台(地质工程协同研究平台)+1 个模型(地质工程一体化模型)+6 个智能工作流为核心的 “116” 页岩气智能化建设方案，并在 “十四五” 期间全面启动 1 个中心(压裂远程指挥中心)与 3 个工作流建设。
定好井场景建设主要基于 “地质工程 - 地面地下 - 现场远程” 三个一体化开展建产井井位部署工作，场景集成地质模型与 GIS 等数据，立足储量与成本分析，通过专业软件、网络拓扑等算法实现井位智能部署，包括建产平台位置智能推荐、靶点与轨迹智能生成、多方案优选、平台推优等功能模块。
压好井场景建设主要基于地质工程一体化模型构建与迭代，整合测井、压裂施工、微地震等数据，通过算法实现压前设计、压中监管与压后评估全流程的智能高效实施，保障现场压裂井集中监控、风险预警精准识别、复杂事故多方会诊、异常事件高效处置，构建压裂井 “智能管家”。
管好井场景建设主要针对页岩气井跟踪工作量与精细管理难度大，通过自研算法、软件接口开发，建立返排、闷井、压裂、钻井等 16 个线上研究模块，打造一体化数模及产能智能预测、线上自定义动态分析等功能模块，支撑多场景、多目标线上协同分析。
页岩气研究院坚持以业务需求为导向，通过构建 “数据 + 算力 + 应用” 的数字化发展新模式，推出贴近科研与生产实际的智能工具与场景，进一步提高了全员数字化素养和应用技能，减轻了劳动强度，实现了效率效益最大化。
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