6月23日，在位于甘肃庆阳的中国石油长庆油田页岩油开发分公司生产指挥中心，技术人员张耀辉打开被称为“页岩油智脑”的井下作业智能体系统，输入要查询的井号，不到10秒钟，该井的历史数据、故障诊断与处置方案便详尽展现在屏幕上。

“历时7个月的技术攻关和现场试验应用，系统将全面实现井下作业决策响应速度零时间、协同协作效率零延误、故障处置效果零盲区以及评价体系建设零偏差的目标。”长庆油田页岩油开发分公司负责人马立军表示，该智能体的“问世”，将重塑传统油气开发逻辑，实现井下作业全过程管控效率的跨越提升，技术人员方案编制时间直接从小时级缩短至分钟级，数据查询响应从40多分钟骤减至仅需10秒，故障识别准确率达90%。

近年来，随着全球能源结构转型加速，页岩油作为非常规油气资源的重要组成部分，其高效开发成为保障国家能源安全的关键。长庆油田页岩油年产量占全国页岩油总产量的50%以上，但受制于长水平井开发方式、原油物性、储层特征等综合因素，井下作业仍面临作业效率不高、效益管控不细、精准决策不够等诸多挑战，直接影响着效益开发。

想要打开效益开发新局面，就必须发挥创新性思维助力产业结构优化，利用数智化技术推动业务模式重构、管理模式变革。长庆油田充分发挥产学研用一体化生产主动性，联合专业数智公司，以昆仑大模型平台为底座，通过深度应用多模态数据与大模型算法，形成诊断专家知识库，打通井下作业“感知-诊断-决策-执行-评价”的全链路，实现作业全过程化管控、全业务链规范、全标准化操作的功能模块自动化。

“该系统集成了井下压力、温度、流量等20多项参数动态感知，能‘嗅’到油藏中流体的微妙变化。”长庆油田页岩油开发分公司技术与信息研究中心副主任刘环宇说，该系统将“修井后分析”转变为“修井前预警”，井筒诊断响应速度从小时级缩短至秒级。

更神奇的是，井下作业智能体从来不是“单兵作战”。当多口井的数据汇聚至云端平台，系统通过AI算法，优化整体作业方案，然后像经验丰富的专家一样根据历史数据预判工况，自动调用关联系统数据，自主学习编辑方案内容，指导油井下步治理措施，实现井下作业从“经验驱动”向“数据智能驱动”跨越。

“页岩油水平井井况复杂，作业人员遇到突发修井难题，故障处理平均耗时3天以上，不仅单井维护成本高，而且决策风险高。”长庆油田页岩油开发分公司技术与信息研究中心主任王骁睿算了这样一笔账：待井下作业大模型全面应用后，无论是故障处理效率，还是决策响应速度、跨部门协同效率都将大幅提升，单井年均维护成本也将有明显下降。