青海油田采气一厂单井生产管理优化提升项目-临时

计划编号:

****

计划类别:

临时

计划时间:

2026-12

项目类别:

服务类

项目分类:

三类

项目名称:

**油田采气一厂单井生产管理优化提升项目

项目单位:

****

投资计划批复文号:

石油青计〔2026〕204号

项目概况:

对DeepSeek、Qwen等市面主流的最新版本的AI大模型进行全面测评分析，结合采气一厂软硬件条件，选择最适配的AI大模型进行本地部署。 2.企业专业知识库建设 （1）根据涩北气田业务特点，建立向量化数据模型。 （2）围绕气田开发生产，全面收集结构化与非结构化数据、技术文档、技术规范、行业标准、规章制度、最优井藏治理方案、气井典型生产案例等资料。通过数据清洗算法完成无效数据剔除、缺失值补全和异常值修正；基于特征工程算法自动提取核心工况特征，构建标准化特征数据集，对非结构化资料进行语义解析、结构化转换与向量编码，存入分布式向量知识库，建立索引检索机制，为智能研判提供真实、规范、可溯源的私有数据支撑。 3.人工智能平台核心功能开发 （1）智能体调度引擎：搭建****中心****中心，预设智能体能力规约、入参/出参标准、权限校验协议和数据交互协议，使各类智能体能够被系统调度引擎自动发现、动态接入，并实现负载均衡调度，实现业务智能体的热插拔、可扩展和可迭代。 （2）可视化流程编排引擎：将各业务智能体的研判、检索、分析和输出动作拆解为标准化流程原子节点，实现全流程可控管理；支持前端可视化拖拽式流程拼接、上下游节点条件联动、分支逻辑配置和触发阈值自定义；内置自动流转与人工兜底双链路机制，支持操作人员暂停流程、修正参数、替换研判依据和审批确权后继续流转；所有操作全程日志留痕、可审计、可溯源，满足油气生产合规管控要求。 （3）可配置建模引擎：基于可配置维度建模引擎+动态权重算法组件实现个性化适配，支持技术人员按区块属性、单井气藏特征和生产制度差异，自定义数据统计口径、异常判定阈值、特征权重配比、分析时间粒度和评价体系维度，动态更新模型推理逻辑，快速适配不同区块、不同井型、不同工况的个性化研判与分析需求，实现“一区块一模型、一工况一策略”。 （4）专家规则编译引擎：通过专家规则编译引擎与模型参数增量更新机制沉淀气田专属技术体系，支持技术人员录入气田专属经验公式、问题研判逻辑、工况匹配规则和现场实操处置方法，自动转换为模型可识别的推理规则与权重参数，并通过增量更新方式同步至智能体推理内核，持续迭代优化研判逻辑，实现现场专家经验持续赋能模型精度提升。 （5）知识库解析入库引擎：集成多模态文档解析引擎、语义抽取结构化组件和增量向量更新算法实现知识库自主完善；可自动抓取、解析会议

招标组织形式:

委托招标

招标方式:

公开招标

招标组织模式:

一单一招

标包数量:

1

招标公告预计发布时间1:

2026-12-25 00:00

项目类别分类:

招标范围:

对DeepSeek、Qwen等市面主流的最新版本的AI大模型进行全面测评分析，结合采气一厂软硬件条件，选择最适配的AI大模型进行本地部署。 2.企业专业知识库建设 （1）根据涩北气田业务特点，建立向量化数据模型。 （2）围绕气田开发生产，全面收集结构化与非结构化数据、技术文档、技术规范、行业标准、规章制度、最优井藏治理方案、气井典型生产案例等资料。通过数据清洗算法完成无效数据剔除、缺失值补全和异常值修正；基于特征工程算法自动提取核心工况特征，构建标准化特征数据集，对非结构化资料进行语义解析、结构化转换与向量编码，存入分布式向量知识库，建立索引检索机制，为智能研判提供真实、规范、可溯源的私有数据支撑。 3.人工智能平台核心功能开发 （1）智能体调度引擎：搭建****中心****中心，预设智能体能力规约、入参/出参标准、权限校验协议和数据交互协议，使各类智能体能够被系统调度引擎自动发现、动态接入，并实现负载均衡调度，实现业务智能体的热插拔、可扩展和可迭代。 （2）可视化流程编排引擎：将各业务智能体的研判、检索、分析和输出动作拆解为标准化流程原子节点，实现全流程可控管理；支持前端可视化拖拽式流程拼接、上下游节点条件联动、分支逻辑配置和触发阈值自定义；内置自动流转与人工兜底双链路机制，支持操作人员暂停流程、修正参数、替换研判依据和审批确权后继续流转；所有操作全程日志留痕、可审计、可溯源，满足油气生产合规管控要求。 （3）可配置建模引擎：基于可配置维度建模引擎+动态权重算法组件实现个性化适配，支持技术人员按区块属性、单井气藏特征和生产制度差异，自定义数据统计口径、异常判定阈值、特征权重配比、分析时间粒度和评价体系维度，动态更新模型推理逻辑，快速适配不同区块、不同井型、不同工况的个性化研判与分析需求，实现“一区块一模型、一工况一策略”。 （4）专家规则编译引擎：通过专家规则编译引擎与模型参数增量更新机制沉淀气田专属技术体系，支持技术人员录入气田专属经验公式、问题研判逻辑、工况匹配规则和现场实操处置方法，自动转换为模型可识别的推理规则与权重参数，并通过增量更新方式同步至智能体推理内核，持续迭代优化研判逻辑，实现现场专家经验持续赋能模型精度提升。 （5）知识库解析入库引擎：集成多模态文档解析引擎、语义抽取结构化组件和增量向量更新算法实现知识库自主完善；可自动抓取、解析会议纪要/研讨内容、专业技术文件、技改成果、疑难井处置案例等数据资料，将零散资料进行结构化、标准化处理，匹配对应井型、工况、问题标签，实时同步至分布式向量知识库，实现知识库动态扩容与内容更新，持续丰富场景数据。 （6）自主增量学习引擎：依托行为日志采集、反馈样本归集和小样本增量学习引擎实现闭环进化；全面采集智能体运行推理日志、人工干预修正记录、治理前后效果对比数据和无效方案归集数据，形成持续迭代的专属微调数据集；基于轻量化LoRA增量微调技术，持续优化智能体场景推理逻辑、流程调度策略和方案生成适配性，降低研判误差、提升场景适配能力，实现智能体“运行采集-反馈归集-样本训练-能力优化”的全自动闭环进化。 4.气井生产管理相关智能体开发 （1）气井生产异常发现智能体：自动接入单井实时数据、历史标准工况数据和各区块生产异常阈值等数据，依托AI算法拟合单井个性化生产曲线，并结合实际生产情况识别曲线异常，实现气井生产异常的智能化判别；该智能体的分析模型和数据模型支持智能化迭代升级。 （2）气井异常原因分析智能体：整合单井历史生产异常数据、关联工况参数、地质数据、措施作业数据和动态监测数据等，建立生产异常情况下各类数据的对应关系，构建气井专属生产异常特征库；针对生产异常井，依托AI推理大模型自动开展多维度数据关联分析，实现气井异常原因智能研判；该智能体的分析模型和数据模型支持智能化迭代升级。 （3）气井维护措施推荐智能体：基于异常原因分析结果，结合历史治理案例库、单井工况特征、动静态开发数据和区块开发标准，针对不同类型气井异常问题，依托AI推理大模型自动匹配最优的“一井一策”治理方案，实现生产异常井“发现即出方案”的高效闭环；该智能体的分析模型和数据模型支持智能化迭代升级。 （4）实施效果跟踪评价智能体：自动跟踪单井治理前后的核心指标变化，通过AI算法开展同比、环比的分析，并与气井正常生产工况进行对比，量化测算气井治理增效成果和气井恢复情况；自动生成单井治理全流程分析报告，标记方案有效性，持续迭代优化模型算法，减轻基层人员负担，实现单井治理“可量化、可追溯、可优化”的闭环，持续提升气井生产管理水平。

主要投标人资格要求:

具有独立法人资格，并依法取得有效期内的营业执照；近3年承揽的与本项目类似的油气田相关技术服务业绩证明、用户评价及证明。

其他事项说明:

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