胜利油田：以AI赋能应急管理

近日，在胜利油田孤东采油厂KD34采油平台控制室内，闪烁的屏幕上突然弹出压力异常预警。值班员王师傅立即调出实时数据曲线，发现某段输油管道压力值正以每分钟0.3兆帕的速度攀升。随着“启动三级响应预案”的指令下达，智能系统同步推送处置要点：关闭上游阀门、启动备用泵组、疏散周边人员。20分钟后，压力值回归正常区间。

数据显示，胜利油田通过部署新型传感器，数据采集完整率从68%提升至91%，深海设备年维护成本降低40%。当前，该油田正通过优化数据治理、改进算法模型、重构协同机制等路径，推动应急管理从经验驱动向智能辅助转型。

数据治理：破解信息采集难题

渤海油田某深海平台上，工程师李伟正在检查新投用的耐腐蚀压力传感器。这些采用特种合金外壳的设备，在海水腐蚀环境中已稳定运行8个月，单台年维护费用从20万元降至12万元。而在200公里外的胜利油田KD12区块，防爆型传感器正抵御着沙尘暴的侵袭。“过去普通传感器3个月就要更换，现在使用寿命延长至1年。”技术员张磊指着监控屏幕说，该区块单井数据完整率从72%升至93%，月度维护工时减少60%。

通过部署北斗授时系统，胜利油田解决了曾经十分头痛的数据同步问题。全油田2.3万个监测点实现毫秒级时钟同步，时间戳错乱率从15%降至1%。在数据清洗环节，胜利油田引入小波变换算法，自动识别输油管道压力数据中的电磁干扰噪声，使数据偏差从12%缩小到3%。在最近一次跨油田应急演练中，地质构造数据共享使泄漏扩散模拟误差从30%收窄至12%，联合处置效率提升40%。

模型优化：提升场景适应能力

油田的特殊地形曾让火灾预测模型频频失误，但在引入人工智能算法等新一代信息技术后，火灾预测模型变得更加“聪明”。在胜利油田某山地井场，技术人员采集了20类地形数据重构算法模型。通过植入地形高程参数和植被分布特征，火灾蔓延预测误差从45%降至18%。“模型现在能自动识别山脊对火势的阻挡作用，建议的隔离带位置更精准。”据胜利油田安全主管邓建华介绍，该系统在最近一次山地井场火灾中，为消防队规划的最佳扑救路径，将灭火时间缩短了25%。

类似的算法也被用于改善因设备老化造成的模型失效问题。胜利油田建立动态学习机制，当抽油机振动频谱偏移超过15%时，系统自动触发模型增量训练。一台服役7年的抽油机经过3轮模型更新，可以将故障预警准确率稳定在89%以上。

值得一提的是，胜利油田针对数据样本不足的情况，也进行了积极探索和尝试。例如在泄漏应急处置中，技术人员开发参数迁移技术，将海上平台模型适配陆地油库时，仅需补充10%新数据即可完成调整，训练成本降低70%。而在极端事故模拟中，胜利油田运用生成对抗网络（GAN）技术，将5年间的7起重大井喷事故数据扩展至85组合成样本。改造后的模型在模拟测试中，对井喷前兆的识别率从32%提升至78%。

 “虽然合成数据不能完全替代真实案例，但显著改善了模型对罕见工况的响应能力。”技术负责人王文通说。

人员转型：跨越数字技能鸿沟

“这个增强现实指导就像有个老师傅在眼前一步步教。”58岁的巡检员张建国拿着AR设备，跟着动画一步步学习智能巡检系统操作。胜利油田推出的可视化手册，将43项常见操作转化为三维动画，老员工系统操作通过率从52%提升至89%。

数字化转型的过程并非一帆风顺，如何让老员工跨越数字技能的“鸿沟”，让胜利油田技术团队伤透了脑筋。在孤岛采油厂，老员工最初抵触智能终端，技术团队采用“师徒结对”的模式，经过新员工与老员工几个月的结对协作培训，让老员工逐渐适应使用系统进行日常巡检。值得一提的是，这种新老协同的工资模式，还催生了场站智能化改造模式的创新。在联合站的智能化改造中，老师傅李洪明的技术经验与年轻技术员的编程能力形成互补，他们共同开发的智能阀门控制系统，既能自动调节流量，又保留了手动应急操作接口，在突发停电事件中发挥了关键作用。

另一方面，胜利油田也正在借助信息技术破解员工知识结构单一的困境。在实训基地的VR演练舱内，员工可体验12类事故场景，实现了井喷模拟考核参训人员平均得分提高37%。同时，胜利油田与中国石油大学合作开设“石油工程+AI”双专业培训班，首批20名学员已参与优化3个应急模型，例如学员王斌开发的抽油机健康预测模块，通过融合设备运行数据和维修记录，使故障预警准确率提升15%。在刚结束的技能竞赛中，员工提出的17项优化建议中，有5项已落地应用，预计年创效超200万元。

随着23个微服务模块的平稳运行、86%老员工通过系统操作考核，胜利油田的探索为行业提供了可借鉴样本。在最近召开的全国油田安全会议上，该油田展示的智能应急体系，已实现从单点预警到全局协同的跨越式发展。未来，该油田将继续推进数据治理体系优化、复合型人才培养、技术标准制定，让人工智能真正成为保障安全生产的可靠力量。