随着人工智能技术的发展，人工智能（AI）正加速从技术创新迈向产业应用，深度参与勘探开发、工程设计和生产决策等核心业务环节，进入以数据资源、行业知识和智能决策能力为核心的新阶段，实现由数字油气田向智能油气田迈进。人工智能技术在油气开发各阶段不同场景的应用，不仅可以大大提升生产效率、降低油气开发成本，而且可以提升油气田开发质量，优化油藏管理与生产运营、提升采收率。
爬壁机器人防腐施工作业技术
爬壁机器人防腐作业技术主要搭载除锈、喷涂模块等智能作业装备，该机器人具备自主爬壁牢牢吸附在储罐外壁，沿着罐壁平稳移动，同步开展罐体除锈、防腐喷涂作业。作业人员驻守地面，远程操控设备并紧盯实时运行参数；配套废渣粉尘回收装置同步工作，施工现场不见扬尘，作业全过程规范洁净，是油建施工现场一种新型智能作业装备。
智能装备的投用，一改以往依靠人员登高、动火作业的传统施工模式，从源头上规避高空作业、动火作业的风险，可以大大提高施工工作效率。而传统的储罐防腐施工作业，需要提前搭设大面积脚手架，施工人员登高和受限空间作业有一定风险，施工质量与效率也很难稳定把控。人工打磨除锈会产生扬尘，而利用该先进作业技术自带废渣粉尘回收系统，施工全程抑尘降噪，实现污染物闭环收集。
该技术在油田建设工程施工现场中的应用，不仅可以有效替代人工开展标准化作业，降低施工作业人员劳动强度，提升施工工伤效率，而且罐体除锈打磨均匀彻底，防腐涂层厚度把控精准一致，施工质量得到显著提升。对比传统人工作业，整体施工效率提升四成以上，现场作业人员同步缩减，真正收到安全提级、效率提速、绿色提质的综合效果。
超声自动爬壁检测技术
超声自动爬壁检测技术可以有效解决传统检测方法中登高、搭架子、辅助等制约罐壁板全面扫查检测问题，降低安全生产风险，提升检测效率和检测精准度。
该技术采用罐壁腐蚀超声自动爬壁检测系统，外壁检测时不需要停罐，可以沿罐壁自动爬行进行腐蚀检测，实现在线实时检测。检测爬壁机器人主要基于吸附、移动及作业三方面原理运行，通过磁吸附方式附着于储罐壁面，依靠轮式移动方式在壁面移动，搭载除锈检测等作业设备，利用超声、高压水射流等技术完成相应任务。
该技术具有检测操作实用方便、数据实时显示、扫查图像直观、检测精准度高可达0.01毫米级、检测数据可保持和可追溯、数据存储并形成图形报告、检测缺陷定量精准、检测结果能够客观地反映被检件的真实情况等优点。
罐壁板腐蚀检测是评价储罐安全状况的一项关键检测项目。传统储罐壁腐蚀检测采用人工超声测厚方法，较高处需要搭脚手架，需要对测厚位置打磨，费时费力，且成本高、效率低、安全风险大。利用爬壁机器人，不仅可代替人工在高空、危险环境下作业，实现储罐高处壁厚腐蚀状态全面扫查检测，而且适应性强、免搭脚手架，可快速拆装快速作业，降低现场检测成本，提高检测效率和缺陷检出率，保障设备本质安全。据统计，胜利油田应用该超声爬壁机器人对10余家单位储罐壁板进行全面扫查检测，已累计发现储罐腐蚀减薄77处。
油气井智能计算模型技术
该技术针对油气田开发中后期积液水淹频发等难题，依托大数据分析与人工智能建模技术，创新构建智能计算模型，为每口油气井建立精准 “数字画像”。
该模型可自动剥离历史生产数据中的异常干扰，精准锁定油气井稳定生产特征，通过梳理油气的生产数据，结合连续生产时长、产量、压差波动等关键参数，自动筛选各井稳定生产时段，依托智能算法精准捕捉数据变化，科学确定单井临界携液压差阈值。
目前，该模型已在国内多个油气田推广应用。经验证多口生产井的智能计算结果，与人工经验标定值高度吻合，模型精准度和通用性性能良好，计算准确率达91%。它的应用可有效减少每口油气井计算工时，每年可节约可观的工时，该模型具有很好地适用性、有效性与通用性，具有良好的推广应用价值。
钻完井环节的人工智能技术
该技术可解决钻完井过程的实时钻井参数智能调控、自动导向钻井、井涌风险预警可有效减少非生产时间，降低单米钻井成本，在深水领域的钻井成本降幅更突出。此外，非常规开发需要部署大量钻井、通过分段压裂维持产量，依托智能优化压裂分段方案，可使页岩油气单井初期产量提升3%～8%。
目前国外石油公司利用该技术可以有效优化钻井工艺、降低单井钻井成本，有效提升页岩改造效果。国内开发的智能压裂决策系统，涵盖数据治理、缝网优化、段簇优化、泵序优化等工作场景，融合大数据与数字孪生技术，通过超前模拟的代理模型替代传统针对单井的复杂模拟计算，借助AI算法开展多目标寻优。将数据驱动与规则约束相融合，实现压裂方案一键式生成，人工时效提升80%以上。
随着数字化与人工智能技术推动能源消费新增长，传统能源企业在钻完井环节通过规模化应用人工智能技术，在成本控制、生产力提升和效率优化等方面的技术应用，推动石油开发企业成本降低，提升油气产量。
注采开发环节的人工智能技术
该技术主要依托生产曲线的智能拟合、油藏建模的快速迭代，进而助力采收率提升。油藏数值模拟代理模型、自动历史拟合，可使油藏模型迭代速度提升2~4倍。注采智能调配可使老油田采收率提升5%~10%。设备预测性维护则可提前预警抽油机、电潜泵、海上设施的故障，减少非计划停机，降低运维开支。实时生产管控可使生产端整体运营成本下降10%~15%。
中国石化依托长城大模型，叠加油藏领域专业AI智能体系，实现了AI辅助地质建模、数值模拟自动历史拟合、产量动态预测、注采动态分析模型。沙特阿美通过500多项AI应用优化全生产流程，每年可节约运营开支400亿美元。
目前，应用于注采开发环节的AI技术有斯伦贝谢的Eclipse AI代理模拟器、斯伦贝谢的Eclipse AI代理模拟器以及国产的HiSim油气藏模拟工业软件等。