近日，在全球矚目的能源行業盛會——2025阿布扎比國際石油展覽與會議（ADIPEC 2025）上，神開藍海智信重磅發布了其自主研發的AI-Drilling云平臺系統。作為融合前沿人工智能技術與油氣工程實踐的創新成果，該平臺一經亮相便吸引了眾多國際客戶、行業專家及合作伙伴駐足交流，展位現場氣氛熱烈。神開藍海智信還受邀參加多場技術論壇，與Aramco、KOC、ADNOC三家油公司就加速油氣行業向AI驅動轉型進行了深入的交流，充分彰顯了神開在全球能源智能化轉型中的技術實力與前瞻視野。

AI-Drilling云平臺系統是一款深度融合人工智能大模型（Large Language Models, LLMs）與多智能體（Multi-Agent System, MAS）協同架構的智能化鉆井決策平臺。平臺通過實時融合鉆井現場工程數據、隨鉆測量MWD、錄井數據、地質建模等多源異構數據，驅動多個專業化AI智能體并行協作，實現對鉆井過程的動態參數計算、智能分析與自主優化，從而顯著提升鉆井作業的效率、安全性與儲層鉆遇率。

AI-Drilling 云平臺系統

鉆井優化智能體猶如“人類專家”，具備自主感知、分析與行動的能力，通過融合三類關鍵信息進行協同決策：以實時數據為驅動，借助摩阻扭矩等行業模型進行模擬，并受到內嵌行業知識的引導。其核心智能體現在能夠洞察實時數據與模型預測之間的差異，并調用專家規則庫進行推理，從而精準診斷復雜工況的根本原因，生成可靠的決策方案。

在技術層面，其智能來源于一個多層次的閉環架構：通過WITSML標準協議實時接入并清洗多源數據，利用物理模型計算關鍵衍生參數，如機械比能、ECD、巖屑凈返速等，為后續分析奠定基礎。

模擬層基于實時軌跡、鉆具組合、井身結構、泥漿性能等構建工程參數預測模型，準確預測工程參數的變化趨勢，為異常識別提供基準。

認知與決策層是系統的核心。當實時數據的變化趨勢與模型預測的趨勢出現差異時，系統自動觸發專業分析智能體。內嵌的專家規則庫據此進行推理，完成異常診斷，隨后智能體自動檢索預設方案，或通過優化算法動態生成最優決策（如調整鉆壓、轉速等），并評估其風險與效果。最終系統將診斷結果與優化方案呈現給工程師，或自動執行參數微調，并通過持續學習閉環不斷進化其決策能力，從而實現鉆井過程的自主優化與安全管控。

鉆井優化智能體

2.地質導向智能體

地質導向智能體專注于精確導航鉆頭路徑，通過使用實時伽馬/電阻率隨鉆數據，利用TVT雙向擬合動態構建地質模型，運用高級推理方法和不確定性量化技術來分析儲層邊界，確定鉆頭的確切位置，基于分析結果，自動確定最佳目標靶點位置，并結合先進的路徑規劃算法提出最優軌跡建議。這一過程不僅提升了導向效率，還確保了鉆探活動的安全性和經濟性。

在技術層面，該智能體首先通過標準化協議獲取高質量的隨鉆實時數據，然后深度分析地質模型，基于當前鉆頭與儲層的位置關系，依據內置的專家規則庫和算法工具，規劃下步最優鉆進路徑，制定相應的調整策略，生成軌跡優化建議。

3.定向井設計智能體

定向井設計智能體是一個自動化的設計工具，能夠快速且高效地創建滿足特定工程要求的三維鉆井軌跡。通過接收到來自地質導向智能體的路徑約束與目標點指令或用戶指定的設計要求，并調用設計軌跡生成算法，自動輸入所有必要的軌跡設計參數，生成符合狗腿度（DLS）約束的三維待鉆軌跡。原本需要數十分鐘才能完成的軌跡設計工作，現在僅需秒級即可完成。

在技術層面，該智能體首先解析來自地質導向智能體或用戶自定義的指令，理解具體的設計要求和限制條件；接著利用高效的軌跡設計算法快速生成符合要求的鉆井軌跡，大大縮短了設計周期。

4. 視覺工況與井深追蹤智能體

視覺工況與井深追蹤智能體是一種先進的監控解決方案，部署了多模態視覺大模型，可以對鉆臺視頻流進行實時工況識別，如接單根、起下鉆、坐卡等關鍵操作狀態。結合鉆具表（BHA）元數據與多源傳感器，實現亞米級井深追蹤精度，有效彌補傳統傳感器因門限值滯后或失效導致的數據盲區；即使在沒有傳感器的情況下，智能體也能通過“視覺+邏輯”的雙重校驗機制提供可靠的監測結果，為用戶提供了一種低成本且高效的視覺解決方案。

視覺工況與井深追蹤智能體

在標準化AI產品難以滿足復雜工業場景需求的背景下，神開藍海智信推出面向油氣行業的AI Agent深度定制服務——不止于功能適配，更致力于構建與企業業務邏輯、知識資產和決策流程深度融合的專屬智能體系統。

私有知識庫構建：將歷史報告、專家經驗、事故案例結構化注入平臺，通過語義解析與實體關系抽取，轉化為結構化的油氣領域知識圖譜，并嵌入Agent的推理引擎，使AI不僅能回答通用問題，更能基于業務理解做出符合語境的判斷。

大模型定制與微調：依托高效參數微調技術（如LoRA、SFT），在Llama、Qwen等先進基座模型上注入行業先驗知識，訓練出行業專屬大模型，支持私有化部署，保障數據主權，同時具備持續學習能力，隨業務演進而自我更新。

多智能體編排引擎：基于模塊化、微服務化架構，提供可視化智能體編排平臺。用戶可根據實際業務流自由定義多個Agent之間的觸發條件、信息傳遞與協作邏輯。

Agent應用實例

隨著全球能源行業加速變革，神開制定了“遠程錄井-定測錄一體化-人工智能輔助決策-智慧井場”四步走數字化發展路徑，此次AI-Drilling云平臺系統在海外的成功亮相，不僅標志著神開在人工智能與傳統油氣深度融合方面邁出關鍵一步，也展現了其推動全球鉆井作業向自動化、智能化、綠色化轉型的決心與能力。

未來，神開將秉持幫助客戶“安全、高效、環保獲取能源”的發展理念，持續加大在AI+能源領域的研發投入，攜手全球合作伙伴，共同構建更加高效、安全、可持續的能源開發新生態。