全球煤层气勘探开发以浅层煤层气为主，我国创新突破了深层煤层气不能高产的传统认识，率先实现深层煤层气商业化开发，累计提交探明储量超5000亿立方米，建成产能超25亿立方米/年。在近日召开的2025煤层气勘探开发年会上，专家认为，中国煤岩气（深层煤层气）革命将引领一场世界级煤层气产业革命，深部煤层气的潜力将会超过页岩气，有望形成年产千亿方级的大产业。从煤层气到煤岩气，不仅仅是术语上的变化，更是对煤系地层中天然气资源认知的一次重大变革，是一次科研范式转换，标志着我国在探索深层煤岩储层过程中取得了新的理论和技术突破。未来，油气企业需要深度参与煤炭地下气化产业，其技术突破将催生中国煤岩油气革命。我国率先实现深层煤层气商业化开发 全球煤层气勘探开发以浅层煤层气为主，我国创新理论和技术，突破了深层煤层气不能高产的传统认识，近年来多口深层煤层气探井取得高产，在鄂尔多斯盆地发现5个千亿方大气田，全国累计提交探明储量超5000亿立方米，建成产能超25亿立方米/年，掀起了深层煤层气勘探开发热潮。全球煤层气资源量为256.1万亿立方米，是常规天然气资源量的50%，主要分布在亚太和北美地区。上世纪80年代，美国煤层气开发取得突破，2008年产量达峰557亿立方米，但受页岩气革命等影响，2010年后产量回落，目前年产量约200亿立方米。澳大利亚在2021年产...
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2024年6月，笔者到访之江实验室并与国家最高科技奖获得者、中国科学院院士李德仁进行互动交流。在对谈中，李院士不经意地问：“你们油气行业的科研工作是假设驱动还是数据驱动？”笔者略加思索后回答：“油气行业，尤其是上游的勘探开发研究，目前还是以假设驱动为主，也就是先构建一个地质模型，再以此为指导开展迭代研究。”李院士颔首认同。半年多来，笔者一直在深入思考李院士提出的上述问题，并进一步结合近年来汹涌澎湃人工智能发展浪潮，探寻现代信息科技尤其是人工智能给油气资源开发领域带来哪些变革。 一些学者认为，人工智能（AI）是第四次工业革命的标志和引擎，但回顾工业革命演变史，笔者认为人工智能也许是新时代的“人类进步加速器”，将成为促进人类发展新的革命性力量，深刻地改变人类生产生活方式且成为新的时代标志，并引领人类从工业革命时代逐步进入人工智能时代。油气行业发展必须与人工智能时代相适应，尽快从假设驱动为主迈向数据驱动为主。各有千秋 相辅相成 传统认识中，假设驱动（Hypothesis-Driven）和数据驱动（Data-Driven）作为两种不同的方法论，适用于不同的情境且各有优缺点。 假设驱动是基于现有知识，依赖理论、经验甚至直觉提出事物如何运作的假设，再通过观察、实验、调查或其他形式的数据来验证这些初始假设，比如通过露头观察、薄片扫描、岩心分析、地球物理探测等直接获取的地质信息来验证预先构建...
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2月20日，从中国石油新闻发布会上获悉，日前，中国首口超万米科探井——深地塔科1井在地下10910米胜利完钻，成为亚洲第一、世界第二垂深井并先后创造了全球尾管固井“最深”、全球电缆成像测井“最深”、全球陆上钻井突破万米“最快”、亚洲直井钻探“最深”、亚洲陆上取芯“最深”等五大工程纪录，这是我国继“深空”“深海”之后，在“深地”领域取得又一重大进展。深地塔科1井于2023年5月30日开钻，肩负着科学探索、发现油气重大使命，致力于推动工程技术迭代升级，是中国石油深入贯彻落实习近平总书记关于“向地球深部进军”、“能源的饭碗必须端在自己手里”、勇当“能源保供顶梁柱”等重要指示批示精神，建设国家战略科技力量和世界能源与化工创新高地的标志性工程。此次，深地塔科1井成功从万米以下钻取了我国首份岩芯标本；全球首次在陆地万米深层钻探发现油气显示，丰富完善了万米深层油气地质认识。中国工程院院士孙金声评价：“深地塔科1井顺利完钻，代表着我国深地‘井工程’全链条基础理论和关键核心技术取得了跨越式提升，标志着我国在深地领域实现了重大突破，已经走到了国际最前列。”深地塔科1井从地表到钻抵万米，用时279天；从万米到最后近1公里，耗时300多天。万米钻探，步步惊心，每一米都是对未知的挑战，每一寸都是向极限的突破。钻探过程中，深地塔科1井克服超重载荷、井壁失稳、工具失效、地层井漏等困难。尤其是万米之下，钻杆柔软得...
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年产量超过20亿立方米后，中石油集团首次公开披露了其新开发的天然气品种——煤岩气的勘探开发现状和未来预期。 中石油方面对煤岩气的定义是：煤岩自身生成或其他气源运移而赋存于煤岩中，游离态和吸附态并存，游离气含量高，通过储层改造可快速产气并能获得工业化开采的烃类气体。 用更直观的话来说，煤岩气是埋藏深度比煤层气更深的、比页岩气更浅的非常规天然气。有业内人士形容其是用页岩气模式开发的深层煤层气。 2024年12月11日，在中国石油集团经济技术研究院与标普全球在北京共同举办2024（第十一届）国际能源发展高峰论坛上，中石油股份有限公司副总地质师、勘探开发研究院党委书记李国欣表示，煤岩气是不同于煤层气、页岩气的一种全新的非常规天然气。预计中石油集团2024年煤岩气的产量将达到25亿立方米，其中23亿立方米来自鄂尔多斯盆地。 李国欣称，按照当前的勘探开发节奏和生产规律，预计到2035年，中石油的煤岩气产量可达300亿立方米/年以上，占全国天然气总产量的10%以上。 煤岩气的独立性还有待进一步确认，目前主管部门尚未将其认定为一个新的独立矿种...
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12月15日，2025年全国能源工作会议在京召开。旨在总结2024年能源工作成果，并谋划2025年重点工作。 2024年，全国能源系统在习近平新时代中国特色社会主义思想的指引下，坚持以能源安全新战略为引领，统筹高质量发展和高水平安全，扎实做好各项能源工作。 能源安全保障能力取得新提高：坚持端牢能源饭碗，能源安全保障能力取得新提高。统筹高质量发展和高水平安全，充分发挥煤炭煤电兜底保障作用，持续推动油气增储上产，能源供应总体稳定。 能源绿色低碳转型取得新成效：坚持锚定双碳目标任务，能源绿色低碳转型取得新成效。坚定不移大力发展清洁能源，推动可再生能源替代，风电光伏跃升发展，重大水电项目有序推进，核电在运在建规模升至世界第一，新型电力系统加快构建，转型变革继续保持全球领先。 能源发展动能取得新提升：坚持改革创新根本动力，能源发展动能取得新提升。加快构建促进新能源高质量发展的体制机制，加快建设全国统一电力市场，稳步推进天然气市场体系建设，加快培育能源领域新质生产力，推动能源法治和标准建设取得重要进展。 能源监管工作取得新突破：坚持提升监...
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国产大模型浪潮中，或增添中国石油这位重磅选手。据环球网报道，8月2日，科大讯飞发布了《投资者关系活动记录表》，公司董事会秘书参与并解答了提问。据介绍，2024年5月，中国石油选择和科大讯飞共同建设“昆仑大模型”，双方共同推进大模型技术在油气勘探开发、炼油化工、新能源等领域的更多场景应用，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。 一石激起千层浪。中国石油作为国际能源化工领域的巨头，为何要进军大模型？究竟能带来怎样的示范效应。 能源行业研究员魏方超认为，人工智能是推动实体经济与数字经济深度融合的关键力量，对于促进产业深度转型升级具有重要意义。中国石油作为传统能源行业的代表，面临着技术革新、效率提升等多重挑战。通过建设“昆仑大模型”，可以全面释放人工智能在油气勘探开发、炼油化工、新能源等领域的应用潜力，推动中国石油向世界一流企业的目标迈进。 通过大模型技术，中国石油可以更加精准地预测油气资源分布、优化生产流程、提升安全管理水平，实现生产经营全过程的智能化升级。 此外值得注意的是，科大讯飞作为中国智能语音技术的领军企业，在人工智能领域积累了丰富的经验和技术优势。特别是在自然语言处理、智能语音交互等方面，科大讯飞拥有全球领先的技术实力。与中国石油的合作，将充分发挥双方在各自领域的优势，实...
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7月10日，国家能源局在北京组织召开2024年大力提升油气勘探开发力度工作推进会，深入贯彻落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略和大力提升油气勘探开发力度部署要求，总结前期工作经验，分析当前面临形势，对重点工作任务再动员、再部署，鼓足干劲，乘势而上，确保完成“十四五”后两年油气产储量目标任务，保障我国能源安全。国家能源局党组书记、局长章建华出席会议并讲话，局党组成员、副局长任京东主持会议。中国石油董事长戴厚良，中国石化董事长马永生，中国海油董事长汪东进、总经理周心怀，国家管网副总经理姜昌亮，中国科学院、中国工程院孙龙德院士、邹才能院士、孙焕泉院士、邓运华院士，油气企业有关负责同志及中国石油大学（北京）、中国石油大学（华东）、延长石油主要负责同志参会。会议指出，十年来，在各有关部门和地方的共同努力下，全国能源系统及油气企业全面贯彻落实能源安全新战略，坚决推进油气行业高质量发展。六年来，坚决实施“大力提升油气勘探开发力度七年行动计划”，从规划引领、投资落实、体制改革、绿色低碳转型、协调服务等方面推进油气增储上产。勘探新发现一批亿吨级、千亿方级大型油气田，呈现了高位增储的良好态势。原油产量由1.89亿吨提升到2.09亿吨，天然气产量由1602亿立方米提升至2324亿立方米，连续七年增产百亿立方米以上，油气供应保障能力持续提升，转型发展动力持续增强，为推动我国经济社会健康稳定发展做出了突...
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华为油气矿山军团解决方案总裁 蒋旺成各行业实践证明，人工智能将成为新质生产力的强力支撑大模型及平台能力将推动人工智能应用的快速开发和规划的推广复制油气企业应用人工智能大模型，要从场景规划、架构设计、运营体系三个方面进行全面思考与布局新质生产力的核心在于创新，关键则在于“质”，促进生产力提升的方式应该达到“有足够竞争力门槛”的目标。这意味着不仅要有新的技术突破，而且必须能够大规模复制、普惠全行业。如今，各行业实践证明，人工智能将成为新质生产力的强力支撑。其中，大模型及平台能力识别准、漏报少、泛化性强，是人工智能高质量发展的保障，将推动人工智能应用的快速开发和规划的推广复制。过去几年里，我们看到很多企业已经在不同程度上开展了人工智能的应用，但在传统的开发模型中，面临着五大挑战：一是算法精度低，准确率和误报率难以达到工业级的要求；二是负样本无法穷举，工业场景很多异常样本无法获取，并随着时间推移不断出现新的变化；三是算法通用性差，基于某个场景的应用，到了新的场景后需要重新开发或者优化；四是数据出园区，生产数据需要拿到企业之外训练，带来数据安全的问题；五是人才储备不足，面向人工智能开发的人员技能门槛要求高。面对这些人工智能落地难问题，引入新的架构和大模型技术成为破局的关键。新的架构主要指中心训练与边缘推理的两级架构。大模型则包含视觉大模型、预测大模型、自然语言大模型、多模态大模型及科学计算大...
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