①
AI生产过程优化
核心用例
⚠️ 痛点：85年历史的老油田面临产量递减与运营成本攀升的双重压力，传统经验驱动的生产决策难以应对日益复杂的地质条件。
💡 方案：部署AI驱动的生产过程优化系统，利用历史地震数据再处理、时序Transformer模型和自主钻井技术，实现从勘探到生产的全链路智能决策。
实施路径
Step 1 — 数据资产盘点：整合90年地质勘探数据，每日10亿数据点实时接入工程解决方案中心，建立行业最大规模工业数据湖。
Step 2 — AI模型训练：开发700亿参数行业大语言模型（1万亿参数版本在研），训练时序Transformer模型对生产过程实时建模。
Step 3 — 自主钻进部署：AI驱动钻井系统实现自主优化钻速和井轨迹，减少人工干预。
Step 4 — AI地震数据再处理：用AI重新处理历史地震数据，生成新勘探洞察，降低新井投资风险。
Step 5 — 闭环优化：实时数据反馈驱动模型持续迭代，将产量优化从"月度调整"推向"分钟级响应"。
关键技术
05.01.01 大模型/AI · 700亿参数行业LLM + 时序Transformer模型，能源行业首个工业大模型
沙特阿美自研的工业大语言模型是能源行业首个专有LLM，当前运行700亿参数版本，1万亿参数版本在开发中。模型利用企业90年积累的地质、地震和生产数据训练，能为工程师提供实时操作建议。时序Transformer则对生产过程的连续性进行建模，以最少人工输入实现需求预测、产量优化和产品质量预判。
05.02.01 大数据分析 · 每日10亿数据点汇聚Dammam-7超级计算机，1,500 PB存储
沙特阿美将数据存储容量扩至1,500 PB，数据中心算力翻倍。Dammam-7超级计算机作为中东地区最快的系统之一，配合多台NVIDIA Superpods，支撑全油田的实时数据处理。2025年与Groq合作建成中东首个AI推理中心。
📊 核心成效：石油产量提升8.44%，AI自主钻井减少人工干预、提高钻井精度，历史地震数据AI再处理显著降低勘探成本。
②
数字孪生油田管理
核心用例
⚠️ 痛点：12,500平方公里油田资产高度分散，传统巡检方式无法实时掌握全域设备状态，异常响应滞后。
💡 方案：构建AI驱动的数字孪生油田管理平台，对全域设备进行虚拟映射，实现远程监控、仿真推演和智能调度。
实施路径
Step 1 — IoT全域感知层：在12,500km油田铺设IoT传感器网络，采集压力、温度、流量、振动等关键工艺参数。
Step 2 — 数字孪生建模：基于工程数据构建1:1虚拟油田模型，覆盖井口、管汇、分离站、集输管网等核心设施。
Step 3 — 实时数据融合：IoT数据经IT/OT融合网关进入数字孪生平台，实现物理油田到虚拟油田的秒级同步。
Step 4 — 仿真推演引擎：在虚拟环境中模拟不同生产方案的效果，辅助制定最优开采策略。
Step 5 — 远程控制闭环：数字孪生分析结果反馈到现场控制系统，实现远程调整和自动优化。
关键技术
03.01.01 数字孪生 · 12,500km油田全域1:1虚拟映射，秒级数据同步
北格瓦尔油田的数字孪生覆盖了全球最大油田的全域资产，从地下油藏模型到地面集输管网全部数字化映射。IT/OT融合架构打通了现场SCADA系统与云端分析平台的数据链路，使操作员可以在中央控制室实时掌握任意一口井的生产状态。
01.01.05 IoT设备 · 海量传感器节点覆盖全油田，支持边缘计算实时预处理
在12,500平方公里的油田范围内部署了大规模IoT传感器网络，采集包括井口压力、温度、油气比、设备振动等关键参数。边缘计算节点进行本地数据预处理，减少数据回传延迟，确保数字孪生模型的实时性。
📊 核心成效：实现12,500km油田资产全域可视化监控，运维响应速度大幅提升，数字孪生仿真辅助产量优化决策。
③
预测性维护系统
核心用例
⚠️ 痛点：油田设备分布广、工况恶劣，非计划停机造成的产量损失巨大，全球工业领域设备故障和停机每年损失约1万亿美元。
💡 方案：基于AI预测性维护系统，利用设备运行数据训练故障预测模型，将被动维修转变为主动预防，最大限度减少非计划停机。
实施路径
Step 1 — 设备数据采集：对关键设备（泵、压缩机、分离器、发电机等）安装振动/温度/油液分析传感器，建立设备运行数据库。
Step 2 — 故障模式建模：基于90年运维数据训练AI模型，识别典型设备的故障特征和退化曲线。
Step 3 — 实时健康监测：AI模型持续分析设备运行参数，自动检测异常模式并评估剩余可用寿命。
Step 4 — 智能维修排程：预测结果接入维修管理系统，在设备失效前自动生成最优维修窗口建议。
Step 5 — 知识沉淀反馈：每次维修结果反馈至模型，持续提升预测准确率。
关键技术
05.01.04 预测性维护 · AI模型基于90年运维数据训练，覆盖全油田关键设备
通过机器学习分析设备振动频谱、温度变化曲线和油液金属含量，AI可提前数周预判设备故障。Aramco LEAP 2025演讲中强调，仅全球非计划停机和设备故障造成的损失就达1万亿美元/年，AI预测维护可大幅降低这一数字。
08.02.01 预测性维护 · 设备可靠性管理体系与AI深度融合
预测性维护系统与Aramco的资产可靠性管理体系深度融合，不仅预测故障，还评估故障对生产的影响优先级，自动匹配备件库存和维修资源。系统同时追踪MTBF（平均故障间隔时间）等可靠性指标，形成持续改善闭环。
📊 核心成效：设备停机时间显著减少，非计划停机导致的产量损失大幅降低，维修成本优化。
④
碳排放监测优化
核心用例
⚠️ 痛点：作为全球最大石油生产商之一，碳排放管理面临监管压力与ESG投资者要求的双重挑战，需要精确、透明的排放在线监测体系。
💡 方案：建立数字化碳排放监测与优化系统，实现Scope 1&2排放的实时追踪、预警和自动优化，将碳管理与生产运营深度融合。
实施路径
Step 1 — 排放源数字化：识别全油田Scope 1（直接排放）和Scope 2（间接排放）全部排放源，部署传感器和计量设备。
Step 2 — 碳足迹核算引擎：建立基于GB/T和GHG Protocol的碳排放自动核算模型，实现每桶油当量的碳排放精确计算。
Step 3 — 实时排放看板：构建碳排放实时监控仪表盘，按区块/工艺/设备维度展示排放强度和趋势。
Step 4 — AI减排优化：AI分析排放热点，推荐工艺参数调整方案（如火炬优化、压缩机能效提升）。
Step 5 — ESG合规报告：自动生成符合国际标准的碳排放报告，支撑投资者沟通和监管报送。
关键技术
09.02.01 碳足迹 · Scope 1&2全口径排放实时追踪，每桶当量精确核算
碳排放监测系统覆盖了从井口到集输站的整个生产过程，追踪甲烷泄漏、火炬燃烧、电力消耗等关键排放源。AI模型持续分析各工艺环节的碳排放强度，识别减排机会并自动推荐优化方案。
09.03.01 能源监控 · 碳排放与能耗联动分析，AI驱动火炬气回收优化
能源监控系统与碳排放监测联动，实时追踪电力和燃料消耗。AI优化火炬气回收系统，减少伴生气放空燃烧，既降低碳排放又提高资源利用率。系统同时监控压缩机组、泵组等大型耗能设备的能效曲线。
📊 核心成效：Scope 1 & 2 碳排放每桶油当量降低8.21%，碳排放与生产运营深度融合。
⑤
智能安全管理
核心用例
⚠️ 痛点：油气生产涉及高压、高温、易燃易爆等极端工况，传统安全管理依赖人工巡检和事后分析，难以做到实时风险预警。
💡 方案：构建基于AI和IoT的智能安全管理体系，实现人员安全、工艺安全、设备安全和网络安全的四维一体化管控。
实施路径
Step 1 — 感知层部署：在关键区域部署气体探测器、热成像摄像头、人员定位标签和紧急停机系统联动接口。
Step 2 — AI风险识别：计算机视觉实时识别人员未佩戴PPE、闯入危险区域等不安全行为；AI分析工艺参数异常预警。
Step 3 — 工控安全加固：对SCADA/DCS等工控系统实施网络安全防护，部署网络入侵检测和资产漏洞管理。
Step 4 — 应急响应联动：AI预警自动触发应急响应流程，推送撤离路线、关井方案到相关人员终端。
Step 5 — 安全文化数字化：安全事件数据沉淀为知识库，AI分析根因，驱动安全培训和流程优化。
关键技术
08.03.01 工控安全 · 油田SCADA/DCS系统安全防护，网络入侵检测
智能安全管理覆盖工控安全层面，对油田SCADA和DCS系统实施纵深防御。部署网络入侵检测系统、资产漏洞管理和安全事件响应（SIEM）平台，确保关键基础设施不受网络攻击威胁。
05.01.01 大模型/AI · 计算机视觉 + GenAI 安全知识助手，赋能一线操作人员
利用计算机视觉技术实时识别作业现场的不安全行为和状态，结合GenAI安全知识助手为一线员工提供即时安全指导。Aramco LEAP 2025演讲强调年轻人才培养，AI安全系统同时承担了"老师傅经验数字化传承"的功能。
📊 核心成效：安全事件显著减少，通过AI实时预警将被动响应转变为主动预防，工控安全防护能力大幅增强。