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在数字化转型的浪潮中,企业需要更敏捷、更智能的服务响应 ——
Oil-Agent 智能体平台
,正是为解决这一核心需求而生。
依托对油气开采全链路的深度洞察,它已沉淀
自喷井诊断
、
油藏数模
、
地质软件自动操作
等油气开采场景的
专属智能体
,这些场景化智能体的落地,让油气开采从 “
人工驱动
” 转向 “
智能自主
”,真正实现复杂业务的高效流转。
自喷井诊断智能体
油藏数模智能体
地质自动操作智能
油藏工程百科智能体
石油文稿优化助手
石油数据分析助手
自喷井诊断智能体
(输出片段)
自喷井诊断智能体,它能实时接入井筒油压、套压等工况数据,自动完成多维度特征分析 ——10 分钟内输出故障研判(如结蜡、堵塞等),同步生成 “
清蜡作业方案 + 周期优化 + 效果验证
” 全流程策略,彻底替代传统人工 “
4小时以上分析 + 经验依赖
” 的滞后性。
自喷井诊断智能体让井筒运维从 “
被动抢修
” 转向 “
主动精准管控
”,单井运维成本降 40%。
* 该智能体未开放公共试用,请点击 “我想试用” 申请开通使用权限
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油藏数模智能体
(
输出结果片段)
油藏数模智能体,可自动接入油藏地质、生产动态数据,一键启动数值模拟流程 —— 通过 AI 算法自主完成历史拟合的参数迭代调优(替代工程师
80% 的重复性调参工作
),
拟合精度达 95%
以上。
它输出的模拟结果附带可视化趋势图与储量评估建议,既帮工程师从机械性工作中解放,也让油藏开发决策的效率与精准度双重提升,单项目的数模
成本直降 60%
。
* 该智能体未开放公共试用,请点击 “我想试用” 申请开通使用权限
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地质软件自动操作智能体
(输出结果片段)
地质软件自动操作智能体,以大模型为核心:先解析用户的地质分析需求,再从专属知识库中匹配对应的标准化操作流程,自动调用适配的 RPA 脚本 —— 替代地质工程师在建模、数据导出等环节 80% 的重复性软件操作(如批量图层绘制、参数批量录入)。
原本需 2 小时的人工重复操作,智能体 15 分钟即可完成,且操作准确率达 100%,既规避人工误操作风险,也让工程师聚焦高价值的地质分析工作,单项目
人力成本直降 60%
。
* 该智能体未开放公共试用,请点击 “我想试用” 申请开通使用权限
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油藏工程百科智能助理
一个专注于油气田开发领域的专业术语智能查询助手。致力于为石油行业的工程师、科研人员以及石油院校的师生提供
权威、准确、结构化
的专业术语解释服务。
在
油气田开发与油藏工程实践中,涉及大量跨学科的专业术语与概念,从地质建模、储层描述到钻井工程、增产措施,每一个环节都有其独特的“技术语言”。
通过系统化的知识梳理,将复杂的术语转化为清晰易懂的解释,并结合实际工程背景、技术原理甚至应用案例进行说明,帮助用户快速理解核心概念。
提升专业知识获取效率,减少因术语理解偏差导致的技术沟通障碍,为油气行业的技术创新与人才培养提供智能化支持。
在线试用 >
石油文稿优化助手
对石油产业链的深度理解跨越了上游勘探、中游储运与下游炼化的完整链条,其核心在于系统把握各环节间紧密衔接、动态平衡的复杂逻辑。
专注于对海量且碎片化的技术资料——涵盖地质勘探数据、管道输送参数、炼化工艺方案等——进行高效整合、精密分析与专业提炼,并将其转化为结构清晰、表述严谨、完全符合行业规范与技术标准的正式文档与报告。
这项专业服务贯穿从资源发现到产品交付的全价值链,致力于帮助客户提升决策质量、强化合规能力、并有效管理与传递核心知识与技术信息,为产业链各环节的安全、高效与可持续发展提供坚实的文本支持与知识保障。
在线试用 >
石油数据分析助手
专为能源领域的决策者与工程师量身打造,旨在成为您可信赖的专业智囊。
深度融合石油工程的深厚行业逻辑与前沿高级数据科学技术,构建了覆盖全产业链的精准知识体系——上游聚焦储量评估(如DCA产量递减分析、EUR可采储量预测),下游深入市场与运营(如裂解价差模型、精细化库存分析)。
依托这一体系,我们能够为您提供从初始数据采集与清洗、到深度分析与建模、直至最终商业洞察与策略生成的端到端、全流程专家级辅助。
我们目标是赋能您的每一个关键决策,在提升工程效率的同时,显著增强商业竞争力。
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可试用
可试用
可试用
智赋汽油·洞见未来
Oil-Agent 平台不仅覆盖油气专属智能体,更配套了丰富的行业通用智能体矩阵:从
数据批量处理
、
文档智能解析
,到
报表自动生成
、
跨系统流程衔接
等高频场景,均已封装为即用型智能体。
这些通用智能体支持与油气专属能力灵活组合 —— 比如:
“
文档智能解析 + 抽油机井诊断
” 联动,可自动提取报告数据并触发故障研判;
“
报表自动生成 + 油藏数模
” 搭配,能一键输出模拟结果可视化报告。
无需额外开发,即可快速补全业务全链路的智能化能力,让油气企业的数字化升级更全面、更高效。
智能体工作流实例
“
拖拉拽式工作流编排
”,让油气业务人员无需代码,通过拖拽智能体节点、连线配置逻辑,就能将工况分析、数模计算等业务场景,快速转化为自动化、智能化的作业流程。
从场景构思到智能体落地,周期从周级压缩至小时级,彻底降低油气 AI 场景的搭建门槛
。
我想试用 >
行业通用智能体矩阵
Oil-Agent 平台不仅覆盖油气专属智能体,更配套了丰富的行业通用智能体矩阵:从
数据批量处理
、
文档智能解析
,到
报表自动生成
、
跨系统流程衔接
等高频场景,均已封装为即用型智能体。
这些通用智能体支持与油气专属能力灵活组合 —— 比如:
“
文档智能解析 + 抽油机井诊断
” 联动,可自动提取报告数据并触发故障研判;
“
报表自动生成 + 油藏数模
” 搭配,能一键输出模拟结果可视化报告。
无需额外开发,即可快速补全业务全链路的智能化能力,让油气企业的数字化升级更全面、更高效。
创新
驱动 ·
智慧未来
解放大脑,让AI智能体来做决策
告别繁琐操作,拥抱智能时代。
AI智能体整合工业数据、结合资深专家经验,自动分析、决策,甚至由智能体直接操作软件,全面解放大脑,让油气工作变得前所未有的轻松高效。
作为油气行业智能化转型领域的佼佼者,我们致力于通过先进的技术手段和创新思维,推动油气行业的智能化、高效化发展。
联系我们 >
专业领域
核心产品矩阵围绕油气勘探开发全流程智能升级构建
包括:LLM大语言模型赋能的油井自动生产优化软件、支持自动化操作的地质建模软件、大语言模型驱动的油藏数值模拟软件,以及部署于油井现场、可实现油井实时控制的“沙漠之狐”边缘计算网关
AI-智能体
智能体驱动的油气田解决方案,以三大创新突破传统行业痛点:构建知识数字孪生体系、集成 18 个专业模块实现数据联动、智能体编排引擎零代码定制工作流,开发效率提升 400%。
LLM大语言模型决策伙伴,使工程师效率提升超 50%。
工控与数据安全
专注工控与信息安全技术研发,为国家工控安全行业标准起草单位,参与多项国家级项目,拥有高新技术企业等资质及国产化技术实力。
支持国产 CPU 与操作系统,积累 3000 + 工业设备调试经验、覆盖 200 + 工业协议及多项专利著作权。
IOT物联网应用
融合IOT物联网技术,构建从井场到指挥中心的智能管控体系。
自动采集油井数据与边缘计算系统,结合智能物联网指挥车实现移动监控与应急响应,并对现场设备进行全天候健康监测,全面提升生产管理效率和安全性。
AI 驱动油田革新
智能体的三大核心应用场景
智能油井故障响应与决策支持智能体
LLM+
RAG
场景一
设备告警看不懂?处置慢?
融合行业规范与专家知识,通过对话、文件、系统联动,秒级诊断根源,自动生成处置方案与油藏优化建议,实现 “ 预警→诊断→闭环→优化 ” 全链路智能响应,故障处理效率提升80%+,让异常不再“拖后腿”。
方案咨询 >
数模软件AI化改造智能体
LLM+
MCP
场景二
告别繁琐调参与漫长等待!
AI深度嵌入Petrel/Eclipse等主流数模软件,自动优化参数、智能解析结果、实时联动决策,将 “ 模拟—展示—决策 ” 周期缩短70%,复杂集成一键打通,让油田开发方案迭代快人一步,智能不止于算法,更在于落地。
方案咨询 >
全域流程智能操控智能体
LLM+
RPA
场景三
让工程师 “ 动口不动手 ” !
智能理解操作意图,一键自动执行Petrel/Eclipse中的重复建模任务,跨平台控件识别+三维曲线联动可视化,人工操作减少99%,方案一致性提升,多方案比选效率翻倍 —— 建模,从此进入 “ 语音驱动时代 ” 。
方案咨询 >
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SPE油藏综合建模与油田开发进展会议与展览
2025年,北京地航时代受邀参加与
愿景 & 使命
“ 实现生产智能化,让干活的人变成监督干活的人 ”
Achieve intelligent production and turn those who work into those who supervise the work.
休斯顿研发中心
中国石油大学(北京)
联合实验室
北京地航时代
地航时代数字云咨询公司
新疆基地
成都基地
Sculpt AI
汇聚世界精英,以卓越的研发能力和丰富的实践经验,
为油气勘探开发等领域提供全方位的解决方案
” 构建提升运营效率的智能数字生态 ”
Creating intelligent digital ecosystems to enhance operational efficiency
品牌合作
北京市海淀区西北旺镇唐家岭村南2号院9幢房9117
010-82899060
bzhu@geo-cruiser.com
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京地航时代科技有限公司
周一至周五 09:00-12:00,13:30-16:00
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京ICP备18044876号
中国石油天然气集团有限公司
中国石油勘探开发研究院
中国石油大学(北京)
中国石化集团公司
中国海洋石油集团公司
昆仑数智有限责任公司
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