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近日，在全球瞩主张能源行业盛会——2025阿布扎比国际石油展览与会议（ADIPEC 2025）上，CQ9蓝海智信沉磅颁布了其自主研发的AI-Drilling云平台系统。作为融合前沿人为智能技术与油气工程实际的创新成就，该平台已经亮相便吸引了多多国际客户、行业专家及合作同伴立足互换，展位现场空气热烈。CQ9蓝海智信还受邀参与多场技术论坛，与Aramco、KOC、ADNOC三家油公司就加快油气行业向AI驱动转型进行了深刻的互换，充分彰显了CQ9在全球能源智能化转型中的技术实力与前瞻视野。
AI-Drilling云平台系统是一款深度融合人为智能大模型（Large Language Models, LLMs）与多智能体（Multi-Agent System, MAS）协同架构的智能化钻井决策平台。平台通过实时融合钻井现场工程数据、随钻丈量MWD、录井数据、地质建模等多源异构数据，驱动多个专业化AI智能体并行合作，实现对钻井过程的动态参数推算、智能分析与自主优化，从而显著提升钻井作业的效能、安全性与储层钻遇率。
AI-Drilling 云平台系统
四大主题智能体
钻井作业的 “智慧引擎”
1. 钻井优化智能体
钻井优化智能体犹如“人类专家”，具备自主感知、分析与行动的能力，通过融合三类关键信息进行协同决策：以实时数据为驱动，借助摩阻扭矩等行业模型进行仿照，并受到内嵌行业知识的疏导。其主题智能体此刻可能洞察实时数据与模型预测之间的差距，并挪用专家规定库进行推理，从而精准诊断复杂工况的底子原因，天生靠得住的决策规划。
在技术层面，其智能起源于一个多档次的关环架构：通过WITSML尺度和谈实时接入并洗濯多源数据，利用物理模型推算关键衍生参数，如机械比能、ECD、岩屑净返快等，为后续分析奠定基础。
仿照层基于实时轨迹、钻具组合、井身结构、泥浆机能等构建工程参数预测模型，正确预测工程参数的变动趋向，为异学问别提供基准。
认知与决策层是系统的主题。当实时数据的变动趋向与模型预测的趋向出现差距时，系统自动触发专业分析智能体。内嵌的专家规定库据此进行推理，实现异常诊断，随后智能体自动检索预设规划，或通过优化算法动态天生最优决策（如调整钻压、转快等），并评估其风险与成效。最终系统将诊断了局与优化规划出现给工程师，或自动执行参数微调，并通过持续进建关环不休进化其决策能力，从而实现钻井过程的自主优化与安全管控。
钻井优化智能体
2.地质导向智能体
地质导向智能体专一于精确导航钻头蹊径，通过使用实时伽马/电阻率随钻数据，利用TVT双向拟合动态构建地质模型，使用高级推理步骤和不确定性量化技术来分析储层天堑，确定钻头简直切地位，基于分析了局，自动确定最佳指标靶点地位，并结合先进的蹊径规划算法提出最优轨迹建议。这一过程不仅提升了导向效能，还确保了钻探活动的安全性和经济性。
在技术层面，该智能体首先通过尺度化和谈获取高质量的随钻实时数据，而后深度分析地质模型，基于当前钻头与储层的地位关系，凭据内置的专家规定库和算法工具，规划下步最优钻进蹊径，造订相应的调整战术，天生轨迹优化建议。
3.定向井设计智能体
定向井设计智能体是一个自动化的设计工具，可能急剧且高效地创建满足特定工程要求的三维钻井轨迹。通过接管到来自地质导向智能体的蹊径约束与指标点指令或用户指定的设计要求，并挪用设计轨迹天生算法，自动输入所有必要的轨迹设计参数，天生切合狗腿度（DLS）约束的三维待钻轨迹。正本必要数极度钟能力实现的轨迹设计工作，此刻仅需秒级即可实现。
在技术层面，该智能体首先解析来自地质导向智能体或用户自界说的指令，理解具体的设计要求和限度前提；接着利用高效的轨迹设推算法急剧天生切合要求的钻井轨迹，大大缩短了设计周期。
4. 视觉工况与井深追踪智能体
视觉工况与井深追踪智能体是一种先进的监控解决规划，部署了多模态视觉大模型，能够对钻台视频流进行实时工况鉴别，如接单根、起下钻、坐卡等关键操作状态。结合钻具表（BHA）元数据与多源传感器，实现亚米级井深追踪精度，有效添补传统传感器因门限值滞后或失效导致的数据盲区；即便在没有传感器的情况下，智能体也能通过“视觉+逻辑”的双沉校验机造提供靠得住的监测了局，为用户提供了一种低成本且高效的视觉解决规划。
视觉工况与井深追踪智能体
AI定造规划
从尺度化产品到个性化智能同伴
在尺度化AI产品难以满足复杂工业场景需要的布景下，CQ9蓝海智信推出面向油气行业的AI Agent深度定造服务——不止于职能适配，更致力于构建与企业业务逻辑、知识资产和决策流程深度融合的专属智能体系统。
私有知识库构建：将汗青汇报、专家经验、变乱案例结构化注入平台，通过语义解析与实体关系抽取，转化为结构化的油气领域知识图谱，并嵌入Agent的推理引擎，使AI不仅能回覆通用问题，更能基于业务理解做出切合语境的判断。
大模型定造与微调：依附高效参数微调技术（如LoRA、SFT），在Llama、Qwen等先进基座模型上注入行业先验知识，训练出行业专属大模型，支持私有化部署，保险数据主权，同时具备持续进建能力，随业务演进而自我更新。
多智能体编排引擎：基于？榛⑽⒎务化架构，提供可视化智能体编排平台。用户可凭据现实业务流自由界说多个Agent之间的触发前提、信息传递与合作逻辑。
Agent利用事俘
随着全球能源行业加快刷新，CQ9造订了“远程录井-定测录一体化-人为智能辅助决策-智慧井场”四步走数字化发展蹊径，这次AI-Drilling云平台系统在海表的成功亮相，不仅标志取CQ9在人为智能与传统油气深度融合方面迈出关键一步，也展示了其推动全球钻井作业向自动化、智能化、绿色化转型的刻意与能力。
将来，CQ9将秉持援手客户“安全、高效、环；袢∧茉础钡姆⒄估硐，持续加大在AI+能源领域的研发投入，携手全球合作同伴，共同构建越发高效、安全、可持续的能源开发新生态。
