前几期梳理了斯伦贝谢公司（SLB）、贝克休斯公司（Baker Hughes）、中国海油CNOOC、英国石油公司BP、中国石化Sinopec、埃克森美孚ExxonMobil、哈里伯顿Halliburton、阿布扎比ADNOC、威德福Weatherford。本期介绍中国石油天然气集团有限公司（CNPC）。扒拉出这些实属不易，如果有不足之处，或者缺漏欢迎各位在留言区评论。
一、勘探开发梦想云平台（Dream Cloud Platform）
勘探开发梦想云平台是中国石油于2018年11月发布的国内油气行业首个智能云平台，标志着中国石油上游业务信息化全面进入“厚平台、薄应用、模块化、迭代式”的新时代。
2018年11月正式发布梦想云平台
研发时间：2016年开始研发，2018年11月正式发布，2019年升级2.0，2020年升级3.0，2023年昆仑数智“梦想云”4.0正式上线。
合作伙伴：自研为主，结合华为、科大讯飞等企业共建
主要功能：梦想云平台凭借信息技术实现对勘探开发全业务链的数字支撑，打破单体系统“烟囱式”架构。平台涵盖勘探开发全业务链的信息化支撑体系，在量化决策、降本增效、增储上产、提高效率、转变生产组织模式等方面发挥关键作用。平台采用微服务架构设计，为落地“共享中国石油”战略，支撑上游业务数字化转型、智能化发展探索了一条可持续发展之路。
技术优势：梦想云平台实现了数据资产的统一管理和共享，打破了传统“数据孤岛”限制。平台支持油气勘探工作效率提升40%，钻井提速10%。平台建设还包括物联网系统、云计算平台等基础设施，为数字化油田建设提供了坚实基础。
主要成效：梦想云平台作为中国石油上游业务智能共享平台，有效支撑了“共享中国石油”战略的实施，推动了全产业链高质量发展。
二、E8认知计算平台（认知智能平台）
E8认知计算平台是中国石油携手华为共同打造的认知计算平台，利用知识图谱、自然语言处理和机器学习等人工智能技术进行知识体系的构建、计算和应用。
E8认知计算平台
研发时间：“十三五”期间规划设立试点项目，2019年正式上线
主要功能：E8平台为油气勘探开发科研、生产管理提供智能化分析手段，支撑油气勘探开发增储上产和降本增效。该平台是一个通用开放可扩展的人工智能计算平台，按照数据、算法、算力和场景四个关键因素进行设计，从数据处理、机器学习，到模型发布、推理应用，提供了一站式AI开发环境。平台具体包括数据处理与特征分析、自然语言处理与知识图谱构建、120个智能算法与可视化机器学习流水线、对外开放的智能服务超市等5个模块。平台还提供智能问答、知识搜索、知识推荐、文本生成等35个常用智能服务。
技术优势：E8平台固化和传承了勘探开发行业知识和专家经验，使知识可以得到普惠共享。平台利用知识图谱技术构建油气专业知识体系，帮助决策者从海量数据中洞悉规律，提高决策效率、提升管理水平。平台扩展了储量获取渠道，降低了成本。
主要成效：E8平台已在测井油气层识别、初至波拾取、地震层位解释、抽油机井工况诊断等五个场景实现AI应用，并从过去勘探和生产领域的“沉默数据”“无用数据”中发掘出更大价值。平台为油气业务创新提供了智能化的驱动引擎。
三、GeoEast地震数据处理解释系统（GeoEast系统）
GeoEast地震数据处理解释系统是中国石油东方地球物理公司自主研发的核心物探软件，是国内油气行业具有自主知识产权的重要智能数据处理平台。
研发时间：2003年开始研发，2004年发布GeoEast V1.0，持续迭代开发，GeoEast V4.4正在研发中待发布
主要功能：GeoEast系统提供完整的地震数据处理和解释解决方案，支持从地震数据采集、处理到解释的全流程智能化。系统具备智能去噪、智能速度建模、智能储层预测等先进功能。
技术优势：GeoEast作为自主研发的核心软件，基本实现商业化应用，推动了高效勘探、精准储层评价。系统支持多模态数据融合、高维度数据分析等前沿技术。
主要成效：GeoEast系统的应用显著提升了油气勘探精度和效率，为中国油气资源精准勘探与开发提供了重要技术支撑。
四、CIFLog测井数据处理解释平台（CIFLog测井平台）
CIFLog测井数据处理解释平台是中国石油自主研发的测井资料处理解释软件，已迭代升级至4.5版本，基本实现商业化应用。4.5版本包含80余个应用模块、逾300万行代码，功能覆盖单井精细解释、多井综合评价、水平井处理解释等测井处理解释全流程，整体达到国际同类软件先进水平，已具备全面替代国外软件的技术能力。2026年3月启动推广，第一期计划用三年时间，率先在大庆、辽河、长庆、塔里木、新疆、西南等6家油气田实现深度应用。
CIFLog-RIS系统界面
研发时间：2008年开始研发，2011年发布CIFLog1.0，持续迭代开发，2025年已升级至4.5版本，
主要功能：CIFLog平台提供测井数据采集、处理和解释一体化解决方案，支持复杂储层的精细评价。
技术优势：作为具有自主知识产权的新一代测井资料处理解释继承软件，CIFLog标志着中国石油形成了自主知识产权配套测井综合评价系统，CIFLog规模化推广将构建起国产测井软件“研发-应用-反馈-迭代”的良性循环，为我国能源行业工业软件国产化替代提供示范，筑牢自主可控技术根基。CIFLog有效兼容国内外主流测井仪器，实现不同类型仪器数据“一站式”处理。
主要成效：CIFLog平台推动了精准储层评价，为中国油气田高效开发提供了技术保障。中石油系统每年为进口测井软件支付的费用就高达数千万元，CIFLog规模化推广将有效降低对进口软件的依赖，大幅压减软件使用成本。
五、中国石油工程作业智能支持系统智能测井系统（EISC系统）
中国石油工程作业智能支持系统，简称EISC，是一个以井筒为主线，集钻井、录井、测井、井下作业数据为一体的综合信息应用平台。该系统能对钻完井作业过程进行远程监控、预警和辅助决策，有助于总部对现场问题的处理。
依托EISC智能系统提供技术保障的米桑油田钻井现场
研发时间：2022年10月，中国石油工程作业智能支持中心（EISC）投入使用。2026年EISC2.0成功入围数字中国创新大赛-信创赛道能源行业赛。
主要功能：系统建成了工程技术数据湖，实现了现场数据统一客户端采集，后方数据中心统一标准入湖、统一模板治理。系统将GeoEast、IDAS等国产工业计算软件和已购置的国外工业计算软件在云平台发布，统筹管理、共享使用。
技术优势：系统具备作业现场智能预警能力，例如其大数据智能报警系统可对重点井进行自动巡检。同时系统能够实现作业参数智能优化与作业方案智能推送。系统提供专家管理模块和一键组会功能，能够针对不同工程难题智能推荐匹配度高的在线专家。
主要成效：EISC系统的应用提升了作业效率，2022年9月，平均钻井速度环比提速21%，完钻重点井90口。截至2022年9月底，中油技服成员企业完成钻井进尺和压裂工作量同比分别增长11%和24%。2023年，该系统开始应用于海外市场。同年12月15日，应用于印尼Jambi Betara区块NEB SUN-1井的中油技服EISC系统已上线运行一个月。针对该区块网络条件，渤海钻探第一录井公司的技术人员完成了系统部署，实现了数据的一次采集与共享。据称，该井作业数据采集传输的及时率与齐全率均达到100%。
六、昆仑大模型
昆仑大模型是由中国石油联合中国移动、华为公司、科大讯飞共同研发的人工智能行业大模型，主要应用于能源化工领域。
研发时间：该项目于2024年5月正式启动，2024年8月发布330亿参数语言模型及3亿参数视觉模型，同年11月升级至700亿参数语言模型，2025年5月推出3000亿参数版本，涵盖语言、视觉及多模态模型，其中视觉大模型参数升级至44亿、多模态大模型参数提升至800亿。2024年8月完成国家备案，成为能源化工领域首个通过备案的行业大模型。
中国石油发布3000亿参数昆仑大模型
主要功能：昆仑大模型按照“五个一”行动计划，训练了8个大模型、研发了18个应用场景、构建了丰富的行业与专业数据集、完成了AI中台定制化设计、搭建了智算算力环境，初步形成了大模型在大型企业实施方法论。
技术优势：首先是规模优势，语言大模型参数达3000亿、视觉大模型参数达44亿、多模态大模型参数达800亿，处于能源化工行业领先水平。大规模参数支撑模型具备更强的理解、推理和生成能力，能够处理复杂的行业专业问题。其次是数据优势，昆仑大模型团队搭建了集中统一的AI中台与全栈国产化算力体系，构建了大规模、多样化、高质量行业数据集超过500TB，为模型训练筑牢根基。依托前沿算法与强劲算力，按季度迭代升级，确保模型能力的持续提升。第三是架构优势，昆仑大模型采用“1+4+N”架构体系，即1个基座大模型、4个行业大模型、N个场景应用大模型，形成了层次分明、协同配合的模型矩阵。这种架构设计既保证了基础能力的通用性，又兼顾了行业专业性和场景适配性。第四是安全合规优势，昆仑大模型于2024年8月通过国家生成式人工智能服务备案，是中国能源化工行业首个通过备案的大模型，具有合规运营的资质保障。同时，昆仑大模型采用全栈国产化技术路线，确保核心技术的自主可控。第五是生态协同优势，昆仑大模型由中国石油、中国移动、华为公司、科大讯飞四大行业龙头联合打造，汇聚了能源、通信、算力、算法等多方优势资源，形成了产学研用深度融合的创新生态。这种跨界合作模式为能源化工行业大模型建设提供了可复制、可推广的典型经验。
主要成效：昆仑大模型已在油气勘探开发、炼油化工、销售、装备制造等关键领域取得显著应用成效。在油气勘探开发领域，昆仑大模型构建智能化全波形反演应用场景，提高了地震波波动方程求解效率，实现了正反演全流程10倍以上的效率提升。
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油气勘探软件研究报告（六）：埃克森美孚ExxonMobil篇
油气勘探软件研究报告（七）：哈里伯顿（Halliburton）篇
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