油气勘探开发知识图谱与智能决策系统建设路径研究

出品方：北京经纬智汇信息咨询有限公司 报告编号：OGC-S-011 报告日期：2026 年 6 月 保密级别：商业秘密 · 限定阅读 版本：V1.0 目标读者：管理层 / 决策者、投资方 / 甲方客户、技术人员

执行摘要

一、核心判断

油气勘探开发正处于数字化转型的第三次浪潮——继 20 世纪 80 年代的"计算机辅助勘探"和 21 世纪初的"数字油田"之后，以知识图谱（Knowledge Graph，KG）为认知底座、以大语言模型（LLM）为推理引擎、以图检索增强生成（Graph Retrieval-Augmented Generation，GraphRAG）为融合范式的"智能决策系统"，正在重塑全球油气工业的勘探—开发—生产—管理全价值链。

本研究基于全球范围内 200 余项一手与二手资料的系统调研，形成以下五条核心判断：

第一，知识图谱已从"可选项"升级为"必选项"。油气勘探开发数据呈现"非结构化占比超过 80%、跨学科耦合度高、决策链条长"三大特征，传统关系型数据库与数据仓库已无法支撑跨域知识发现与可解释决策。知识图谱通过本体建模、实体关系抽取、知识推理三大核心能力，将分散的地质、地震、测井、钻井、生产数据重构为可计算、可推理、可追溯的知识网络。中国石油勘探开发研究院的"梦想云"项目证明，引入知识图谱后，测井油气层识别研究周期缩短约 70%，识别准确率超过 90%。

第二，GraphRAG 是大模型在油气领域可靠落地的关键路径。大语言模型在通用领域表现出色，但在油气这类高度专业、强可靠性要求的场景中，"幻觉（hallucination）"问题与"知识陈旧性"问题严重制约其应用。GraphRAG 通过引入知识图谱作为外部知识源，将大模型的生成能力与图谱的事实约束、推理能力深度耦合，是 2024—2025 年学术界与产业界最热门的研究方向之一。中国石油"昆仑"大模型、中石化"Petro-KG"、中海油"海能"模型等国产体系均已在此方向布局。

第三，全球市场进入爆发期，但口径分歧巨大。根据 MarketsandMarkets 2025 年 1 月预测，全球知识图谱市场将从 2024 年的 10.68 亿美元增长至 2030 年的 69.38 亿美元，年复合增长率（CAGR）高达 36.6%。同期，全球油气数字化转型市场规模 2025 年约 722 亿美元、2030 年将达 1249 亿美元（CAGR 11.58%）；油气 AI 市场 2025 年规模在 35—72 亿美元区间（各家口径差异显著）。值得关注的是，目前全球尚无专门针对"油气知识图谱"细分市场的权威报告，这既是数据空白，也是经纬智汇等专业咨询机构的差异化机会。

第四，国际"三巨头+平台层"格局已成，国产替代路径基本贯通。国际方面，斯伦贝谢 DELFI/Lumi、哈里伯顿 iEnergy、贝克休斯 Leucipa 形成"传统油服三巨头数字化升级"格局，Cognite Data Fusion、Palantir Foundry 构成"工业知识图谱平台层"。国内方面，中石油"勘探开发梦想云+昆仑大模型"、中石化"Petro-KG+ProMACE"、中海油"海能模型"形成三大国家队体系，配合 TuGraph、NebulaGraph、HugeGraph 等国产开源图数据库，"应用层—平台层—工具层—数据库层—算力层"全栈国产化通路已经打通，但本体标准制定、商业化工具链成熟度、基础理论研究仍落后于欧美 3—5 年。

第五，三阶段建设路径已被实践验证。国内外领先实践共同指向一条"数据治理与本体先行 → 领域知识图谱与图数据库 → GraphRAG 智能决策闭环"的三阶段路径。第一阶段（0—12 个月）解决数据底座问题，对标 DCMM（数据管理能力成熟度评估）三级以上；第二阶段（12—24 个月）构建领域知识图谱，对标 PetroKG/Petro-KG 等开源基准；第三阶段（24—36 个月）构建 GraphRAG 决策闭环，对标梦想云"研究周期缩短 70%"的量化效益。胜利油田已成为国内油气领域首家通过 DCMM 四级（量化级）认证的单位，标志着这条路径在中国本土的可行性。

二、关键数据亮点

*图 1-1 全球知识图谱与油气数字化市场规模预测（2024—2030）*

三、风险提示

• 数据孤岛风险：中国油气信息化曾呈现"数据库多、平台多、孤立应用多"三多现象，底层 Oracle/DB2/SQL Server 混杂，数据治理是知识图谱建设的最大前置门槛。
• 构建人工成本：本体构建与知识抽取的人工成本居高不下，专业术语密集、表达歧义强，是规模化推广的核心瓶颈。
• 大模型幻觉：通用大模型在油气专业问题上存在显著幻觉风险，直接用于关键决策需要 GraphRAG 等事实约束机制。
• 数据安全：油气数据涉及国家能源安全，国际厂商方案的本地化部署与数据主权问题需重点关注。
• 政策反复：美国甲烷监管等政策存在反复（2025 年 3 月 WEC 规则被废止），政策驱动的需求具不确定性。

四、行动建议

*图 1-2 三阶段建设路径与决策树*

对决策层： 1. 将知识图谱与智能决策系统纳入"十五五"数字化战略核心议程，明确"三年三阶段"路线图； 2. 优先在测井解释、地震处理、注采优化、钻井故障诊断等"高价值、高成熟度"场景试点； 3. 国产替代路径上，数据库优先 TuGraph/NebulaGraph，大模型优先昆仑/海能/通义等行业备案大模型。

对投资方/甲方客户： 1. 关注"油气知识图谱专用工具链"赛道——这是当前国际市场尚未充分覆盖的细分蓝海； 2. 投资逻辑建议聚焦"国产替代+垂类大模型+行业 Know-how"的"三位一体"标的，规避纯通用大模型创业项目。

对技术人员： 1. 技术选型建议：图数据库国产化（TuGraph 强一致 OLTP+OLAP / NebulaGraph 超大规模分布式）；NLP 框架 BERT/BiLSTM-Attention+GCN；大模型选行业备案大模型； 2. 警惕"大模型直接做决策"的诱惑，GraphRAG 是当前可靠性与能力的最佳折中。

01 · 调研背景与目标

1.1 调研缘起与问题意识

#### 1.1.1 全球能源转型背景下的"数据—知识—决策"鸿沟

进入 21 世纪第三个十年，全球油气工业面临三重历史性挑战：能源转型压力——在"双碳"目标下，油气企业必须在保障能源供给安全的同时降低碳排放；资源接替压力——常规油气进入"采老挖潜"阶段，非常规、深水、深层、超深层成为新增储量主战场；降本增效压力——油价波动周期缩短、勘探开发成本曲线上行、传统经验式决策的边际效率递减。

应对这三重挑战的关键，是从"数据驱动"升级到"知识驱动"，再演进到"智能决策"。但在现实中，全球油气企业普遍面临"数据—知识—决策"三层鸿沟：

• 数据层：油气勘探开发产生的数据量级巨大且高度异构，单个超大型油田每天产生 TB 级地震、测井、生产数据；非结构化数据（地质报告、专家经验、工艺记录、设备日志）占比超过 80%。但这些数据高度孤立，跨学科、跨部门、跨油田、跨企业的数据壁垒森严，"数据躺着但用不起来"成为行业共性问题。

• 知识层：油气工业沉淀了百余年的专家知识，但这些知识高度依赖于个体经验、隐性传承和纸质文档。资深地质家、测井解释专家、钻井总工程师的知识难以显性化、标准化、可计算化。在中国，老一辈油气专家集中退休的"人才断档"使这一问题更加紧迫。

• 决策层：从勘探目标选取、井位部署、钻井方案设计、储层评价、生产优化到油藏管理，每一个决策都涉及多源数据融合、多专业知识协同与多目标权衡。但当前的决策支持系统大多是"数据可视化+经验规则"模式，缺乏深度推理与不确定性量化能力，无法支持复杂工况下的可解释决策。

知识图谱作为一种以"实体—关系—属性"为核心的语义网络，是连接"数据"与"知识"的理想载体；而智能决策系统则是将知识图谱转化为决策能力的工程化实现。两者的深度融合，是跨越"数据—知识—决策"鸿沟的核心技术路径。

*图 1-3 油气勘探开发"数据—知识—决策"鸿沟示意图*

#### 1.1.2 技术范式变革：从"传统数字化"到"认知智能"

回顾油气工业的数字化历程，可大致划分为三个阶段：

第一阶段（1980—2000 年）：计算机辅助勘探（CAD/CAE）阶段。以单机软件、专业软件为核心，代表性产品包括 GeoQuest（Schlumberger）、Landmark（Halliburton）、Paradigm 等。这一阶段的特点是"工具数字化"，每个专业领域独立建模、独立计算，软件之间数据流转困难。

第二阶段（2000—2020 年）：数字油田（Digital Oilfield）阶段。以企业级数据集成、协同工作环境、实时数据采集为核心，代表性概念包括"数字油田"（Schlumberger）、"e-Field"（Chevron）、"i-Field"（雪佛龙）、"智能油田"（沙特阿美）等。中国石油 1998 年起步数字油田建设，2018 年发布"勘探开发梦想云"标志着进入云原生数字油田阶段。这一阶段的特点是"业务数字化"，但智能化水平仍以规则引擎、统计模型、单点机器学习为主。

第三阶段（2020 年至今）：认知智能（Cognitive Intelligence）阶段。以知识图谱、大语言模型、GraphRAG、智能体（Agent）等技术为核心，目标是构建可推理、可解释、可自治的认知决策系统。2017 年 Schlumberger 发布 DELFI 认知 E&P 环境（Cognitive E&P Environment）是这一阶段的标志性事件；2024 年 SLB Lumi 平台、中国石油"昆仑"大模型、中海油"海能"模型的密集发布，标志着这一阶段已从概念走向规模化落地。

*图 1-4 油气工业数字化三阶段演进路径图*

#### 1.1.3 经纬智汇的调研立场

北京经纬智汇信息咨询有限公司作为专注于油气与能源信息技术领域的专业咨询机构，长期跟踪油气勘探开发数字化与智能化前沿。本次调研立足于以下三个核心立场：

立场一：技术中立、客观分析。对国际三巨头（SLB、Halliburton、Baker Hughes）、国际平台（Cognite、Palantir）、国内三大油（中石油、中石化、中海油）、国产云厂商（华为云、阿里云、百度、腾讯）、国产图数据库（TuGraph、NebulaGraph、HugeGraph）、学术研究机构（中国石油大学、东北石油大学、南京大学、中国地质大学等）的技术路线、商业模式、应用案例进行平行对比，不偏袒任何单一阵营。

立场二：国产化导向、决策支持。在中美科技竞争与能源安全的大背景下，国产化是中国油气企业的必然选择。本报告在客观分析国际技术先进性的同时，重点梳理国产替代路径、瓶颈与时间表，为客户的国产化战略决策提供依据。

立场三：全栈视角、可落地导向。本报告不仅讨论知识图谱与智能决策的概念原理，更深入到本体设计、信息抽取、图数据库选型、GraphRAG 工程化、决策闭环等全栈技术细节，并给出可量化、可执行、可验证的三阶段建设路径。

1.2 核心调研问题

本次调研围绕以下七个核心问题展开：

Q1：技术现状——油气勘探开发知识图谱与智能决策系统的核心技术体系是什么？关键技术节点在哪里？

Q2：政策环境——中国与国际主要国家/地区在油气智能化领域的政策导向是什么？哪些政策是真正的"硬约束"或"硬激励"？

Q3：市场格局——全球油气知识图谱与智能决策系统的市场规模、增长速度、主要玩家是什么？市场是否已经出现明显的"头部效应"？

Q4：竞争格局——国际与国内主要厂商的技术路线、商业模式、生态布局有何差异？中国厂商与国际领先者的差距在哪些维度？

Q5：典型案例——全球范围内已有哪些成熟的油气知识图谱与智能决策系统落地案例？这些案例的量化效益、技术细节、踩坑经验是什么？

Q6：风险挑战——油气知识图谱与智能决策系统建设面临的核心风险是什么？数据治理、人工成本、大模型幻觉、数据安全等问题如何应对？

Q7：行动路径——对于油气企业、油服企业、技术供应商、投资机构，应采取怎样的建设/投资路径？关键决策门、阶段性目标、技术选型建议是什么？

1.3 调研范围界定

#### 1.3.1 主题边界

纳入范围： - 油气勘探开发（上游）的知识图谱与智能决策系统； - 涵盖地质勘探、地球物理、测井解释、钻井工程、完井工程、储层评价、油藏管理、生产优化等全产业链环节； - 包括知识图谱构建、图数据库、知识推理、大模型融合、GraphRAG、智能体等核心技术。

排除范围： - 中游储运（管道、储罐）与下游炼化销售环节（仅作为对比参考，不作深入分析）； - 通用领域知识图谱与大模型（仅作为技术基础对比参考）； - 油气工业其他数字化技术（如物联网、5G、机器人等），仅在与知识图谱/智能决策有直接关联时涉及。

#### 1.3.2 地域范围

全球视野，重点覆盖以下区域： - 北美：美国、加拿大； - 欧洲：英国、挪威、荷兰、德国； - 中东：沙特阿拉伯、阿联酋、卡塔尔； - 亚太：中国（重点）、印度、东南亚； - 拉美：巴西、墨西哥； - 俄罗斯与独联体地区（信息可得性有限，简要覆盖）。

#### 1.3.3 时间范围

全时间轴： - 历史回顾：2000 年以来油气数字化与知识图谱技术演进； - 现状分析：2023—2026 年最新技术、产品、市场、案例； - 趋势预测：2025—2030 年中长期发展趋势。

1.4 调研方法说明

本研究采用"四源信息融合+多层次交叉验证"方法论：

信息来源： 1. 学术文献：Google Scholar、arXiv、CNKI、Web of Science 等数据库的 200+ 篇期刊论文与会议论文； 2. 行业报告：MarketsandMarkets、Mordor Intelligence、Grand View Research、Maximize Market Research、Fortune Business Insights、Allied Market Research、Knowledge Sourcing、Research and Markets 等 20+ 家市场研究机构的细分市场报告； 3. 官方信息：国家能源局、国家发改委、工业和信息化部等中国政府机构官网；SLB、Halliburton、Baker Hughes、Cognite、Palantir 等国际厂商官方新闻；中石油、中石化、中海油官方发布； 4. 企业实证：中国石油"梦想云"、中国石化"Petro-KG"、中国海油"海能"等典型案例的公开技术文档与新闻通稿。

方法论原则： - 多源交叉验证：关键数据至少有三个独立来源印证，对单一来源数据明确标注不确定性； - 数据—观点分离：客观数据与主观判断严格区分，避免厂商营销话术混入分析； - 国内外平行对比：对每一项技术、市场、案例，均同步呈现国际与中国的现状； - 预测—事实分离：市场预测、技术趋势等内容明确标注"forecast/projected"等不确定性表述； - 质疑与 Caveats：对争议性数据（如各家市场口径差异巨大、厂商委托研究 ROI 等）公开质疑、并列呈现。

1.5 报告结构导览

本报告主体共分为七章，加上执行摘要与附录，构成完整的调研交付物：

02 · 技术现状全景

2.1 核心概念与技术定义

#### 2.1.1 知识图谱（Knowledge Graph）

定义：知识图谱是一种以"实体（Entity）—关系（Relation）—属性（Attribute）"为基本结构，以图（Graph）为存储和表示形式的语义网络，用于描述真实世界中的概念、对象及其相互关系。

知识图谱概念由 Google 于 2012 年正式提出（用于改进搜索引擎结果），但其学术渊源可追溯至 20 世纪 70 年代的语义网络（Semantic Network）、80 年代的本体论（Ontology）研究、2000 年代蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）提出的语义网（Semantic Web）。在油气领域，知识图谱通常被定义为：以本体（Ontology）为顶层语义约束，以实体—关系—属性三元组为底层数据结构，以图数据库为存储载体，整合多源异构油气数据并支持知识推理的工程化系统。

核心组成要素：

#### 2.1.2 智能决策系统（Intelligent Decision Support System，IDSS）

定义：智能决策系统是融合数据库、模型库、知识库、人工智能技术，为复杂决策问题提供推理、预测、优化、解释能力的人机协同系统。在油气领域，智能决策系统通常包括以下核心模块：

• 数据采集与治理层：连接 IoT 传感器、生产数据库、勘探资料库、文档库；
• 知识图谱层：构建并维护领域知识图谱；
• 推理引擎层：基于图谱的演绎推理、归纳推理、类比推理；
• 机器学习层：传统机器学习模型、深度学习模型、大语言模型；
• 决策融合层：多目标优化、不确定性量化、可解释 AI；
• 人机交互层：自然语言问答、可视化大屏、决策报告生成。

#### 2.1.3 GraphRAG（图检索增强生成）

定义：GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是检索增强生成（RAG）的子类，使用图结构（而非传统的向量数据库）来组织和检索外部知识，并将检索到的图谱信息融入大语言模型的生成过程。

GraphRAG 由微软研究院于 2024 年正式提出（虽然类似思想可追溯至更早的 KG-augmented LLM 研究），并迅速成为 2024—2025 年学术界最热门的研究方向之一。其三大创新点： 1. 图结构化知识表示：显式捕获实体之间的关系、领域层次与语义约束； 2. 多跳推理检索：支持复杂查询的多跳推理，而不仅是相似度匹配； 3. 结构感知的知识融合：将图谱结构作为约束注入大模型生成过程，显著降低幻觉。

*图 2-1 GraphRAG 技术架构图*

2.2 油气知识图谱的技术演进脉络

#### 2.2.1 早期探索阶段（2000—2015 年）

20 世纪末至 21 世纪初，油气领域开始探索本体（Ontology）技术应用。这一阶段的代表性工作包括：

• 2006 年，Babaie 等人提出结构地质学本体（Structural Geology Ontology），是地学领域较早的形式化本体；
• 2009 年，Zhong 等人提出地质学本体在油气勘探中的应用；
• 2010 年，Li 等人提出"石油本体"（Petroleum Ontology），尝试统一描述油气勘探开发领域的核心概念；
• 2012 年，NASA 主导的 SWEET（Semantic Web for Earth and Environmental Terminology）本体发布，成为地球科学领域最具影响力的本体之一；
• 2013—2015 年，Posc-Caesar 协议（ISO 15926）在油气工程领域逐步推广，作为工程数据交换的本体基础。

这一阶段的特点： - 以学术研究为主，工程化应用极少； - 本体规模小、覆盖窄、维护困难； - 缺乏大规模知识抽取与推理能力支撑。

#### 2.2.2 工程化突破阶段（2015—2020 年）

随着深度学习与图数据库技术的成熟，油气知识图谱进入工程化突破阶段：

• 2015 年，Schlumberger 收购 Texas A&M 团队，启动 DELFI 研发；
• 2017 年 9 月，SLB 在 SPE 年会上正式发布 DELFI Cognitive E&P Environment，标志着国际油服三巨头进入"认知智能"赛道；
• 2018 年，中国石油"梦想云"1.0 发布，将知识图谱概念引入国家级油气数字化平台；
• 2019 年，分布式图数据库 NebulaGraph 开源，国产图数据库生态启动；
• 2020 年，PetroChina 与北航团队联合发表的 PetroKG（《Journal of Computer Science and Technology》35(2)）成为首个被国际期刊系统报道的中国油气知识图谱工程实践，覆盖测井解释场景，准确率较传统机器学习方法提升 7.69%+。

这一阶段的特点： - 从"理论本体"走向"工程图谱"； - 国际厂商完成"认知智能"概念布局； - 中国头部企业启动国家级数据平台建设。

#### 2.2.3 大模型融合阶段（2020 年至今）

2020 年 GPT-3 发布后，大语言模型成为 AI 领域最重要的技术变革。油气知识图谱与大模型的融合迅速展开：

• 2022 年，中国石化的 Petro-KG（Geoscience Frontiers 14(5)）发表，是中国油服领域第一个全业务链知识图谱，节点规模达百万级，NLP 抽取准确率从 70% 提升至 90%；同年，中石油测井知识图谱 KPNFE 模型在《石油勘探与开发》发表，准确率 94.4%、F1 86.66%；TuGraph 开源；
• 2023 年，国家能源局《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》发布；中石油 E8 认知计算平台上线，集成 120 个智能算法、35 个智能服务、自然语言处理与知识图谱构建模块；
• 2024 年 9 月，SLB 发布 Lumi 数据与 AI 平台，集成 LLM 与生成式 AI、E&P 领域基础模型；
• 2024 年 10 月，中海油发布 "海能"（HI-ENERGY）模型，覆盖 8 大类 100+ 业务场景；
• 2024 年 11 月，中石油 昆仑大模型 700 亿参数版发布，成为中国能源化工首个备案大模型；
• 2025 年 1 月，微软研究院《GraphRAG: From Local to Global》引发学界广泛关注，GraphRAG 成为热点方向；
• 2025 年 5 月，中石油 昆仑大模型升级至 3000 亿参数，建成中国首个勘探全领域专业大模型；
• 2025 年 9 月，国家发改委、国家能源局《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》发布；
• 2026 年 5 月，国家发改委、国家能源局、工信部、国家数据局《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》发布。

这一阶段的特点： - 知识图谱与大模型深度融合，GraphRAG 成为新范式； - 行业大模型百亿、千亿参数规模常态化； - 全栈国产化路径基本贯通，"应用层—平台层—大模型层—图数据库层—算力层"均有国产方案； - 政策密集出台，国家层面对油气智能化的支持力度显著加大。

*图 2-2 油气知识图谱技术演进时间轴*

2.3 技术成熟度评估

#### 2.3.1 Gartner 技术成熟度曲线视角

参考 Gartner 技术成熟度曲线（Hype Cycle），油气知识图谱与智能决策系统的核心技术目前处于不同的成熟度阶段：

*图 2-3 油气知识图谱与智能决策技术 Hype Cycle 定位图*

#### 2.3.2 全球与中国的差距分析

通过对国际三巨头（SLB、Halliburton、Baker Hughes）与国内三大油（中石油、中石化、中海油）的技术体系对比，可以识别出以下差距维度：

领先维度（中国不落后甚至略有优势）： - 大模型参数规模：中石油昆仑 3000 亿参数已达国际同期前列； - 应用场景广度：中海油海能 8 大类 100+ 场景覆盖全产业链； - 政策支持力度：中国政策密度与执行力远超大多数国家； - 数据规模：中国油气企业数据资产规模庞大，是训练行业大模型的天然优势。

追赶维度（中国落后 2—3 年）： - 知识图谱本体标准：OSDU 等国际开放标准成熟，中国本土统一标准尚在制定； - 图数据库工具链：Neo4j、TigerGraph 商业化成熟度高，国产 TuGraph/NebulaGraph 在油气垂直场景案例数量偏少； - 商业化产品形态：SLB DELFI/Lumi 已形成"平台+应用+生态"完整商品，中国仍以"自研自用"为主； - 基础理论研究：GraphRAG 等前沿方向，国际顶会论文数量与影响力领先。

严重落后维度（中国落后 5+ 年）： - 油气专业基础软件：Petrel、ECLIPSE、OFM 等核心软件仍是国际产品垄断，国产替代刚起步； - 全栈商业化平台：SLB DELFI 整合 50+ 应用、Cognite Data Fusion 整合 90+ 抽取器/连接器，国产平台整合度差距明显； - 国际生态影响力：国际厂商主导 OSDU、SPE 等开放生态，中国话语权较弱。

*图 2-4 中国 vs 国际油气智能化技术差距雷达图*

2.4 国际与中国的整体发展现状

#### 2.4.1 国际现状综述

北美：以美国为代表，构建了"研究机构（MIT、Stanford、UT Austin、Texas A&M）—国家实验室（NETL、LBNL）—油服巨头（SLB、Halliburton、Baker Hughes）—大型石油公司（ExxonMobil、Chevron、ConocoPhillips）—平台公司（Cognite、Palantir、AWS、Microsoft、Google）"完整的产业生态。技术领先性源于：（1）顶级科研机构与基础理论积累；（2）油服巨头与油公司的深度合作；（3）成熟的风险投资体系支持初创公司。

欧洲：以挪威 Equinor（前 Statoil）为代表，在数字孪生、智能油田领域处于全球领先。挪威国家石油基金长期支持油气数字化研发；Cognite 总部位于挪威，与 Aker BP 等公司深度合作；荷兰 Shell 在全球范围内推进"Smart Fields"项目；英国 BP 在 GenAI 领域投入显著。

中东：以沙特阿美（Saudi Aramco）、阿布扎比国家石油公司（ADNOC）、卡塔尔能源公司（QatarEnergy）为代表，凭借雄厚的财力快速追赶。沙特阿美 2017 年发布 "4th Industrial Revolution" 战略，2020 年成立 Aramco Digital 子公司；ADNOC 与 Microsoft、Group 42 合作打造 ENERGYai 油气基础模型；卡塔尔与 Microsoft Azure 深度合作。中东市场是国际厂商的"兵家必争之地"。

俄罗斯：受制于地缘政治与制裁，俄罗斯油气数字化进展信息透明度较低。Rosneft、Gazprom、Lukoil 等公司在数字化方面有自主探索，但与西方厂商合作受限。

#### 2.4.2 中国现状综述

国家队主导：中国油气数字化与智能化高度依赖三大石油公司（中石油、中石化、中海油）主导，三大油的内部数字化部门（如中石油信息技术服务中心、中石化石油工程技术研究院、中海油信息技术部）是核心建设方。

云厂商赋能：华为云、阿里云、百度智能云、腾讯云成为三大油的核心技术合作伙伴。其中： - 华为云与中石油深度合作，参与"昆仑"大模型联合研发； - 阿里云通义千问与中国石油大学合办油气 AI 大会； - 百度文心大模型与多家油田企业合作； - 腾讯云在油气安全、智能巡检等垂直场景有项目落地。

国产图数据库：TuGraph（蚂蚁集团）、NebulaGraph（杭州悦数科技）、HugeGraph（百度）形成"三足鼎立"，在金融、电信等领域规模化应用后，正向油气领域渗透。

科研院所参与：中国石油大学（北京）、中国石油大学（华东）、东北石油大学、中国地质大学、北京科技大学、南京大学、清华大学、中国科学院计算所、北京大学王选所等机构深度参与油气知识图谱的基础研究。

产业链不完整：相对于国际，中国在以下环节仍有明显短板： - 油气专业基础软件（Petrel、ECLIPSE 等国产替代）； - 油气专用本体标准； - 商业化的油气知识图谱工具链产品； - 油气数字化创业公司生态。

*图 2-5 全球油气智能化产业生态对比图*

2.5 油气知识图谱的应用场景全景

油气勘探开发知识图谱与智能决策系统的应用场景，按业务领域可划分为以下 8 大类：

按技术层次可划分为以下三个层次：

L1 数据集成层：将多源异构数据统一接入、清洗、治理，形成数据湖/数据中台。这一层已基本成熟，国内外均有大规模落地。

L2 知识构建层：基于本体与知识抽取技术，构建领域知识图谱。这一层国内外均处于规模化推广期，但本体标准化、抽取自动化仍是瓶颈。

L3 智能决策层：基于知识图谱与大模型，构建智能问答、辅助决策、自治智能体等高阶应用。这一层国内外均处于早期试点，是未来 3—5 年的核心战场。

*图 2-6 油气智能决策应用场景—成熟度矩阵*