石油工程技术研究院油保信息联合团队近日建成全流程人工智能防垢决策系统。目前，该系统已为现河采油厂王152注水站生成正式决策报告，历经初审、审核、审定三级审批后投入生产运行，标志着油田防垢工作实现从经验驱动向数据智能驱动的闭环管理转型。

该系统聚焦低渗透油藏回注水驱过程中长期存在的结垢难题，首创回注水防垢数据治理体系，构建起“数据实时采集、趋势智能预测、药剂动态优选、沿程风险预警、数字员工执行”的完整智能化决策闭环，改变了以往依赖人工经验判断和“一刀切”加药方式的传统防垢模式。

该系统基于多模态历史数据构建“AI”预测模型，可针对单井动态优化防垢策略，实现“一井一策”。同时，通过实时监测延程损耗并提前预警，系统将防垢工作由“事后处理”转向“事前干预”，大幅提升防控精准度与时效性。这套自动化决策系统将每日决策所需人力投入由10人次缩减至1人次，防垢成功率从20%至30%跃升至80%以上，在提升效率的同时实现降本增效。