20250327-天风证券-石油石化行业专题研究_AI如何变革能源化工行业__15页_1mb

石油石化行业AI变革分析总结

核心内容

AI正在迅速改变能源化工行业，尤其在油气勘探开发、煤炭智能矿山和化工智能制造三大领域。AI技术的应用不仅提升了效率，还带来了显著的成本节约和创新机遇。

主要观点

1. AI助力油气勘探开发领域高效寻油

• AI+物探：AI在物探领域的应用尚处于起步阶段，但已形成相关软件产品，如Geophysical Insight、Emerson、Schlumberger等。
• AI+测井采集：海外油企在远程测井、智能地层测试等方面已实现商业化，而国内企业正在攻关相关核心技术。
• AI+钻完井技术：AI在钻完井技术中应用广泛，如SLB的DELFI平台和HAL的CerebroForce™模块，能够提高钻井效率和安全性。
• AI+油藏工程：国外企业已构建数字化协同智能工作流程，而国内企业也在推进智能化应用，如地震解释、油藏开发优化等。
• 上游油气及油服企业AI布局进展：国内央国企在AI布局上领先，如中石油、中石化、中海油等，正在构建行业大模型、知识体系和计算平台。
• AI或助力油气运营成本下降：根据EOG的案例，AI应用可使运营成本下降约17.5%，主要体现在降低租赁和井费用、勘探费用、干井费用等。

2. AI重塑煤炭智能矿山

• 煤矿智能化发展仍处于初级阶段，但AI技术正在加速应用，如灾害预警、智能开采和管理效率提升。
• 国内煤炭企业如中国神华、山煤国际、中煤能源、陕西煤业、兖矿能源等已布局智能矿山项目，实现全自动化开采和洗选。
• 通过AI技术，如华为盘古矿山大模型，实现了多个应用场景的智能分析，提升了煤矿的安全性和效率。

3. AI赋能化工“从分子设计到智能工厂”

• AI for science：AI在材料研发和合成方面应用广泛，如Google DeepMind的GNoME工具和中科大的“小来”系统，大幅提升了新材料研发效率。
• AI for design：AI在工艺流程设计中的应用主要集中在流程模拟仿真、监控预测和反馈优化，如中控技术等企业。
• AI for operation：AI在生产运营中的应用包括供应链优化、质量控制、安全评估等，如浪潮智能生产化工厂和万华化学等。

关键信息

• AI降本潜力：AI应用预计可为油气行业带来7美元/BOE的降本空间，与国际能源署的预测接近。
• 数据主权：拥有大量高质量数据的企业在AI应用中具有先发优势，如三桶油。
• 技术融合：将AI与业务深度融合，注重创新，是企业在AI军备赛中脱颖而出的关键。
• 资金实力：具备强大资金实力的企业更易推进AI技术的广泛应用。
• 风险因素：AI应用需求不及预期、企业布局进度不及预期、中美贸易摩擦、行业竞争加剧等。

潜在受益标的

1. 数据主权的头部炼化&化工公司：如中石油、中石化、中海油，具有先发优势。
2. AI for science：具有自主研发能力的催化剂公司，如LG化学、赢创等。
3. AI for operation：如中控技术等工业流程模拟软件企业。

结论

AI技术正在重塑能源化工行业，通过降本增效、提升智能化水平和推动创新，为行业带来新的发展机遇。具备数据主权、技术融合和资金实力的企业将更有可能在AI军备赛中取得优势。然而，AI应用仍面临诸多挑战和风险，需谨慎应对。