石科院：AI辅助润滑油脂研发
针对传统研发试错成本高、周期长等问题，石油化工科学研究院构建了“开源数据预训练—理化数据微调—实测数据校验”三层数据体系，并自主研发润滑领域专用分子预测模型，实现了对运动黏度、介电常数、热导率等核心物性的高精度预测。同时，配套全自动高通量实验工作站，形成“AI分子筛选—自动配样—性能检测—数据回流”闭环。
全链条AI研发体系有效缩短研发周期，大幅降低了试错成本，并实现了润滑脂自监测功能的快速开发，相关研究获国家自然科学基金资助，入选中央企业人工智能战略性高价值场景。
物探院：AI助力物探处理解释
石油物探技术研究院搭建百万级专业地震样本标签数据集作为底层数据底座，创新研发基于Transformer架构的系列处理算法，打造智能化静校正、时间域速度建模一体化作业流程，在保障地质信息完整保留的前提下，整体资料处理效率提升5至10倍。
此外，该院自主研发自动化、一体化地震资料处理解释专业软件平台，相关智能技术成果已规模化应用于渤海湾、四川、塔里木、松辽等含油气盆地，在复杂山地、碎屑岩、碳酸盐岩等差异化地质条件下均稳定落地见效。