3月5日，随着DeepSeek R1模型开始自动检索智能热洗专业数据库、计算油井结蜡率，标志着华北油田采油三厂基于DeepSeek R1模型的智能热洗垂直大模型正式进入前期试验阶段。

　　油井热洗是维持油井正常生产的常规措施。近年来，该厂工程技术人员通过建成《热洗智能分析系统》，初步实现了油井热洗智能预警、热洗计划自动生成等热洗全过程智能管控目的。随着人工智能的快速发展，DeepSeek等大模型已逐步走进各行各业工作实践中，为提升工作质效提供了新的方法。对此，工程技术人员坚持“拥抱变革、先行先试”理念，积极探索并选取大模型在油井热洗场景的落地应用。通过采集油井的实时运行数据、生产数据，对数据进行清洗、去噪和标准化处理，建立智能热洗专业数据库，利用神经网络对处理后的数据进行训练，一井一模型，通过不断调整模型参数和优化算法，提高模型预测、预警准确性和效率；基于开源DeepSeek R1模型逻辑推理能力，理解传入现有油井的电流、载荷、温度、压力等参数，并进行分解任务，自动检索智能热洗专业数据库，通过算法模型，返回当前油井的结蜡率，并按照结蜡率“倒序”排列，形成油井热洗紧迫度排行榜，并自动根据阈值设定，生成热洗计划。

　　基于DeepSeek R1模型的智能热洗垂直大模型的建立，为提升油井结蜡预测准确率、生成热洗计划的针对性等提供了新的手段。下一步，工程技术人员将持续开展智能热洗大模型训练与优化，加快推动传统采油工艺迈入AI智能决策时代，为油田数智转型添加新的“动能”。（通讯员 杜航 密杨 邓明 ）