AI如何变革能源化工行业？
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石油石化
证券研究报告
2025 年03 月27 日
投资评级
行业评级
强于大市(维持评级)
上次评级
强于大市
作者
张樨樨
分析师
SAC 执业证书编号：S1110517120003
zhangxixi@tfzq.com
姜美丹
分析师
SAC 执业证书编号：S1110524090002
jiangmeidan@tfzq.com
资料来源：聚源数据
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本看欧洲煤炭与天然气的价格关系》
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3 《石油石化-行业专题研究:能化中游
——库存周期拐点，或先于产能拐点到
来》 2025-01-01
行业走势图
AI 如何变革能源化工行业？
AI 或助力上游油气降本
国内央国企油气企业 AI 布局领先于民营企业，三桶油的 AI 布局思路目前主
要在构建行业高质量的数据集，建立油气大语言模型，构建知识体系，打造
计算平台；海外油气公司目前进展聚焦地层构建模、钻井等工业流程自动化、
预测性维护模型以及碳排放管理。
我们根据 EOG 的运营成本为基准简单测算合计 AI 大概会带来 7美金/BOE
的降本空间，下降幅度大约 17.5%，这与国际能源署所估计的数字技术可以
将油气成本降低 10% - 20%接近。
AI 重塑煤炭智能矿山
国内目前智能矿山化进展比较成熟的应用聚焦在煤炭开采和洗选方面，打造
智能化矿山，显著提升灾害预警、智能开采和管理效率。根据麦肯锡的相关
调研，煤炭企业全面释放智能化潜力能够将利润提升 7%-12%，将投资回报
率提升 2%-3%。
AI 赋能化工“从分子设计到智能工厂”
目前 AI 与化工行业结合主要在“赋能材料研发与合成”和“化工智能制造”
两个大方向。AI 赋能材料研发合成领域的发展尚处在导入期，主要集中在
高校科研院所或海外头部领军化工企业（eg. LG 化学、赢创等）。
AI 在工艺流程设计中应用比如流程模拟仿真监测，主要是化工设计院等高
校研究所及模拟仿真软件企业比如中控技术。化工智能制造目前国内外均在
加速布局，国内主要由央国企及细分龙头牵头智能化工厂建设，海外企业布
局更早，现阶段开始着力新材料创新研发。
AI 竞速赛，哪些能化企业才能突破重围？
我们认为 拥有大量高质量有效数据的主权、能将技术和业务深度融合、注
重创新、具有强大资金实力的企业更有机会在 AI 军备赛中脱颖而出。
潜在受益标的：1) 拥有数据主权的头部企业具有先发优势；2）AI for
science 方面，具有自主研发能力的催化剂公司；3）AI for operation 方面，
“卖铲者”比如中控技术等工业流程模拟软件企业。
风险提示：1）AI 应用需求不及预期的风险；2）企业布局 AI 进度不及预期
的风险；3）中美贸易摩擦加剧的风险；4) 行业竞争加剧的风险。
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石油石化
沪深300
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内容目录
1. AI 助力油气勘探开发领域高效寻油 ................................................................................................. 4
1.1. AI+物探 .......................................................................................................................................... 4
1.2. AI+测井采集 ................................................................................................................................. 4
1.3. AI+钻完井技术............................................................................................................................. 4
1.4. AI+油藏工程 ................................................................................................................................. 5
1.5. 上游油气及油服企业 AI 布局进展 ......................................................................................... 5
1.6. AI 或助力油气运营成本下降 .................................................................................................... 6
2. AI 重塑煤炭智能矿山............................................................................................................................ 8
3. AI 赋能化工“从分子设计到智能工厂” ...................................................................................... 10
3.1. AI for science 赋能机理端分子研发 ..................................................................................... 10
3.2. AI for Design 最优化工艺端流程设计 ................................................................................ 11
3.3. AI for operation 智能化生产运营 ......................................................................................... 11
3.4. 化工企业布局 AI 进展及现状................................................................................................ 12
4. AI 竞速赛，哪些能化企业才能突破重围？.................................................................................. 13
5. 风险因素 ................................................................................................................................................ 14
图表目录
图1：井震结合智能建模流程 ................................................................................................................. 4
图2：测井+人工智能主体应用文献发表数量 Top 10..................................................................... 4
图3：中石油测井生产智能支持系统.................................................................................................... 4
图4：油价 100 美金情境下，EOG 原油运营成本变化 ................................................................... 6
图5：EOG 历史对信息技术、人工智能领域布局 ............................................................................ 7
图6：EOG 大数据系统 ............................................................................................................................. 7
图7：EOG 利用数据使用精准横向目标 .............................................................................................. 7
图8：上游勘探活动应用的 AI 方法及工具效果 ................................................................................ 8
图9：AI 地震数据拥有更高分辨率 ....................................................................................................... 8
图10：全面释放大模型智能化潜力，煤炭利润有望提升.............................................................. 9
图11：传统范式下材料研发全流程 vs. AI 赋能后的研发全流程 ............................................... 10
图12：AI+分子结构式创造 ................................................................................................................... 10
图13：化工大模型实现流程自主设计、仿真和优化 .................................................................... 11
图14：化工领域供应链管理设计 ........................................................................................................ 11
图15：油气化工 AI 智能巡视系统 ...................................................................................................... 11
图16：AI 配置和优化安全仪表系统 ................................................................................................... 12
图17：化工厂风险预警处置流程 ........................................................................................................ 12
图18：设备预警处置全生命周期闭环 ............................................................................................... 12
图19：IBM 调研能化企业布局 AI 的目标 ......................................................................................... 13
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表1：国内油气公司上游勘探 AI 应用布局进展 ................................................................................ 5
表2：国内油气公司上游勘探 AI 应用布局进展 ................................................................................ 5
表3：海外油气公司上游勘探开发方面 AI 应用布局进展 .............................................................. 6
表4：国内煤炭公司及设备公司 AI 进展 ............................................................................................. 9
表5：国内外下游化工企业 AI 进展 .................................................................................................... 13
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作者：天黑了
分类：研究报告
价格：免费
属性：15 页
大小：1.98MB
格式：PDF
时间：2025-03-29
