中化新网讯 近日，Equinor宣布，在巴伦支海钻探的戴莫斯探井未发现具有商业价值的油气资源，已确 定为干井。该井位于1238号生产许可证区块，由半潜式钻井平台实施钻探，作业水深为283米，距斯诺 赫维特油田约135千米。 Equinor表示，此次勘探所获得的地质数据对完善巴伦支海油气成藏规律具有重要价值，将为未来勘探 决策提供支持。 该井是1238号生产许可证区块的首口探井，许可证于2024年3月生效，Equinor为作业者，合作伙伴包括 沃尔能源公司与挪威国家石油资产管理公司。半潜式钻井平台最大作业水深为1500米，最大钻深为7500 米，目前通过长期协议为Equinor与沃尔能源公司提供钻井服务，合同期至2026年。 ...

核心观点 - 河南省表彰60个先进集体和200名先进个人 授予河南省三八红旗奖 [1] - 表彰对象为各行业优秀女性代表 在经济社会发展中发挥重要作用 [1] - 获奖者包括能源勘探 乡村振兴 智慧城市 司法等领域的杰出代表 [2] 行业领域表现 - 能源行业代表攻克油气勘探精度难题 申报7项国家发明专利 为复杂地质条件勘探提供关键技术支撑 [2] - 乡村振兴领域代表将老旧村落打造成"彩虹村" 带领群众致富 [2] - 智慧城市领域代表参与42个智慧城市项目建设 以技术创新助力高效能治理 [2] - 司法领域代表推动法庭与妇联协作 以法为盾化解纠纷 [2] 评选机制 - 评选坚持公开公平公正原则 履行初审复审两次审核程序 [1] - 实行单位市级省级三级公示制度 [1] - 评选面向基层和工作一线 采用自下而上层层选拔优中选优方式 [1]

核心交易 - 公司以人民币8538万元成功竞拍宁夏六盘山盆地海原区块石油天然气探矿权[1] - 取得自然资源部颁发的《矿产资源勘查许可证》[1] - 勘查实施方案已完成备案 将组织勘查施工[1] 投资规模与资金安排 - 预计勘查总投资不超过人民币13000万元[1] - 投资资金全部来源于公司自筹资金[1] - 将根据项目进度分期投入资金[1] 项目内容与目标 - 施工区域为选定的有利勘查区[1] - 系统研究区块油气调查基础地质资料 分析构造地层和沉积特征[1] - 总结油气成藏地质条件 深化地质认识并优化勘探部署[1] - 加快项目实施以实现勘探突破 明确有利开发区[1] 财务影响 - 投资不会对公司财务状况及经营成果产生重大不利影响[1] - 不存在损害公司及全体股东利益的情形[1]

公司战略与资产拓展 - 道达尔能源获得刚果共和国近海Nzombo勘探许可证 持股50%作为运营者[1] - 区块面积达1000平方千米 毗邻其运营的Moho油田设施[1] - 通过高潜力项目拓展勘探组合 依托现有设施实现开发协同[1] 合作伙伴与股权结构 - 卡塔尔能源持股35% 刚果国家石油公司持股15%[1] - 进一步巩固与刚果共和国的长期合作关系[1] 地理位置与资源潜力 - 区块距黑角海岸约100千米（62英里）[1] - 紧邻Moho油田 该油田日产约10万桶油当量[1] - 有望提升西非地区油气供应水平[1]

核心观点 - 公司通过数智物探技术突破实现勘探能力全方位升级 构建全产业链体系 成为行业技术引领者 [1][10] 技术研发突破 - 自主创新GeoEast地震数据处理解释一体化软件 2003年推出国内首套自主知识产权软件 已迭代至4.4版本 [3] - 攻克高效混采 海洋OBN 全波形反演等关键核心技术 软件能力大幅提升 [3] - 应用覆盖国内8个盆地超46万平方公里 拓展至海外40多个国家和地区 [5] 算力基础设施 - 高性能计算中心为亚洲最大 具备16.1Pflops算力和90PB存力 [8] - 建成2482节点共享资源池 支撑全球重大物探项目数据处理 [8] - 处理解释互联网工厂实现跨域远程生产 解决算力资源快速扩充问题 [6] 智能装备应用 - EV系列可控震源和eSeisNeo节点地震仪器推动采集作业向数字化自动化转型 [8] - EV-80可控震源专为超深层勘探研制 具备独特低频激发能力 [8] - 高效激发管理平台与USM系统协同构建井震联合采集能力 [10] 国际项目成果 - 科威特项目创23.4万道生产道数行业纪录 巩固中东市场地位 [10] - 阿曼项目日效从1万炮提升至5.5万炮 保持全球最高日效纪录 [10] - 实现连续20年3800万安全人工时 创全球物探安全最高记录 [10]

行业动态 - 埃及与四家国际能源公司签署价值3.4亿美元的油气勘探协议 [1] - 协议涉及地中海和尼罗河三角洲地区10口油气井的钻探 [1] - 埃及天然气产量近年下降 需加大勘探力度扭转颓势 [1] 公司合作 - 埃及天然气控股公司分别与壳牌、埃尼、扎鲁别日石油及Arcius Energy签署协议 [1] - Arcius Energy由英国石油公司与阿联酋阿布扎比国家石油公司联合成立 [1]

公司技术突破 - 公司自主研发的万米超深层取芯技术入围2025海湾能源信息卓越奖最佳勘探技术奖决赛圈 [1] - 该技术在深地塔科1井成功取回中国首份万米岩芯并创亚洲陆上取芯最深纪录 [1] - 公司自上世纪60年代起攻克碳酸盐岩破碎地层、松散地层、极硬地层等取芯技术难题 [1] - 研发形成三大常规与九大特殊系列取芯技术体系 [1] 行业竞争格局 - 技术将与哈里伯顿、斯伦贝谢、沙特阿美等全球能源巨头的5项前沿勘探技术同台角逐 [1] - 海湾能源信息卓越奖整合世界石油大奖、烃加工奖等四大行业标杆奖项 [1] - 该奖项被喻为全球石油天然气行业的奥斯卡 [1] - 奖项涵盖油气行业全领域并汇聚全球前沿技术与创新成果 [1]

行业战略调整 - 全球石油巨头重新加大油气勘探力度 从墨西哥湾到纳米比亚重启勘探[1] - 欧洲油气公司大幅调整战略优先级 削减数十亿美元可再生能源投资 转而巩固油气储备组合[1] - 能源转型远慢于预期 能源危机暴露出传统能源供应短缺 油气业务利润依然丰厚[1] 公司具体行动 - 壳牌对勘探部门进行重大重组 将继续投资墨西哥湾 马来西亚 阿曼及纳米比亚等优势区域 未来6至12个月启动多口探井[1] - BP将上游油气投资增至每年100亿美元 削减超50亿美元清洁能源支出 计划到2027年底启动10个新重大项目 2030年前再增加8至10个 目标2030年产量达230万至250万桶油当量/日[2] - BP今年已启动5个新油气重大项目 批准另外4个项目 并有10个勘探发现 包括巴西近海Bumerague区块25年来最大发现[2] - 道达尔能源通过获取美国墨西哥湾 马来西亚等地勘探许可充实勘探组合[3] - 雪佛龙完成对赫斯收购 获得圭亚那Stabroek区块30%权益 该区块当前产量超66万桶/日[3] - 雪佛龙计划今年年底在苏里南 纳米比亚和埃及钻井 考虑前沿勘探[3] - 埃克森美孚专注于二叠纪和圭亚那 与利比亚达成勘探协议 重返特立尼达和多巴哥 在圭亚那Stabroek西北部重新进行勘探作业[3] 技术与发展趋势 - 各公司运用地震成像 AI算法等新技术提升勘探效率 BP勘探团队通过技术手段实现年内10处发现[4] - 能源企业不仅在补充钻探储备 更在拓展潜在勘探区域 行业巨头依托尖端技术重启资源搜索[4]

活动概况 - 北京-新疆经济合作洽谈活动于8月12日在新疆国际会展中心开幕 包含签约仪式 企业演讲和公益项目发布等环节 [1] - 活动由北京市援疆和田指挥部联合新疆维吾尔自治区发改委等部门共同主办 旨在推动区域协同发展和合作共赢 [1][2] 签约项目 - 签约仪式上共计26个签约项目 涉及金额110亿元人民币 [1][2] 产业合作领域 - 油气领域科技创新成为重点 中石油天然气集团地质勘探首席专家支东明剖析科技赋能边疆产业升级路径 [1] - 活动涵盖科技 金融 数字文旅 智慧教育等多个产业领域 展出相关产品和民心工程 [3] - 京疆职业教育发展联盟成立 聚焦职业教育合作与技能型人才培养 [1] 合作模式创新 - 突破传统支援模式 通过市场化合作平台促进资源整合 人才互动和产业共荣 [2] - 从单向对口援疆转向多元合作 形成输血变造血的共创共赢新局面 [2] - 构建多方联动服务体系 靶向解决项目落地与企业发展的堵点难点 [3] 社会效益 - 产业援疆着力增加就业促进民族团结和社会稳定 扩大产业空间提升承接能力 [3] - 新疆京和纺织科技有限公司职工案例显示产业援疆带来民生改善和员工职业成长 [3]

中国制造业基础优势 - 中国制造业门类齐全、基础雄厚、产业链完整，为AI大模型在工业场景的探索性应用提供丰富试验田和广阔需求空间[1] - 钢铁企业AI应用使带钢表面缺陷检出率提升至95%，热轧环节成材率提升使一年可多产出2万吨钢[1] - 油气勘探领域AI应用将地质专家数据分析时间从一整年缩短到一个月，在矿井智能化、炉温预测、地震波勘测等核心环节取得突破性应用[1] AI+工业发展路径 - 中国形成场景与技术深度融合、创新技术架构、筑牢自主可控数字底座的特色转型升级路径[2] - 科技企业与工业企业紧密携手，探索聚焦场景落地、技术适配、安全可控的实践路径[7] - 平台化模式解决工业AI应用碎片化、定制化成本高难题，实现从单点突破到规模化推广[8][9] 技术突破与创新 - 采用"非正常即异常"架构思路，通过定义正常状态简化学习目标，规避负样本穷举问题[8] - 跨领域合作团队从7000多个数据维度中筛选出约1500个核心维度，将预测准确率提升至90%以上[7] - 通过软硬协同创新优化大模型和芯片性能，推动国产大模型与国产芯片深度适配[10] 数据与安全解决方案 - 全球约70%的工业数据未被有效激活，工业设备因传感器噪声、协议割裂形成数据孤岛[5] - 采用"私有云+公有云"模式成功纳管上千台服务器，提供上万台云主机，支撑数百个业务应用[9] - 为南方电网打造云数底座，实现数据统一管理、协同变更，保障核心数据私密性[9] 行业发展挑战 - AI+工业落地存在数据壁垒、安全顾虑、技术瓶颈等多重难点[5] - 工业实时场景要求低延迟推理，但通用大模型轻量化不足、多模态数据融合困难[5] - 企业不愿在公共平台运行数据，专家标注故障数据的高成本制约模型训练[5] 国际竞争格局 - 中美两国被视为主要领军者但路径迥异，美国坐拥通用大模型与算力优势但缺乏工业场景支撑[5][6] - 美国通过持续巨额投入算力提升通用大模型性能，或依赖算力虚拟化模拟工业体系迭代[6] - 中国凭借丰富真实场景与产业协同构成独特优势，科技企业大量投入加上工业企业积极支持取得突破[6] 未来发展方向 - 需持续突破技术瓶颈、深化场景应用、营造鼓励创新的友好环境[10] - 推动更多终端产品集成智能功能，包括AI手机、AI电脑、可穿戴设备、智能家居等[11] - 监管以"宽容"为基调，破除制度性障碍，允许一定范围内试错，采用"先放后管、先立后破"策略[11]