纽约国际967线路测试现拥有钻井信息应用技术研究中心和石油信息标准化研究所2个中国石油天然气集团公司重点实验室，油气信息系统工程研究中心和油气信息智能处理与可视化实验室2个校级重点实验室，软件研究所、计算智能与数字油田研究所和移动云计算应用研究所3个院级研究所。

纽约国际967线路测试科研团队紧紧围绕石油钻井、油藏开发、井场数字化智能化建设和智能完井的数据分析等方向，融合纽约国际官网计算机科学与技术、网络工程、软件工程、数据科学与大数据技术等优势学科专业开展研究。同时，学院科研人员在航空、航天、船舶、兵器、电子、铁路机车、多源地形侦测、信息安全、数据分析与可视化、军事雷达探测器等各个领域展开研究，已积累一定基础的研究成果。

方向一：计算机应用技术

带头人：刘天时

技术简介：目前我国大多数油田已进入开采中后期，导致抽油机大部分时间处于轻载甚至空载的工作状态，产生巨大的能源浪费。基于此背景，科研团队针对抽油机沉没度开展相关研究，完成油井储液沉没度模型和油井沉没度综合模型构建与应用方法研究，设计完成高效节能的抽油系统，以保证抽油机合理控制电机转速，为油田可持续发展提供有力支持。

应用场景：油井井下作业

主要技术团队：刘天时、宋新爱、张留美、潘少伟、李皎等。

主要完成业绩：先后完成了陕西省自然科学基础研究计划项目“面向抽油机节能的抽油优化控制方法研究”、“井位论证中SEGY数据高速成像研究”、“微观剩余油仿真研究”，陕西省工业科技攻关项目“井位论证中地震剖面多维特征提取关键技术研究”、“井位论证决策中地震层位自动追踪方法研究”，中国石油长庆油田勘探开发研究院项目“探井井位论证子系统”，以及克拉玛依油田“油井清防蜡周期预警研究”等项目。

方向二：数据挖掘大数据分析

带头人：胡宏涛

技术简介：以数据挖掘以及大数据分析技术为基础，依托油田油气水井生产数据，新能源（光伏发电、风力发电）生产数据，建立相应的分析、预测、评价模型，主要包括油田产量预测模型、区块开发效果评价模型、基于大数据分析的油藏动态监控与预警模型；新能源（风光发电）发电量损失、灰尘覆盖度、健康度、能效分析、运行时长和运行效率分析等大数据模型；为油田生产管理、开发动态分析、开发效果评价等提供服务。

应用场景：利用油藏工程算法以及大数据分析技术开展油藏开发动态规律研究，构建出一套基于大数据分析的油藏动态监控预警系统，实现油藏开发指标的智能监控，预判油藏动态变化趋势，油藏开发效果评价；基于云平台，通过建立发电预测模型，负荷预测模型，设备故障监测与预警模型等，实现新能源业务（光伏发电、风力发电）的运行监测、智能运维（智能巡检、智能分析、智能预警）、智能管控、决策支持。

技术团队：团队现有董海峰、王彬、爨莹、卢胜男、李小和等5位副高以上老师。

主要完成业绩：中国石油天然气集团公司长庆油田分公司项目：“油藏动态智能分析及效果评价系统”、“油藏动态分析智能化管理数据平台”、 “长庆油田新能源智能管控云平台应用研究（一期）”

方向三：图像处理智能油藏工程

带头人：程国建

技术简介：井下作业施工工艺复杂、工序繁多、风险高,井下作业监督是保障施工质量、安全及环保的中坚力量。通过开展基于人工智能技术的井场视频图像自动识别关键算法的研究，以井下作业工程质量监督与风险识别为核心，提出视频图像异常数据识别方法，搭建视频图像数据库，建立健全井场监督及作业人员行为操作、设备材料等异常视频图像智能风险识别的模型库及配套算法，为井场数字化监督和风险报警系统的建设及应用提供坚实的理论基础和技术支撑。

应用场景：井下作业施工现场智能化监督

主要技术团队：团队核心成员由纽约国际967线路测试、油田单位长期从事石油地质、岩矿、计算机图形图像、机器学习等领域的与家教授及高级工程师组成。主持并完成国家级、省部级与项课题和油田科研项目二十余项。团队坚持“产学研”一体化思路，在陕西省秦创原科技成果转化“三项改革”的推动下，投入注册资本1000万元成立了西安图宾智能科技有限公司，围绕油气田生产及人工智能领域开展技术服务

主要完成业绩：1.中国石油勘探开发研究院勘探与生产工程监督中心“基于人工智能技术的井场视频图像自动识别关键算法研究”项目。2.中国石油勘探开发研究院勘探与生产工程监督中心“基于人工智能技术的修井机异常数据识别与自动反馈关键算法研究” 项目。通过相关项目构建了井场视频图像异常数据识别与反馈算法,建立基于YOLOv5的井场视频图像异常数据识别反馈算法模型。设计开发了“基于视频图像的井场数字化监督系统”和“井下作业井场异常图像识别与反馈模型及算法”，对系统及算法功能和性能等方面进行了测试。

方向四：数智一体化工程

带头人：宋彩利

技术简介：“数智一体化工程”科研团队长期从事油田大型网络软件开发、人工智能软件系统开发，在智能油田、智慧工厂、机器视觉引导、产品质量自动检测、工业物联网系统设计等方面具有多项研究成果。团队重点研究方向是油田数据湖建设、数据挖掘，数据驾驶舱建设，油田数据孪生平台建设，实现油田信息的“数字化”和“智慧化”，建立基于云平台数据湖的管理---控制---决策---指挥一体化数据驾驶舱。

应用场景：油田管理、数据分析、数据挖掘、应用决策软件开发；地质模型可视化、钻井轨迹设计、随钻井轨迹跟踪、甜点优选；油田数据中心建设、数据湖建设、数据云平台建设、负载均衡部署等；工业物联网系统集成、智能工厂生产信息管理系统(MES) 、智能工业机器人研发与集成、机器视觉与产品质量分析等。

主要技术团队：

油田数智一体化建设团队：主要从事油田智能化建设，进行油田数据传输方式研究与实施，油田软件架构设计，应用软件开发与系统升级。将油田数据以不同方式汇聚到油田数据湖，利用AI知识挖掘数据规律，为科学决策提供依据；针对油田多年积累数据，利用深度学习理论，唤醒沉睡数据，建立数据驱动的科学决策体系。

智能工厂建设团队：主要从事无人工厂、“黑灯”工厂建设，利用工业机器人完成生产线上重复工作，逐步推进工厂的无人化和智能化进程。进行工厂的“三哑”改造、建立自动质量检测体系，设计MES系统，完成工厂的远程进度跟踪和监控，达到智慧决策的目标。

主要完成业绩：胜利油田水平井随钻系统设计863项目，长庆油田无线传输有线接入钻井数据库系统建设，川庆钻探的基于一体化数据库钻井大数据平台建设及轨迹数据智能化建设，新疆油田数智一体化平台建设，新疆油田射孔优化软件开发，胜利油田注水系统管网优化，长庆油田动液面检测系统。西北集团智慧工厂建设、电子元件行业产品质量自动检测系统，秦创原投资的电子元件包封机器人自动生产线建设。

方向五：智能井工程

带头人：刘烨

技术简介：“智能井工程”科研团队专注于油田完井和智能井技术的前沿研究，结合边缘计算与云计算的一体化方法，开发高效的数据分析算法和软件，实现智能完井的数据分析及其软件实现，为油田带来革命性的运作效率和决策精度。

应用场景：技术应用主要集中在智能完井领域，包括油田的实时监控、数据分析和优化决策。所开发软件能够实现对钻井过程的实时数据分析，优化钻井参数和生产策略，从而提高油井的产量和效率。

主要技术团队：本团队成员专注于智能完井技术的研发和应用，不仅进行基础研究和算法开发，也致力于实际应用软件的设计和实施，确保技术能够真正转化为生产力。

主要完成业绩：目前，科研团队与中国海洋石油总公司在分层完井智能控制系统、完井多场耦合分析算法研究与设计等方面开展深入合作。