设计类GPTs：

智能工程方案辅助设计平台——通过集成邻井与同平台工程方案数据，实现快速构建基本工程方案。系统具备自动化设计撰写功能，能够简化设计流程，减少人工操作，提高设计效率。

压裂设计方案参数优化——地质与工程相结合，根据新井实钻轨迹及不同河道砂体的叠置和接触关系，制定个性化的方案，优化分段、分簇参数，强化裂缝复杂程度，最大限度的提高裂缝控制体积、释放有效砂体产能。同时实时计算井底压力及净压力，根据净压力变化情况，及时判断裂缝延伸情况，预判砂堵风险，实时优化调整施工参数，确保单井压裂控制体积最大。

油气田开发设计——根据实际情况制定详细的油气田开采方案。它涉及到油气藏的开采方式、生产设施的建设、工艺流程的设计等多个方面。目标是制定出最优的开发方案，实现油气资源的高效开发，同时保障生产安全和环境保护。

解释类GPTs：

光纤井筒漏点实时预测平台——光纤井筒漏点预测软件，融合了先进的传感技术和深度学习算法，为石油和天然气行业提供了一个高效、精准的实时监测和预警解决方案，确保井筒安全，降低维护成本。

储层识别/岩性识别——油气储层是在油气勘探工程中，地下存在油气聚集的岩层区域。储层的特征包括了岩性、物性、含油气性等方面，这也是储层预测的主要方向。储层岩性是描述储层矿物质组成成分的主要特征，反映了岩层的储藏性能和储层特征，常用参数包括储层岩石物理结构、分布范围、储层顶界面构造形态、储层厚度等。综合储层特征，实现对油气富集区域即甜点进行预测，为油气钻探指明位置和开采方案。

设备智能监测——通过在线监测系统，可以对修井机的运行状态数据进行实时监测。这种实时性不仅为现场操作人员提供了技术支持，而且使油田各级管理人员能够及时了解生产现场的状况，从而提供决策依据。、

地质甜点/工程甜点识别——油气勘探开发的过程中，会揭示大面积的含油气区及大段的含油气层段，但是往往其中一部分是具有当前经济、技术条件下具有较好开发效益的部分，称之为“甜点”。以实测地质参数、工程参数为输入，利用神经网络模拟技术，通过大数据智能分析地质参数与弹性参数的相关关系，解译出相应的甜点评价参数。

人工裂缝改造体积动态评价——以各平台各井各段实际的天然裂缝响应、地应力、脆性情况；定性及定量描述的人工裂缝复杂性程度；定性定量的压窜程度等开展综合对比评估。

光纤产液剖面、产气剖面监测——连油光纤产剖测试技术通过将铠装光缆提前泵入连续油管内，作业时通过连续油管车组将连续油管传输至目的测试层位，从而实现光纤分布式监测。光纤产剖监测技术以光纤本身作为传感器，无需额外井下测井仪器，通过测量背向散射光，探测出井下光纤沿线的温度、声波 等数据，通过实时迭代方式，对井内产液分析，从而实现对油气井井内各簇生产剖面监测。

压裂进砂进液动态监测——光纤压裂监测技术主要利用同井或邻井中已布置的分布式光纤进行分布式声波震动 (DAS)及分布式应变传感技术(DSS)监测，通过同井DAS监测，直观显示段簇进液进砂情况，指导压裂暂堵转向优化地层改造。通过实时监测的低频应变信号，描绘压裂裂缝的发育过程及状态，实时监测指导压裂；提取微地震信号事件，评估压裂效果优化压裂方案。

工艺类GPTs：

智能钻井地层分析平台——智能钻井地层分析平台综合运用MWD和LWD数据，实时分析地质分层信息，为钻进过程提供精准的地质导向建议，同时根据预设阈值自动生成预警与告警，确保工程人员及时调整钻进参数以规避风险。此外，系统通过对历史和实时数据的深度分析，为地质分层预测和钻进参数优化提供决策支持，从而全面提升钻井作业的效率和安全性。

基于压裂参数的EUR预测及参数反推平台——通过先进的数据分析技术，结合压裂参数，为您分析预计采收储量（EUR）。不仅如此，系统还能根据EUR值反向推算关键参数，实现历史记录的深度挖掘和相关性分析，帮助您优化油藏管理和提高采收效率。

钻井参数优选平台——基于井深和钻井液性能，推荐钻压与钻速应确保安全前提下的效率最大化。建议根据岩石硬度调整钻压，避免过大导致钻头磨损；钻速则根据岩层可钻性系数和转速指数优化，确保高效钻进同时减少能耗。

地层压力异常工况报警平台——钻井地层压力异常告警系统能实时监测地层压力变化，一旦发现异常，立即发出告警，为钻井作业提供及时的安全预警。这有助于预防潜在风险，确保钻井作业的安全与顺利进行。

智能砂堵报警模型平台——智能砂堵报警模型平台基于实时数据采集与传输，结合深度学习和边缘计算技术，实现砂堵风险的动态监测和预警。系统通过高效的数据分析，提供提前预警和优化建议，确保精准预警与及时响应，提升砂堵管理的效率与安全性。该方案助力砂堵管理的智能化转型，为油气开采中的砂堵问题提供全面解决方案。

智能注采决策——为提高注水开发效率，施工人员需要将智能分层注水系统与智能分层采油系统相结合，通过注采联动，实时监控智能分层注水和智能分层采油情况，对各层系注水量、产液量、含水率、压力等情况进行动态对比分析，提高油藏调控的针对性与灵活性。

油气田视频监控——实现现场违章行为的实时抓取、智能识别与主动预警，还大幅节约监督人力资源，提升监管质效，有效防控安全风险，电子沙盘实施感知风险，优化了人员调配，同时客观上也提高了安全意识，规范了安全行为。

人工举升优化——人工举升的作用是将油气开采至地面，是原油开采中的重要环节。油井在井身结构、产量、流体性质等方面差异促进了人工举升技术的多元化发展。举升智能优化合实时井口监测方案，通过减缓油田产量的下降率，可以最大程度提高油井收益。

机采智能管控——以物联网数据为基础，结合大数据技术、工况诊断技术及机采提效优化技术，深度挖掘海量数据的潜在价值，可实现稀油机采井运行状况和能耗的整体管控。

油气田能耗优化——推进机采、注水、集输、电力四大生产系统节能降耗，推动提质增效。通过“关、停、并、转、减”，以及井筒工艺优化、机采井调平衡、低产井间开等措施，实现机采系统节电，实施电力系统配电减容、更换节能电机等措施，节约电能消耗。

生产调度策略优化——石油开采和加工的过程比较复杂，工序繁多，涉及的范围广，油田企业日常生产过程需要有计划的安排，这就需要发挥油田利用AI技术实现智能运行调度的作用，规划好油田企业的各项工作，保证企业生产和施工有序、高效的进行。

设备故障主动预警——在线监测系统可以分析设备的工作状态，预测设备的故障，并及时报警，避免设备故障导致的停工和维修时间延长。

设计类GPTs：

XX油气田分公司页岩气井压裂项目
2022年，安东为某油气田分公司提供压裂工程技术服务，在长宁区块页岩气井均EUR同步提高18%，渝西区块同比提高超10%；致密气压裂新工艺井井均测试日产量达40.98万立方米，较常规工艺提高25%。

解释类GPTs：

钻修机在线监测及预测性维护
建设钻修机设备预测性维护平台，实现设备在线状态监测（智能预警、智能诊断、智能评估等），目前已在中海油海上平台上取得成果应用。
重点提升方向：
提升多源异构信息数据共享能力，建立统一的数据服务接口、信息采集标准、数据格式、通信协议，实现数据的统一集中管理。
提升人工智能技术应用场景赋能能力，基于大数据平台和各子系统不同的应用场景建立算法和逻辑控制模型，对感知信息进行智能分析、自学习与决策，实现关键设备预测性维护。
提升钻修机作业风险管控决策能力。

工艺类GPTs：

XX深层煤层气钻井项目
安东自2022年三季度进入xx煤项目施工，2部钻机（50LDB带顶驱）参与，共施工10口深层煤层气水平井，平均井深3530m，水平段长1000-1500m，平均钻井周期30.48天（最短27.58天），多口单井或开次创区块记录，得到客户高度认可。