“我没有写过井位设计，也没有亲手打过钻井，但我写的代码，能帮助找到超深层油气。”科研人员李国元讲述着自己的工作。

  他是西北油田勘探开发研究院数字信息化研究所信息应用组组长。2008年，他从通信与信息系统专业硕士毕业，来到西北油田，在机关工作了10多年。4年前，他看到勘探开发亟需数字化转型，便来到科研一线投身其中。

  何以解忧，打造生产科研的“数字罗盘”

  “我没有看到想象中堆砌如山的纸质报告，但是我仍然惊讶科研工作模式的繁琐。”李国元讲起刚到研究院的场景，仍然带着唏嘘。

  他在资料室里，看到地质团队科研人员的电脑屏幕上，密集地排列着数十个文件夹窗口和PDF报告。

  “科研工具已经全面数字化，但是当时数据的流动仍依赖于人工‘拉取’，这极大地依赖于研究者的经验与耐心。”当时，他便有了工作方向，要打造勘探开发数字海洋的导航罗盘。

  他白天跟着科研人员记流程、找堵点，晚上对着代码框改逻辑。半个月后，线上审批系统上线，填信息后，审批权限自动流转，两小时就能拿到数据权限。

  “我们团队统一数据标准，强化元数据与主数据管理，建立从EPBP源头到勘探开发协同研究平台的实时同步链路，相当于打通了数字的‘航道’。”他说。

  按照他的框架，他带着团队逐步实现，建成了勘探开发知识搜索引擎、人工智能识别系统，形成能够理解科研语境、主动推送信息、支持团队无缝协作的“数字罗盘”。

  “以前科研人员是在数据中跋涉，现在使用系统，实现了数据主动找人。”他说。

  赋能科研，给人工智能装上一颗“西北芯”

  2023年，全球AI热潮来袭，这让他得了“红眼病”，整天琢磨着与时俱进。

  他反复计算机房GPU服务器的负荷量，决定自己搭建一个完全自主可控的本地AI平台。

  信息应用组的同事大吃一惊，全组就3个人，要干这么大的事？他们都惊叹于组长的“脑洞”之大。

  “我们打造的本地AI，最难的模型训练，即解决知识本地化的问题。”他说。

  通用大模型碰到井眼轨迹、储层孔隙度等专业术语就“犯迷糊”，提取数据频频出错。他对症开方，给出“领域知识注入”的方案，把论文里的关键信息标出来，让模型跟着学。团队把14万余篇核心论文按照13个标签逐个读取、逐个标记，再把标注内容“喂”给模型，每天调整着参数。

  “这就像教一个孩子牙牙学语，需要耐心。看着准确率一点点往上‘攀爬’,有种把孩子教育成才的成就感。”李国元说。

  今年，本地AI平台升级为“全栈AI应用开发环境”，在新疆190多名科研人员建立了20多个本地知识库，累计解决1万多个专业问题。

  聚焦实效，让信息化成为科研“好助手”

  “科研人员要的是工具，不是‘玩具’。”每次开发新应用，李国元先询问科研人员需求，需要就增加功能，不需要就删除。

  今年7月，科研人员刘辛到雅克拉采气厂开展井斜校正工作。李国元向刘辛推荐了新出炉的瀚海创客成果井斜校正系统，特意叮嘱了离线模式的使用方法。

  在油区一线，刘辛运用系统，现场便完成地层、测井解释等5项原始数据录入工作。等接通网络后，自动与服务端进行了数据同步，远在千里之外的科研团队迅速收到信息，从而快速对开发井成地层、测井解释等进行了数据校正。

  “小功能解决了大问题，真是科技改变了工作模式啊！”科研人员刘辛说。

  在生活中，李国元做事也讲究实际效果。他辅导孩子学习，给孩子说，英语硬学效果不好，让在日常对话、娱乐中探索学习，帮助孩子找到英语学习方向。

  他把这套逻辑用在了“师带徒”上。2022年，徒弟柴明锐从勘探团队转岗过来，李国元量身定制了三年培养计划，通过理论加实操的模式，让徒弟在实际工作中去探索方向。师徒先后取得OCP数据库认证专家、高级大数据分析师等9项专业技术认证，成为信息化工作的默契拍档。（张洋）