双模型驱动的油气业务智能平台
双模型驱动的油气业务智能平台
以大模型与油气业务世界模型 DWM 协同驱动，贯通业务建模、专业资源组织与智能任务执行，让行业知识、专业模型和软件工具成为可复用的智能能力，加速油气智能应用落地。
在油气企业数智化转型过程中，数据基础、业务知识、系统能力与 AI 应用之间仍存在多重阻碍，制约了智能化能力在核心业务场景中的规模化落地。
油气数据来源多、标准不一、质量参差，难以形成可复用、可支撑智能应用的高质量业务数据资产。
行业经验、业务规则和专业流程分散在专家与系统中，难以结构化沉淀，系统无法真正理解油气业务。
各类专业系统独立建设，数据、工具和业务流程难以贯通，跨专业、跨场景协同效率不足。
通用 AI 难以直接适配油气复杂业务，需要融合数据、知识、模型和智能体的平台支撑，推动 AI 进入核心业务流程。
OiO（Oil in One）是由大语言模型与油气业务世界模型（DWM）协同驱动的一体化油气业务智能平台。平台以油气业务建模为基础，将行业知识、业务数据、专业模型、算法和软件工具组织为可复用的智能能力，贯通业务理解、资源组织、应用构建与任务执行全过程。
通过统一的业务语义与智能运行机制，OiO 支持智能问数、分析、成图、报告生成及专业业务智能体等多类应用，并实现任务执行过程的可追溯与成果复核，帮助油气企业将长期积累的专业知识与技术资源转化为可持续复用的智能资产，加速 AI 在油气业务场景中的规模化落地。
自然语言 · 多模态输入
专业知识 · 上下文
业务概念 · 实体关系
专业资源 · 业务规则
OiO 的总体架构以油气业务世界模型为统一基础，通过 OiO Core 与 Agent OS Runtime 双引擎协同，连接 Resource、Intelligence、Application 三大核心域，并以六层架构贯通从业务本体、资源组织、智能服务到应用交付的完整链路。
平台最终通过成果、证据与反馈机制形成持续优化闭环，使油气业务中的数据、知识、规则、工具和智能体能力能够围绕真实任务被统一组织、受控执行和可信交付。
油气业务世界模型用于让 OiO 平台以一致的方式理解、组织和执行油气业务，把业务对象、资源、规则、流程、任务和成果连接成可运行的智能业务体系。
OiO Core 是 OiO 的业务语义引擎，负责统一管理业务坐标、MBU、业务上下文、标准资源和知识图谱，让平台能够懂业务，但不承担企业实例数据存储、任务调度或工具执行。
Agent OS Runtime 是 OiO 平台的运行内核与智能任务执行引擎，负责承接 AI Harness 生成的 Execution Command，统一调度资源、规则、上下文、工具和模型，完成可观测、可审计、可反馈的智能任务执行与可信成果交付。
Resource Domain 是 OiO 平台的业务资源管理与调用域，负责统一接入、索引、绑定、检索、授权、装载和追溯各类业务资源，为 Intelligence Domain、Runtime 和 Evidence Chain 提供可信、可理解、可调用的资源基础。
Intelligence Domain 是 OiO 平台的智能服务与执行指令编译域，负责理解用户需求、识别业务对象、定位 MBU、装载上下文、匹配规则与条件，并规划任务链，最终生成可交给 Runtime 执行的 MBU Execution Command。
Application Domain 是 OiO 平台的应用交付与用户交互域，负责提供 JuraWorkSpace、业务智能体运行空间、业务 APP、专题智能应用、权限工作台和成果展示发布入口，把平台能力以用户可操作的方式交付到具体业务场景中。
OiO 的闭环机制是平台能力持续进化的反馈系统，通过运行反馈、专家校核和证据沉淀，不断优化业务上下文、资源绑定、规则条件、任务链和智能体配置，使油气智能任务越用越准、越用越可信。
OiO 将业务数据、行业知识、专业模型和软件工具经过业务定义、资源策展、质量治理和权限控制，组织为可复用的标准数据、模型服务、工具接口和业务模板。
一份已经沉淀的业务能力，可以同时支撑问数、成图、报告等通用智能应用，也可以复用于专业岗位、业务流程中的业务智能体和面向特定领域的业务智能 APP，实现“一次积累、多次使用、持续扩展”。
融合大语言模型的理解与推理能力和油气业务世界模型（DWM）的专业知识，为智能应用提供业务语义与规则约束。
依托自主专利的最小业务工作节点与业务坐标，将油气全生命周期工作流转化为超过 16,000 个标准化业务节点。
兼容 OSDU 标准，统一治理业务数据、行业知识、专业模型与软件工具，保障资源可信可用与数据主权可控。
采用“一体双核、三域六层”架构，以语义内核与运行内核协同贯通业务建模、资源组织和应用交付。
融合大模型规划与专业工具执行，实现任务从需求到成果的受控执行、全程追溯与结果复核。
基于标准化业务模型与知识图谱封装可复用能力，支持跨场景组合，加速业务智能体与专业应用的构建和扩展。
OiO一体化智能平台基于“五个不管、五个共享”理念构建，系统性打破油气行业传统的物理与组织壁垒。
通过打通知识、人才、技术、生态与数据在全价值链中的无缝共享，平台显著提升跨学科协同能力，支持远程作业，促进组织互联互通，并实现数据的深度融合。这一模式构建了开放、智能、高效的全行业协同新范式。
侏罗纪软件是 OSDU Forum 中国唯一会员单位。OSDU 负责构建油气行业开放数据底座，解决数据标准、Schema、API、访问机制和域数据服务等基础能力问题。
OiO 基于此进一步融合业务语义、资源绑定、规则编排和智能执行能力，实现从数据资源到业务流程、从智能分析到闭环执行的能力延伸。二者并非替代关系，而是面向油气智能化场景的分层协同体系。
统一数据模型和行业标准
数据存储、检索、文件与数据集管理
权限管理、合规控制与数据生命周期管理
标准 API 与互操作能力，支持跨系统集成
将标准化数据资源映射到业务语义与上下文
关联数据与业务对象
构建有效的业务视图
统一语义与业务上下文
五维业务本体建模，定义最小业务工作单元
业务问题与住务链编排，驱动流程执行
智能体运行时，调用模型、工具与知识
证据链、知识图谱与反馈闭环，持续优化
标准统一 · 开放共享 · 可信可用
数据可以被访问和共享
语义理解 · 资源关联 · 业务可视
业务变得透明且易于管理
智能执行 · 持续反馈 · 闭环优化
闭环执行与持续优化
某井含水从 55% 突增到 78%，产油下滑，现场要求 2 小时内给出处置建议。
采油工程师、油藏工程师、地面工艺工程师一起在同一井对象页面看同一套证据链（产液/含水曲线、注水响应、邻井对比、作业史、地面压差/工况）。
班组：只看“异常卡片+处置步骤+安全提示”
工程师：看“根因推理链+对比分析+建议措施”
领导：看“影响产量/风险等级/进度”
海外油田现场 + 国内研究院远程同屏协同，不用先发邮件再开会对齐。
现场人员用防爆手机/平板点井查看异常与工况，工程师用电脑深度分析。
项目公司、研究院、服务公司按权限共享数据与结论，同一份建议可追溯来源。
JuraSearch一键拉齐时序、作业、注水、邻井、地面工艺等多源数据，自动生成证据包。
同一套诊断组件/图表组件/报告模板复用到所有井，不用每口井重新搭表做图。
本次含水突增根因判断逻辑与处置路径沉淀为案例卡+规则（下次同类问题可自动召回）。
少量国内专家远程即可覆盖多口井，现场新人也能按系统步骤完成排查与处置。
处置建议一键生成工单并推送到 EAM/CMMS（或作业系统），形成闭环追踪与复盘。
从半天或一整天缩短到 30 至 60 分钟
从人找数据和多轮对齐到数据自动关联和一屏协同
从经验在人脑子里到规则/案例/模板可复制到全场
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