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维泰REALology智能钻井液性能在线监测系统助力钻机智能改造
突破迷思：工业生成式AI的可靠性与未来发展
突破传统测试方法，让钻井液封堵性能评价更精准高效
SPE Workshop | 维泰助力页岩油与致密油开发研讨会圆满落幕
ICC落成启用，开启维泰智控新篇章
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数智钻井
2025-05-22
维泰REALology智能钻井液性能在线监测系统助力钻机智能改造
近日维泰REALology智能钻井液性能在线监测系统助力客户完成智能钻机发布！ 随着国家对数字化、智能化的倡导，石油行业也在朝着数字化、智能化发展。面对当前的发展需求，钻机设备存在自动化程度低、数据监测手段弱、数据分析能力差等特点。尤其是对于“石油血液”的钻井液监测，传统的钻井液监测对于人工依赖程度高、主观性强、人工误差等问题，尤其是对于数据的连续性和数据分析，尚缺乏有效技术手段。图1.维泰REALology智能钻井液性能在线监测系统助力钻机智能改造 维泰REALology智能钻井液性能在线监测系统自2021年正式投放市场使用至今已逾5年，在东北、西南、南海、
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近日维泰REALology智能钻井液性能在线监测系统助力客户完成智能钻机发布！ 随着国家对数字化、智能化的倡导，石油行业也在朝着数字化、智能化发展。面对当前的发展需求，钻机设备存在自动化程度低、数据监测手段弱、数据分析能力差等特点。尤其是对
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2025-04-28
维泰能源集团HOLOWELLS 井工程数字孪生平台闪耀“蓉漂杯”
近日，2025“蓉漂杯”高层次人才创新创业大赛金牛·重点产业园区专项赛成功举办，来自北京、上海、杭州、深圳等10余个城市近30支优质队伍同台竞技。维泰能源集团HOLOWELLS井工程数字孪生平台脱颖而出，荣获优秀奖。 作为集团数智科技产品线的核心成果，HO
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2025-04-17
突破迷思：工业生成式AI的可靠性与未来发展
随着人工智能（AI）技术的持续革新，自动化技术供应商正积极探索AI在制造自动化中的应用。然而，关于生成式AI可能产生“幻觉”的讨论，令部分行业人士对其可靠性产生疑虑。 事实上，生成式AI的应用方式存在明显差异。一类是基于特定数据集训练的A
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2024-11-13
革新智能井控技术 —— 维泰能源集团在2024年ADIPEC的创新分享
近日，2024年ADIPEC国际石油展在阿布扎比落下帷幕，这一全球规模最大的行业盛会吸引了来自各领域的专家学者，而创新型技术及解决方案成为与会者关注的焦点。维泰能源集团在技术峰会中发表了两场主题演讲，分别介绍了维泰智能井控领域的创新技术以及虚
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2024-09-20
揭幕跨时代控压钻井技术
IADC/SPE控压钻井与欠平衡作业会议及展会（2024 IADC/SPE Managed Pressure Drilling & Underbalanced Operations Conference & Exhibition）于近日在巴西里约热内卢圆满落幕。这是控压钻井和欠平衡技术领域最有影响力的国际峰会，来自世界
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2024-06-21
哈萨克斯坦代表团访问维泰能源集团
2024年6月11日，维泰能源集团接待了来自哈萨克斯坦专业军事化应急救援服务公司阿克纠宾分部（阿克别林）的访问团，本次访问维泰能源集团是该代表团的访华首站。 维泰能源集团详细介绍了公司智能制造、人工智能和数字化三大业务板块。阿克别林分部
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2024-06-03
维泰受邀参加2024年度中国石化行业人工智能技术发展大会并发表演讲
5月24日，维泰能源集团受邀参加2024年度中国石油和化工行业人工智能技术发展大会并发表专题演讲。 随着人工智能的飞速发展，各行业都迎来了新的解决方案和思路。维泰能源集团深耕于石油能源行业，致力于基于业务需求打造数字化、信息化产品，以确
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2024-02-29
创新油气勘探井工程数字化管理：维泰HOLOWELLS井工程数字孪生平台
近日，维泰能源集团作为第十六届中国成都国际软件设计与应用大赛获奖团队接受了官方媒体的回访及报道。在回访期间，维泰与媒体代表就油气勘探开发的数字化管理解决方案进行了深入的再探讨。图1：中国日报中文网对维泰能源集团油气勘探开发的数字化
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2023-10-16
创新驱动 智领未来 | 维泰能源集团亮相2023 ADIPEC国际石油展
近日，以“Decarbonising. Faster. Together”为主题的2023年ADIPEC国际石油展在阿布扎比国家展览中心成功落下帷幕。作为全球最具影响力的行业盛会，吸引了2200多家国际公司参展，汇聚众多技术创新的力量，共同推动公平高效的能源行业变革。作为一家
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2023-07-31
维泰能源集团数智钻井技术登上 World Oil 7月刊封面
钻井是一个涉及众多操作和参数的复杂过程。过去，对钻井作业的分析主要依赖于个别井的记录，然而，从作业日志、Excel表格和报告中提取有用信息的过程存在诸多挑战，这种方法在人力方面极其复杂且耗时。并且，数据的获取和人为错误的存在更增加了收集
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