3月20日，2025年度中国石油和化工自动化行业科学技术奖奖励大会在江苏常州举行，北京科技大学资源与安全工程学院宋洪庆教授牵头的“老油田剩余油挖潜智能开发关键技术与应用”项目，经多轮专家评审，凭借人工智能在油田剩余油挖潜领域的技术突破和应用效益，荣获中国石油和化工自动化应用协会技术发明一等奖。

项目针对老油田剩余油高度分散难以预测、产量预测精度低且储层物性反演吻合率低、高含水期开发调整方案不完善、剩余油动用程度低等技术难题。揭示了基于区域流体流速及产油贡献率动态变化特征的老油田高含水期有效驱替单元渗流机理，建立了基于机器学习的老油田剩余油智能预测模型。研发了基于数据与渗流机理双驱动的油田高含水期产量预测及储层物性反演技术。

进一步提出了基于物理约束与大数据融合的注采参数优化方法，研发了基于注采参数优化的油田高含水期开发方案调整决策技术。研发了基于“生产数据计算分析与融合、注采参数优化、方案决策调整”的老油田高含水期智能注采协同生产技术，构建了软硬一体化的智能决策平台。项目成果先后在中国石油“大庆油田、辽河油田、长庆油田、大港油田、新疆油田”，中国石化“胜利油田、中原油田”、中国海油天津分公司等油田主力区块成功应用，促进了老油田高含水期稳产，经济和社会效益显著。