前不久，西安石油大學電子工程學院的黨瑞榮教授過了自己的62歲生日。作為一名退休后延聘的教授，黨老師并無“退休”的“自覺性”，每天仍然加班加點地工作。這一切，都是為了給那些他深愛的油井“診病”，為了更早突破井下人工智能技術。
“一口井，用好了可能自噴很多年，用不好可能很快就廢了。”黨瑞榮談起油氣井，充滿感情，“井和人一樣。人生病了會有癥狀，井生病了也會發出自己的信號。生產測井，就是用儀器去監測井的‘生病’信號。”
油氣井的井下環境復雜，無法通過肉眼直接看到內在情況，“體檢”要靠儀器憑數據。為了使監測儀器在井下高溫高壓惡劣環境中正常工作，黨瑞榮致力于油氣井監測儀器的研發工作，一干就是20年。
當前，黨瑞榮研究的課題是井下人工智能技術。他說：“井下人工智能，是由多個模塊組合作用共同實現的。多儲層優化組合開采是其中重要一環。”
每口井有多個儲層被同時開采，各層的產能并不相同。利用儀器實時在線監測和控制，可避免各個生產層開采不足或過度開發，在提高生產效率的同時，也提高了采收率。“這項技術可使儀器長期駐留在井下，實現井筒的智能化，帶來的效益是采收率和產量的同步增長。這不亞于增加了一個大油田！”黨瑞榮談到這些時，掩飾不住內心的激動。
可是，“駐留井下”對儀器長期工作的可靠性提出了嚴峻的考驗。“如果石油行業能像國防工業一樣，實行‘三不放過’原則，很多問題就會迎刃而解。”黨瑞榮說。
“三不放過”是指出現問題時，故障原因查不清不放過；找到原因后，整改措施不落實不放過；整改完成后，預期的整改效果得不到驗證不放過。但是，對于這一原則，黨瑞榮也表示：“不過這樣一來，生產成本勢必要增加。這個想法的推行，必須符合企業生產的實際需要。”
“第一次見到黨老師的時候，不修邊幅的他正埋頭在電腦后面打字，偶爾從眼鏡上面看我們一眼。”黨瑞榮的一位研究生笑著說，“他一點也不像主持過很多重大項目的學術帶頭人啊。我當時可失望啦！”話鋒一轉，這位研究生又說：“可聽黨老師講了一會兒課，我就覺得整個人都‘燃’起來了！他對科研特別有熱情，學術上也很嚴謹，教學中很注重理論聯系實際，對我們也很嚴格。師兄師姐們都說，用人單位特別喜歡用黨老師的學生，因為他們實踐能力強、工作上手快。我覺得自己真是選對老師了！”
黨瑞榮要求自己的研究生必須動手做實驗。他說：“有很多學生，把書看得很透了，可是一上手實驗，還是不行。一方面，環境不同，實驗結果也不同，書上不可能全寫到；另一方面，有很多東西，光看是看不懂的，一動手就明白了。做完了實驗，回頭再看書理解和總結理論，這樣知識才學透了。”
黨瑞榮也將這種“實踐為重”的理念帶入了自己的科研團隊。
20年間，他帶領科研團隊，研制出了多種大型復雜儀器，解決了油田生產中的實際問題，為企業節約了生產成本，減少了不當開采對環境的污染和對資源的浪費。正是這一個個監測，逐漸在油氣井下搭建起了一個集測試、控制、調節、傳播為一體的智能完井系統，在油氣生產和儲層監測領域發揮了重要的作用。
黨瑞榮放不下科研工作。他說：“我這一輩子的工作都是在‘啃骨頭’，啃別人不想啃、不愿啃的‘科技硬骨頭’，雖然比較累，但可以解決一些難題……這也是我想做的事。”
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文：惠笑吟
