关于数油科技
数油科技（北京）有限公司是一家面向能源工业的分子级数字基础设施公司，专注于数字油技术的研发与产业化。数油科技长期深耕分子级能源数字建模方向，以「数字油」分子模型为核心，将石油分子建模误差从行业普遍的约 30% 降至 2% 以内，基于真实油样与元素分析、NMR、GPC 等多源实验数据，构建可计算、可验证、可复用的数字油模型。技术源自东京大学 11 年科研积累，由东京大学博士领衔，国内外院士专家团队支持，已成功应用于加拿大、日本等地油田与 CCUS 项目；国内在辽河油田、华能集团等开展试验与试点。公司落地北京经济技术开发区，获 HICOOL 2025 优胜奖，致力于建立中国数字油数据库，助力国家能源安全与高质量发展。
数油科技（北京）有限公司致力于构建面向能源工业的分子级数字基础设施，以「数字油」技术为核心，为油田、炼化与 CCUS 场景提供高保真分子建模与物性预测能力。
数字油模型由东京大学团队于 2014 年在世界上首次提出并建立，距今已发展 11 年。公司团队在该方向长期深耕，已建立 5 套不同种类的油模型（两套轻质油、两套重质油、一套油砂），在轻质油、重质油及油砂等多类体系下，基于 QMR 定量匹配 18 项实验性质，与真实油样物性对比误差小于 2%，达到工业可用标准。技术已应用于加拿大 Athabasca 油田重质油提采、日本苫小牧油田 CO₂ 捕集与封存、日本 JX 公司持续同源性等国际项目；国内与辽河油田、华能集团等开展数字油试验与油型气治理试点。
公司于 2025 年 11 月在北京注册成立，落地北京经济技术开发区，获 HICOOL 2025 优胜奖；依托 PetroGen Architect（数字油）、PetroQSPR（物性预测）、数字岩石与数字煤等产品矩阵，为能源企业提供从实验数据到工程决策的分子级数字底座。
核心技术
定量分子建模（QMR）与数字油生成
从元素分析、NMR、GPC 等实验数据出发，自动生成数千候选分子，通过 QMR 方法系统匹配 18 项实验性质，构建与真实油样误差 <2% 的数字油模型；支持轻质油、重质油与油砂，单次高精度建模在已具备实验数据条件下约 3–15 分钟，可导出 3D 结构用于后续分子模拟与工程决策。
石油分子物性预测与虚拟实验
基于 QSPR 与机器学习，对单分子与多组分混合物预测密度、沸点、粘度、辛烷值、十六烷值等核心物性；支持分子名称、配方文字、MOL 文件等多种输入，提供单分子预测、混合物预测、批量预测与虚拟调和实验；可选 AI 增强（Uni-Mol 分子嵌入 + 物理描述符），提升复杂分子与混合物的预测精度与泛化能力。
孔隙网络模型（PNM）与多相流模拟
基于孔隙网络模型的数字岩石物理平台，支持孔隙网络生成、单相/多相流体求解、水驱/CO₂ 驱等驱替方案；集成 3D 可视化与 Web 交互，可快速计算渗透率、压力场与流量，支持流线追踪、粒子系统与饱和度切片，用于储层物性快速评估、驱替方案对比与 CO₂ 地质封存可视化。
煤炭多分子模型构建
基于概率建模与蒙特卡罗算法，从煤质参数（元素分析、NMR 结构参数、煤阶信息）自动生成 50–80 个结构单元模块，抽样生成 20–40 个代表性分子，支持 3D 交互式可视化与统计分析，用于煤储层机理研究、数字能源建模与 AI 仿真数据生成。
物理约束生成式 AI 与工业级验证
将物理约束的生成式 AI 与分子动力学、QMR 定量验证结合，形成「生成—优化—验证」闭环；技术深度绑定 NVIDIA CUDA 生态，支持 GPU 加速与云原生部署；多套数字油模型已在国际项目中验证，具备从基础算法到工程交付的完整技术闭环能力。
差异化优势
精度与可验证性
传统油分子模型物性匹配误差普遍在较高区间，数字油模型在轻质油、重质油及油砂等多类体系下，基于 18 项实验性质的 QMR 匹配与真实实验数据对比，误差 <2%，达到工业可用标准；结果可验证、可重复、可导出。
研发积累与国际化验证
数字油方向自 2014 年于东京大学首次提出，团队在该方向深耕 11 年；已建立 5 套油模型，并已成功应用于加拿大、日本等地油田与 CCUS 项目，国内辽河、华能等试点已启动；国内尚无同类可规模化的分子级商业化产品。
平台化能力而非单次咨询
从实验数据到数字油/数字岩石/数字煤，再经物性预测与多相模拟，支撑提采方案、炼化优化与 CO₂ 封存评估；本平台是可持续扩展的分子级建模与预测平台，而非单次咨询工具，可帮助客户将实验与现场数据沉淀为可复用的企业数字资产。
跨学科团队与工程闭环
团队具备石油工程、计算化学与 AI 的长期跨学科协同能力，从基础算法到工程交付形成完整闭环；核心知识产权为团队自主研发，无纠纷、无竞业限制，落地北京经开区，契合国家能源安全与国产化数字基础设施方向。
数油科技致力于构建面向能源工业未来的分子级数字计算能力。