在石油勘探開發領域，一項困擾行業多年的設備難題正被一群青年工程師改寫。由南京工程學院學子領軍的"勇往直鉗"團隊，成功研發出智能無牙痕液壓動力鉗系統，將傳統工藝中難以避免的油管夾持牙痕控制在0.08毫米以內，同時通過智能化升級使單井作業效率提升60%，為石油工業的智能化轉型提供了全新解決方案。

一、產業痛點催生創新使命

2023年深冬，團隊負責人王梓丞（下圖右二）在江蘇建湖油田設備車間實習時，目睹了傳統液壓鉗作業的困境：人工操作下每小時僅能完成3次管柱連接，且油管表面普遍產生≥0.2毫米的夾持牙痕。在酸性油氣環境中，這些傷痕會使管材腐蝕速率提升5-8倍，導致設備平均壽命從15年驟降至7年，某油田年度維護成本因此增加超千萬元。

"當看到老師傅們戴著三層防護手套校準設備，油污打滑導致管柱墜落的驚險場景時，我們意識到必須做出改變。"王梓丞迅速組建跨學科團隊。其中，自動化專業的劉智新（下圖左二)憑借在機器視覺算法領域的研究積累，成為團隊智能化模塊的核心成員。他們背著檢測設備走訪4省17個鉆井平臺，在克拉瑪依油田零下20℃的井場駐點三個月，積累了2000余組一手作業數據，最終鎖定"無損傷夾持"和"智能扭矩控制"兩大攻關方向。

二、產學研協同的技術突破

針對傳統設備"扭矩誤差超±5%"、"人工干預率70%"的行業頑疾，團隊建立"現場調研-實驗室驗證-產業轉化"的閉環研發體系。2024年夏季，初代樣機在勝利油田測試時遭遇滑鐵盧：夾持力波動導致輕微劃痕。深夜的井場集裝箱里，團隊核心成員劉智新帶領算法小組連夜拆解設備，發現油污環境下傳感器融合算法存在延遲缺陷。作為智能控制模塊負責人，他提出將雷視定位技術與自適應PID控制算法結合的技術路線，主導開發了油污環境下的傳感器抗干擾補償模型。

通過連續兩周的算法迭代，劉智新團隊成功將傳感器響應延遲從280毫秒壓縮至50毫秒，配合機械組優化的柔性夾持結構，最終實現0.08毫米的牙痕控制精度。在與寶雞石油機械共建的聯合實驗室里，他主導開發的AI扭矩大模型，融合20萬組歷史作業數據訓練，使單次旋扣時間從2分鐘壓縮至40秒，扭矩控制精度提升至±1.5%。這位年輕的工程師憑借在智能控制領域的突出貢獻，已作為核心發明人申請3項相關發明專利。

三、智能化解決方案的產業價值

在新疆克深38井作業現場，全新一代智能液壓鉗展現出革命性突破：設備通過劉智新團隊開發的雷視定位系統自動識別油管接箍，40秒內完成精準旋扣，實時生成扭矩-周數曲線，全流程無需人工干預。克拉瑪依油田作業隊長感慨："過去單次校準需要15分鐘，現在效率提升80%，更重要的是徹底解決了牙痕引發的腐蝕隱患。"

該技術帶來的產業變革體現在多個維度：操作事故率降低40%，推動作業人員從體力勞動向智能監控轉型；油氣設施平均壽命恢復至設計標準的15年，某油田年度維護成本節約1200萬元；更打破了歐美品牌在高端液壓工具領域的長期壟斷，目前已與中東石油公司達成采購意向。行業專家評價："這項成果標志著我國在該領域實現從跟跑到并跑的跨越，為新質生產力發展提供了青年樣本。"

四、青年科創的時代擔當

團隊辦公室墻上的特殊地圖，標注著17個井場的調研足跡，記錄著他們用腳步丈量產業需求的歷程。"在陜北油田，一位老工人指著油管傷痕說'這要是能解決，你們可幫了大忙'，這句話讓我們找到了科研的初心。"王梓丞表示。

從最初5人的學生小組發展到30人的跨學科團隊，智能控制鉆研者劉智新與計算機組長吳佳鈺、機械組組長周星晨，材料組組長湯睿婷等核心成員，共同構建起"設備機械-智能控制-材料防護"的全鏈條技術體系。正如劉智新在專利申報書中寫道："當算法代碼轉化為井場上的精準控制，才真正理解什么是'把論文寫在千米井場'。"他們構建的"高校-企業-用戶"協同創新模式，為高端裝備國產化提供了可復制的青年方案，生動詮釋了新時代青年的科創擔當與產業報國情懷。