科研動(dòng)態(tài)
油氣相關(guān)巖石力學(xué)大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)進(jìn)展與挑戰(zhàn)
中文題目：油氣相關(guān)巖石力學(xué)大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)進(jìn)展與挑戰(zhàn)
論文題目：Developing a large language model for oil- and gas-related rock mechanics: Progress and challenges
錄用期刊/會(huì)議：Natural Gas Industry B (中科院大類(lèi)二區(qū))
原文DOI：10.1016/j.ngib.2025.03.007
原文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S235285402500021X
錄用/見(jiàn)刊時(shí)間：2025年4月23日
作者列表：
1） 林伯韜 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 智能科學(xué)與技術(shù)系教師
2） 金 衍 中國(guó)石油大學(xué)（北京）石油工程學(xué)院 油氣井工程系教師
3） 曹倩雯 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 智能科學(xué)與技術(shù)系教師
4） 孟 翰 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 智能科學(xué)與技術(shù)系教師
5） 龐惠文 中國(guó)石油大學(xué)（北京）理學(xué)院 數(shù)學(xué)系教師
6） 韋世明 中國(guó)石油大學(xué)（北京）理學(xué)院 物理系教師
文章簡(jiǎn)介:
本文系統(tǒng)探討了面向油氣工程巖石力學(xué)領(lǐng)域的大語(yǔ)言模型（LLM）開(kāi)發(fā)進(jìn)展與關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。隨著全球深部及超深層油氣資源開(kāi)發(fā)需求激增，傳統(tǒng)巖石力學(xué)分析方法在應(yīng)對(duì)復(fù)雜地質(zhì)條件時(shí)面臨瓶頸。本文探討構(gòu)建領(lǐng)域?qū)Ｓ肔LM模型的方法及流程，通過(guò)整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)與物理機(jī)理，為深井鉆探、壓裂優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)提供智能化解決方案。
摘要:
近年來(lái)，大語(yǔ)言模型（LLMs）在實(shí)踐中展現(xiàn)出巨大的潛力，能夠顯著提升工作效率和決策能力。然而，其在垂直行業(yè)應(yīng)用仍存在顯著局限。本文系統(tǒng)研究油氣巖石力學(xué)專(zhuān)用LLM的構(gòu)建方法，提出包含數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)練、場(chǎng)景驗(yàn)證的完整技術(shù)路線(xiàn)。通過(guò)地質(zhì)調(diào)查、室內(nèi)實(shí)驗(yàn)、現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)等多源數(shù)據(jù)融合，結(jié)合巖石力學(xué)基本原理約束，構(gòu)建具備專(zhuān)業(yè)推理能力的AI模型。研究證實(shí)：經(jīng)過(guò)領(lǐng)域數(shù)據(jù)微調(diào)的開(kāi)源LLM可有效完成知識(shí)抽取、多學(xué)科協(xié)同決策等任務(wù)，但需解決數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、物理-數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)-網(wǎng)絡(luò)安全等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
背景與動(dòng)機(jī):
我國(guó)主力頁(yè)巖氣藏平均埋深超3500米，深層煤層氣埋深超1500米，塔里木油田成功鉆探萬(wàn)米深井；深層巖石處于高溫高壓極端環(huán)境，傳統(tǒng)力學(xué)模型難以準(zhǔn)確表征其非均質(zhì)、各向異性特征。多場(chǎng)耦合效應(yīng)（流體滲流-巖石變形-熱傳遞）進(jìn)一步增加分析復(fù)雜度?，F(xiàn)有鉆采相關(guān)數(shù)字化技術(shù)存在以下瓶頸：（1） 通用LLM（如GPT-4）存在領(lǐng)域知識(shí)鴻溝：油氣行業(yè)數(shù)據(jù)敏感度高，公開(kāi)語(yǔ)料稀缺；（2） 數(shù)值模擬方法難以快速、實(shí)時(shí)處理復(fù)雜生產(chǎn)過(guò)程交互作用（如頁(yè)巖氣平臺(tái)多井聯(lián)作）；（3）多尺度數(shù)據(jù)分析依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，決策效率亟待提升。LLM展現(xiàn)出的上下文學(xué)習(xí)能力可整合地震、測(cè)井、實(shí)驗(yàn)、測(cè)試等多模態(tài)數(shù)據(jù)，為全生命周期管理提供新范式。行業(yè)實(shí)踐表明，專(zhuān)用LLM在數(shù)據(jù)需求（百萬(wàn)級(jí)vs千億級(jí)）、計(jì)算成本（千卡級(jí)vs萬(wàn)卡級(jí)）方面更具可行性。
設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn):
本文提出了油氣相關(guān)巖石力學(xué)LLM的數(shù)據(jù)管理體系，包括（1）四維數(shù)據(jù)采集：地質(zhì)測(cè)繪、巖心實(shí)驗(yàn)、井下監(jiān)測(cè)、數(shù)值模擬。（2）數(shù)據(jù)治理框架：建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL/分布式文件系統(tǒng)），實(shí)施數(shù)據(jù)脫敏（坐標(biāo)偏移+差分隱私）、權(quán)限分級(jí)（RBAC）與生命周期管理。在模型構(gòu)建方面，基于主流LLM架構(gòu)開(kāi)展領(lǐng)域適配，通過(guò)領(lǐng)域自適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練融入巖石力學(xué)本體知識(shí)庫(kù)。在訓(xùn)練策略上，可綜合應(yīng)用掩碼語(yǔ)言建模、自回歸語(yǔ)言建模、排列語(yǔ)言建模和去噪自編碼器。在應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證方面，通過(guò)知識(shí)挖掘從文獻(xiàn)中提取巖石力學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)（如巖石脆性）；借助多學(xué)科協(xié)同集成地質(zhì)力學(xué)參數(shù)與油藏工程模型，優(yōu)化壓裂方案設(shè)計(jì)；開(kāi)發(fā)決策支持系統(tǒng)，基于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)井筒穩(wěn)定性。
主要內(nèi)容:
油氣工程領(lǐng)域的專(zhuān)用LLMs目前鮮有開(kāi)發(fā)。為了助力深部和超深部非常規(guī)儲(chǔ)層的勘探開(kāi)發(fā)，亟需構(gòu)建針對(duì)油氣巖石力學(xué)的個(gè)性化LLM，使其能夠處理復(fù)雜的行業(yè)數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)智能預(yù)測(cè)與決策。為此，本文首先綜述了通用型與行業(yè)專(zhuān)用LLMs的研究現(xiàn)狀，進(jìn)而提出了一套系統(tǒng)化的領(lǐng)域?qū)Ｓ肔LM構(gòu)建流程，涵蓋數(shù)據(jù)收集與處理、模型構(gòu)建與訓(xùn)練、模型驗(yàn)證及領(lǐng)域部署等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。此外，研究還深入探討了三大應(yīng)用場(chǎng)景：基于文本資源的知識(shí)抽取、多學(xué)科融合的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)優(yōu)化，以及智能決策輔助系統(tǒng)。最后，重點(diǎn)分析了開(kāi)發(fā)此類(lèi)領(lǐng)域?qū)Ｓ肔LM面臨的三大核心挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化難題、數(shù)據(jù)安全與訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限管理，以及在模型架構(gòu)設(shè)計(jì)中平衡物理機(jī)理與數(shù)據(jù)特性的復(fù)雜性。研究發(fā)現(xiàn)，地質(zhì)調(diào)查、實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)、現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試和數(shù)值模擬構(gòu)成了巖石力學(xué)數(shù)據(jù)的四大原始來(lái)源，這些數(shù)據(jù)需經(jīng)歷采集、存儲(chǔ)、處理和治理的全流程（圖1），方可用于LLM訓(xùn)練。通過(guò)使用巖石力學(xué)數(shù)據(jù)集與原理對(duì)通用開(kāi)源LLM進(jìn)行微調(diào)，可有效構(gòu)建領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ?，并遵循常?guī)訓(xùn)練驗(yàn)證流程最終部署于油氣田實(shí)際場(chǎng)景（圖2）。然而，部分挑戰(zhàn)涉及管理機(jī)制而非單純技術(shù)問(wèn)題，需多方利益相關(guān)者與專(zhuān)業(yè)從業(yè)者緊密協(xié)作方可克服。
圖1 油氣相關(guān)巖石力學(xué)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理及治理全流程示意圖
圖2 應(yīng)用場(chǎng)景及其與大語(yǔ)言模型和領(lǐng)域知識(shí)的關(guān)系
挑戰(zhàn)與展望:
主要瓶頸包括（1）數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題：不同作業(yè)單位數(shù)據(jù)格式類(lèi)別繁多，管理部門(mén)眾多，標(biāo)準(zhǔn)化改造成本高昂；（2）物理機(jī)理融合：現(xiàn)有場(chǎng)景大模型多為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，未能有效融合考慮巖石應(yīng)力應(yīng)變、損傷等本構(gòu)方程及力學(xué)邊界條件的物理約束AI模型；（3）安全合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)：油氣相關(guān)巖石力學(xué)數(shù)據(jù)敏感，安全性和隱私性要求高，但目前數(shù)據(jù)處理方式存在泄露的隱患。未來(lái)方向包括（1）構(gòu)建跨平臺(tái)數(shù)據(jù)交換與共享機(jī)制（如構(gòu)建油氣LLM相關(guān)的數(shù)據(jù)聯(lián)盟或數(shù)據(jù)資產(chǎn)）；（2）嵌入物理規(guī)則約束的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Domain LLM integrated with Physics-Informed NNs）；（3）建立油氣行業(yè)認(rèn)證的AI模型安全評(píng)估體系。
結(jié)論:
本文首次系統(tǒng)論證了油氣巖石力學(xué)專(zhuān)用LLM的技術(shù)可行性，探討了“數(shù)據(jù)-模型-場(chǎng)景”開(kāi)發(fā)框架。盡管面臨數(shù)據(jù)治理與機(jī)理融合的雙重挑戰(zhàn)，但隨著行業(yè)數(shù)據(jù)開(kāi)放程度提升與計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施完善，專(zhuān)用LLM有望成為深地工程智能化的核心引擎。建議優(yōu)先在頁(yè)巖油氣藏壓裂、致密及深水油氣藏開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域開(kāi)展試點(diǎn)應(yīng)用，逐步建立覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的知識(shí)服務(wù)體系。
作者簡(jiǎn)介:
林伯韜, 人工智能學(xué)院教授/博導(dǎo), 主要從事智能石油工程與工業(yè)數(shù)字孿生的教學(xué)與科研工作。
通訊作者簡(jiǎn)介:
金衍，石油工程學(xué)院教授/博導(dǎo)，長(zhǎng)期致力于巖石力學(xué)、智能油田、井壁穩(wěn)定和水力壓裂等油氣井工程領(lǐng)域的教學(xué)和科研工作。