油氣相關巖石力學大語言模型開發(fā)進展與挑戰(zhàn)
中文題目：油氣相關巖石力學大語言模型開發(fā)進展與挑戰(zhàn)
論文題目：Developing a large language model for oil- and gas-related rock mechanics: Progress and challenges
錄用期刊/會議：Natural Gas Industry B (中科院大類二區(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/見刊時間：2025年4月23日
作者列表：
1） 林伯韜 中國石油大學（北京）人工智能學院 智能科學與技術系教師
2） 金 衍 中國石油大學（北京）石油工程學院 油氣井工程系教師
3） 曹倩雯 中國石油大學（北京）人工智能學院 智能科學與技術系教師
4） 孟 翰 中國石油大學（北京）人工智能學院 智能科學與技術系教師
5） 龐惠文 中國石油大學（北京）理學院 數學系教師
6） 韋世明 中國石油大學（北京）理學院 物理系教師
文章簡介:
本文系統(tǒng)探討了面向油氣工程巖石力學領域的大語言模型（LLM）開發(fā)進展與關鍵技術挑戰(zhàn)。隨著全球深部及超深層油氣資源開發(fā)需求激增，傳統(tǒng)巖石力學分析方法在應對復雜地質條件時面臨瓶頸。本文探討構建領域專用LLM模型的方法及流程，通過整合多源異構數據與物理機理，為深井鉆探、壓裂優(yōu)化等關鍵環(huán)節(jié)提供智能化解決方案。
摘要:
近年來，大語言模型（LLMs）在實踐中展現出巨大的潛力，能夠顯著提升工作效率和決策能力。然而，其在垂直行業(yè)應用仍存在顯著局限。本文系統(tǒng)研究油氣巖石力學專用LLM的構建方法，提出包含數據治理、模型訓練、場景驗證的完整技術路線。通過地質調查、室內實驗、現場監(jiān)測等多源數據融合，結合巖石力學基本原理約束，構建具備專業(yè)推理能力的AI模型。研究證實：經過領域數據微調的開源LLM可有效完成知識抽取、多學科協(xié)同決策等任務，但需解決數據標準化、物理-數據融合、數據-網絡安全等關鍵挑戰(zhàn)。
背景與動機:
我國主力頁巖氣藏平均埋深超3500米，深層煤層氣埋深超1500米，塔里木油田成功鉆探萬米深井；深層巖石處于高溫高壓極端環(huán)境，傳統(tǒng)力學模型難以準確表征其非均質、各向異性特征。多場耦合效應（流體滲流-巖石變形-熱傳遞）進一步增加分析復雜度?，F有鉆采相關數字化技術存在以下瓶頸：（1） 通用LLM（如GPT-4）存在領域知識鴻溝：油氣行業(yè)數據敏感度高，公開語料稀缺；（2） 數值模擬方法難以快速、實時處理復雜生產過程交互作用（如頁巖氣平臺多井聯作）；（3）多尺度數據分析依賴人工經驗，決策效率亟待提升。LLM展現出的上下文學習能力可整合地震、測井、實驗、測試等多模態(tài)數據，為全生命周期管理提供新范式。行業(yè)實踐表明，專用LLM在數據需求（百萬級vs千億級）、計算成本（千卡級vs萬卡級）方面更具可行性。
設計與實現:
本文提出了油氣相關巖石力學LLM的數據管理體系，包括（1）四維數據采集：地質測繪、巖心實驗、井下監(jiān)測、數值模擬。（2）數據治理框架：建立標準化數據庫（MySQL/分布式文件系統(tǒng)），實施數據脫敏（坐標偏移+差分隱私）、權限分級（RBAC）與生命周期管理。在模型構建方面，基于主流LLM架構開展領域適配，通過領域自適應預訓練融入巖石力學本體知識庫。在訓練策略上，可綜合應用掩碼語言建模、自回歸語言建模、排列語言建模和去噪自編碼器。在應用場景驗證方面，通過知識挖掘從文獻中提取巖石力學評價指標（如巖石脆性）；借助多學科協(xié)同集成地質力學參數與油藏工程模型，優(yōu)化壓裂方案設計；開發(fā)決策支持系統(tǒng)，基于實時監(jiān)測數據預測井筒穩(wěn)定性。
主要內容:
油氣工程領域的專用LLMs目前鮮有開發(fā)。為了助力深部和超深部非常規(guī)儲層的勘探開發(fā)，亟需構建針對油氣巖石力學的個性化LLM，使其能夠處理復雜的行業(yè)數據并實現智能預測與決策。為此，本文首先綜述了通用型與行業(yè)專用LLMs的研究現狀，進而提出了一套系統(tǒng)化的領域專用LLM構建流程，涵蓋數據收集與處理、模型構建與訓練、模型驗證及領域部署等關鍵環(huán)節(jié)。此外，研究還深入探討了三大應用場景：基于文本資源的知識抽取、多學科融合的現場作業(yè)優(yōu)化，以及智能決策輔助系統(tǒng)。最后，重點分析了開發(fā)此類領域專用LLM面臨的三大核心挑戰(zhàn)：數據標準化難題、數據安全與訪問權限管理，以及在模型架構設計中平衡物理機理與數據特性的復雜性。研究發(fā)現，地質調查、實驗室實驗、現場測試和數值模擬構成了巖石力學數據的四大原始來源，這些數據需經歷采集、存儲、處理和治理的全流程（圖1），方可用于LLM訓練。通過使用巖石力學數據集與原理對通用開源LLM進行微調，可有效構建領域專用模型，并遵循常規(guī)訓練驗證流程最終部署于油氣田實際場景（圖2）。然而，部分挑戰(zhàn)涉及管理機制而非單純技術問題，需多方利益相關者與專業(yè)從業(yè)者緊密協(xié)作方可克服。
圖1 油氣相關巖石力學數據采集、存儲、處理及治理全流程示意圖
圖2 應用場景及其與大語言模型和領域知識的關系
挑戰(zhàn)與展望:
主要瓶頸包括（1）數據孤島問題：不同作業(yè)單位數據格式類別繁多，管理部門眾多，標準化改造成本高昂；（2）物理機理融合：現有場景大模型多為數據驅動，未能有效融合考慮巖石應力應變、損傷等本構方程及力學邊界條件的物理約束AI模型；（3）安全合規(guī)風險：油氣相關巖石力學數據敏感，安全性和隱私性要求高，但目前數據處理方式存在泄露的隱患。未來方向包括（1）構建跨平臺數據交換與共享機制（如構建油氣LLM相關的數據聯盟或數據資產）；（2）嵌入物理規(guī)則約束的神經網絡模型（Domain LLM integrated with Physics-Informed NNs）；（3）建立油氣行業(yè)認證的AI模型安全評估體系。
結論:
本文首次系統(tǒng)論證了油氣巖石力學專用LLM的技術可行性，探討了“數據-模型-場景”開發(fā)框架。盡管面臨數據治理與機理融合的雙重挑戰(zhàn)，但隨著行業(yè)數據開放程度提升與計算基礎設施完善，專用LLM有望成為深地工程智能化的核心引擎。建議優(yōu)先在頁巖油氣藏壓裂、致密及深水油氣藏開發(fā)等領域開展試點應用，逐步建立覆蓋全產業(yè)鏈的知識服務體系。
作者簡介:
林伯韜, 人工智能學院教授/博導, 主要從事智能石油工程與工業(yè)數字孿生的教學與科研工作。
通訊作者簡介:
金衍，石油工程學院教授/博導，長期致力于巖石力學、智能油田、井壁穩(wěn)定和水力壓裂等油氣井工程領域的教學和科研工作。