中文題目：油氣相關巖石力學大語言模型開發進展與挑戰

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) 

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:

本文系統探討了面向油氣工程巖石力學領域的大語言模型（LLM）開發進展與關鍵技術挑戰。隨著全球深部及超深層油氣資源開發需求激增，傳統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、壓裂優化等關鍵環節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，其在垂直行業應用仍存在顯著局限。本文系統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。

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境，傳統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、測試等多模態數據，為全生命周期管理提供新范式。行業實踐表明，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），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）；借助多學科協同集成地質力學參數與油藏工程模型，優化壓裂方案設計；開發決策支持系統，基于實時監測數據預測井筒穩定性。

主要內容:

油氣工程領域的專用LLMs目前鮮有開發。為了助力深部和超深部非常規儲層的勘探開發，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專用LLMs的研究現狀，進而提出了一套系統化的領域專用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節。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優化，以及智能決策輔助系統。最后，重點分析了開發此類領域專用LLM面臨的三大核心挑戰：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從業者緊密協作方可克服。

 

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

挑戰與展望:

主要瓶頸包括（1）數據孤島問題：不同作業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）嵌入物理規則約束的神經網絡模型（Domain LLM integrated with Physics-Informed NNs）；（3）建立油氣行業認證的AI模型安全評估體系。

結論:

本文首次系統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”開發框架。盡管面臨數據治理與機理融合的雙重挑戰，但隨著行業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。建議優先在頁巖油氣藏壓裂、致密及深水油氣藏開發等領域開展試點應用，逐步建立覆蓋全產業鏈的知識服務體系。

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、井壁穩定和水力壓裂等油氣井工程領域的教學和科研工作。