智能储洞决策支持：集成大语言模型、高级提示工程与多模态数据融合的实时石油作业框架
机器学习
2025-09-16 v1 人工智能
计算工程、金融与科学
摘要
石油行业面临着前所未有的挑战，要求快速整合复杂的多模态数据集以实现实时决策支持。本研究提出了一种新颖的集成框架，将最先进的大语言模型（GPT-4o、Claude 4 Sonnet、Gemini 2.5 Pro）与高级提示工程技术和多模态数据融合相结合，用于综合储洞分析。该框架在50,000多份石油工程文件上实现了领域特定的检索增强生成（RAG），并采用链式思维推理和few-shot学习进行快速现场适应。多模态集成通过专用AI模型和视觉变换器处理地震解释、井日志和生产数据。跨15个多样化储洞环境的现场验证显示，系统表现卓越：94.2%的储洞特征识别准确率、87.6%的生产预测精度以及91.4%的井位优化成功率。该系统在保持96.2%安全可靠性（评估期间无高风险事件）的同时实现亚秒响应时间。经济分析显示，相对于传统方法实现62-78%的成本降低（平均72%），并在8个月内收回成本。Few-shot学习将现场适应时间缩短72%，而自动化提示优化实现了89%的推理质量提升。该框架处理实时数据流，实现96.2%的异常检测准确率，并将环境事件减少45%。我们提供详细的实验方案、基准比较、消融研究以及统计显著性测试，以确保可重复性。这项研究展示了将前沿AI技术与石油领域专业知识相集成，以实现运营效率、安全性和经济性能的提升。
引用
@article{arxiv.2509.11376,
title = {Intelligent Reservoir Decision Support: An Integrated Framework Combining Large Language Models, Advanced Prompt Engineering, and Multimodal Data Fusion for Real-Time Petroleum Operations},
author = {Seyed Kourosh Mahjour and Seyed Saman Mahjour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.11376},
year = {2025}
}