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测井曲线重构的人工智能大模型
被引量：
1
1
作者
陈掌星
张永安
+5 位作者
李健
惠钢
孙有壮
李奕政
陈云天
张东晓
《石油勘探与开发》
北大核心
2025年第3期744-756,共13页
为提高测井曲线重构任务的准确性和泛化性,提出一种基于人工智能大语言模型的大模型“盖亚”,并开展模型评估实验。该模型通过微调预训练大语言模型,显著增强了对测井曲线序列模式和空间特征的提取能力。借助适配器(Adapter)技术微调,...
为提高测井曲线重构任务的准确性和泛化性,提出一种基于人工智能大语言模型的大模型“盖亚”,并开展模型评估实验。该模型通过微调预训练大语言模型,显著增强了对测井曲线序列模式和空间特征的提取能力。借助适配器(Adapter)技术微调,模型仅需训练约1/70的本体参数,大幅提高了训练效率。基于250口井的测井数据设计并开展对比实验、消融实验和泛化性实验:对比实验中,将盖亚模型与领域前沿的深度学习小型模型及常规大模型进行横向对比,结果显示盖亚模型的平均绝对误差(MAE)至少降低了20%;消融实验验证了盖亚模型的多组件协同作用,其MAE较单组件模型至少降低了30%;泛化性实验进一步验证了盖亚模型在盲井预测中的优越性能。盖亚模型在测井曲线重构上相较于传统模型表现出明显的准确性和泛化性优势,充分体现了大语言模型在测井领域的应用潜力,为未来的智能测井数据处理提供了新思路。
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关键词
测井曲线重构
大语言模型
适配器
预训练模型
微调方法
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职称材料
题名
测井曲线重构的人工智能大模型
被引量：
1
1
作者
陈掌星
张永安
李健
惠钢
孙有壮
李奕政
陈云天
张东晓
机构
宁波
东方理工大学(暂名)
宁波数字孪生研究院
香港理工大学
中国石油大学(北京)
中国石油大学(华东)
出处
《石油勘探与开发》
北大核心
2025年第3期744-756,共13页
基金
国家自然科学基金基础科学中心项目“超深特深层油气钻采流动调控”(52288101)
国家重点研发计划-颠覆性技术创新项目“AI-CFD一体化通用仿真软件”(2024YFF1500600)。
文摘
为提高测井曲线重构任务的准确性和泛化性,提出一种基于人工智能大语言模型的大模型“盖亚”,并开展模型评估实验。该模型通过微调预训练大语言模型,显著增强了对测井曲线序列模式和空间特征的提取能力。借助适配器(Adapter)技术微调,模型仅需训练约1/70的本体参数,大幅提高了训练效率。基于250口井的测井数据设计并开展对比实验、消融实验和泛化性实验:对比实验中,将盖亚模型与领域前沿的深度学习小型模型及常规大模型进行横向对比,结果显示盖亚模型的平均绝对误差(MAE)至少降低了20%;消融实验验证了盖亚模型的多组件协同作用,其MAE较单组件模型至少降低了30%;泛化性实验进一步验证了盖亚模型在盲井预测中的优越性能。盖亚模型在测井曲线重构上相较于传统模型表现出明显的准确性和泛化性优势,充分体现了大语言模型在测井领域的应用潜力,为未来的智能测井数据处理提供了新思路。
关键词
测井曲线重构
大语言模型
适配器
预训练模型
微调方法
Keywords
logging curve reconstruction
large language model
adapter
pre-trained model
fine-tuning method
分类号
TE151 [石油与天然气工程—油气勘探]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
测井曲线重构的人工智能大模型
陈掌星
张永安
李健
惠钢
孙有壮
李奕政
陈云天
张东晓
《石油勘探与开发》
北大核心
2025
1
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