油气行业人工智能大模型蓝皮书

本书在概述油气行业勘 探开发、储运、炼化技术研 究现状、难点挑战与发展趋 势，以及通用领域和油气行 业人工智能大模型研究现状 的基础上，针对制约油气行 业高质量发展的痛点问题， 剖析了勘探、地震、钻完井 、测井、地质油藏描述、开 发、储运、炼化和决策业务 等油气行业主体专业领域发 展人工智能大模型技术的生 产需求与主要应用场景。分 析、探讨、报告了发展油气 行业人工智能大模型对算力 、数据、算法三大要素的需 求、研究现状与技术方案， 论述了油气行业人工智能大 模型生态建设的目标、重点 建设内容，介绍了油气行业 人工智能大模型研究与应用 的重点案例。 本书可供油气行业生产 单位、科研院所的技术人员 及相关专业学者参阅，也可 作为石油院校相关专业师生 的参考用书。

刘文岭，油藏地球物理专家，1966年7月4日出生，黑龙江省通河县人，博士学位，博士后，现任中国石油勘探开发研究院“叉叉序列”职级体系开发地震专家，中文核心期刊《石油物探》编委会编委。长期从事油藏地球物理、储层地质建模、精细油藏描述和油田开发方案设计研究，与著名油气田开发专家韩大匡院士等专家一起，倡导和推动了油藏地球物理(亦称开发地震)在我国高含水油田的规模化应用。主持“十一五”至“十三五”三期国家科技重大专项相关课题研究，获“十一五”国家科技计划执行优秀团队奖。著有《学业之巅：北京博士后故事》，出版专著4部，其中《高含水油田精细油藏描述特色实用技术》获中国石油和化学工业优秀出版物奖·图书奖一等奖，发表论文30余篇，获得国家发明专利4项、软件著作登记权5项，获省部级科技进步一等奖2项、二等奖2项、政研类省部级一等奖1项。

1 油气行业处于智能化发展机遇期 1.1 油气勘探开发技术研究现状与挑战 1.2 油气储运技术研究现状与挑战 1.3 油气炼化技术研究现状与挑战 1.4 油气行业人工智能研究现状与挑战 参考文献 2 大模型蓬勃发展与成就 2.1 大模型的诞生与发展 2.2 大模型研究现状与挑战 2.3 通用领域大模型成就 2.4 重点行业大模型应用现状 2.5 油气大模型发展现状与挑战 参考文献 3 油气行业对大模型的生产需求与主要应用场景 3.1 勘探业务的需求与应用场景 3.2 地震业务的需求与应用场景 3.3 钻完井业务的需求与应用场景 3.4 测井业务的需求与应用场景 3.5 地质业务的需求与应用场景 3.6 开发业务的需求与应用场景 3.7 储运业务的需求与应用场景 3.8 炼化业务的需求与应用场景 3.9 决策业务的需求与应用场景 参考文献 4 算力需求与优化方法 4.1 高端芯片进口限制 4.2 国产算力资源分析 4.3 行业算力资源现状 4.4 算力需求成本分析 4.5 算力优化技术方法 参考文献 5 数据治理与数据集准备 5.1 油气行业的业务流程与数据特点 5.2 油气行业数据存储模型及数据标准 5.3 油气一体化数据治理及OSDU解决方案 5.4 油气大模型训练的数据需求与数据准备 参考文献 6 油气行业大模型构建关键技术 6.1 大模型架构 6.2 大模型预训练、微调与域自适应 6.3 大模型压缩与蒸馏 6.4 大模型部署与优化 6.5 大模型的安全与防御 参考文献 7 油气行业大模型生态建设 7.1 油气大模型生态建设目标 7.2 油气大模型生态建设重点 7.3 油气大模型产业联盟建设 7.4 油气大模型服务平台建设 7.5 油气大模型标准体系建设