预训练大模型在油气领域的价值场景、挑战及未来方向

对机器学习、深度学习、知识工程等为代表的判别式人工智能和以GPT、Sora等为代表的生成式人工智能的特点、技术现状和应用能力边界进行了研究,系统地比较了判别式人工智能与生成式人工智能的背景、技术原理、技术特点,分析了当前AIGC的技术现状、瓶颈,总结了生成式人工智能(AIGC)进一步推动AI赛道进入快速发展期的原因,并对未来一段时间内,AIGC在油气工业领域的应用趋势、难点进行了分析预测。

石油钻井工程事故预测研究综述

钻井是石油勘探的重要方法,主要的操作过程均在地下进行,许多操作程序和复杂的井下环境使钻井作业具有高风险和不确定性,不可避免地会发生各种复杂的钻井事故。轻则造成设备损坏、资源浪费和秩序中断; 重则造成整井报废、环境破坏、人员伤亡。所以钻井工程事故的检测和预报是安全钻井和优化钻井的重要课题,井漏是常见的钻井事故,通过系统化的文献调研,发现目前主要是基于专家系统的钻井事故预测、基于诊断预警模型的钻井事故预测 、综合录井技术、基于机器学习的钻井事故预测主要四方面;目前,随着大数据、AI、云计算等技术与自动化钻井设备的不断融合发展,钻井操作正在由自动化向智能化转变。