石油科学通报线上学术论坛第4期：AI与大模型油气领域研究与实践

报告题目：人工智能和大模型在油气田开发领域的探索

报告人：张凯，教授，青岛理工大学

内容简介：近年来，人工智能和大模型迅速发展，在油气田开发领域展现出巨大潜力。在油藏工程中，人工智能可开展数值模拟自动历史拟合，实现智能生产优化，动态调整注采方案以提高采收率。在采油工程中，人工智能赋能举升优化，分析抽油机运行状态、优化参数、降低能耗。未来，大模型与多模态数据（实验、测试、生产动态）的融合，将推动油气开发向智能化、自动化迈进。

报告题目：剩余油分布预测大模型研究

报告人：刘昕，副教授，中国石油大学（华东）

内容简介：构建油藏垂直领域大模型，实现基于元胞自动机的水驱开发油藏剩余油分布预测方法。面向多模态数据挖掘剩余油敏感参数，构建剩余油元胞自动机模型，融合专业知识与油藏数据生成简洁推演规则，开展小样本数据场景下剩余油元胞自动机自动优化研究。该模型以低计算时间复杂度、低计算资源需求，实现高效的剩余油分布动态变化分析，且能够持续自动优化，为油藏潜力挖掘提供快速决策支持。

报告题目：面向勘探开发大数据及地质油藏场景的大模型研发与应用

报告人：龚斌，教授，中国地质大学（武汉）

内容简介：围绕大模型在勘探开发领域的深度应用，从数据、算法、多个场景角度，报告并演示团队在研发和应用层面的最新进展。重点强调以地质工程一体化数据/文档/知识融合为基础，在建模数模物理引擎与人工智能算法引擎的驱动下，通过标准智能体框架，构建高度便捷、自动化、智能化的专业领域场景，实现云原生平台下的整体应用。