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 近年來(lái)，在國(guó)際石油公司（IOC）和國(guó)際油服公司（IOS）著力融合勘探、開(kāi)采、生產(chǎn)、運(yùn)輸和銷售等各個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)，并開(kāi)展深度研發(fā)AI技術(shù)平臺(tái)的同時(shí)，由于OpenAI的ChatGPT/GPT-4已經(jīng)成為大語(yǔ)言模型（LLM）的熱門象征，一些油氣公司將開(kāi)源的LLM作為內(nèi)部油氣LLM項(xiàng)目的模板；另一些油氣公司與大型IT科技公司進(jìn)行合作，開(kāi)始了在油氣領(lǐng)域構(gòu)建、訓(xùn)練、定制LLM的探索，致力于將LLM技術(shù)用于提高油氣行業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率、安全性和決策能力。

  
斯倫貝謝（SLB）

  
斯倫貝謝開(kāi)發(fā)了大語(yǔ)言模型（LLM），研究解決了數(shù)據(jù)稀缺和特定領(lǐng)域的語(yǔ)言挑戰(zhàn)，展示了該模型在特定油氣任務(wù)和定性測(cè)試中的性能。為此，該公司在油氣領(lǐng)域收集了3.3萬(wàn)個(gè)多樣性數(shù)據(jù)集，用以訓(xùn)練模型和進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。結(jié)果表明，即使是對(duì)特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)微調(diào)的小型模型，也優(yōu)于在通用語(yǔ)料庫(kù)上訓(xùn)練的LLM。這突出了在技術(shù)領(lǐng)域微調(diào)LLM的好處，有助于推進(jìn)油氣行業(yè)的LLM發(fā)展。

  
埃克森美孚

  
?？松梨谟袃煞N使用、開(kāi)發(fā)LLM的機(jī)制。一是將GPT-4的使用限制在內(nèi)部。二是與私營(yíng)企業(yè)開(kāi)發(fā)了專為石油和天然氣行業(yè)服務(wù)的自定義LLM，使用了PetroWiki、油氣行業(yè)相關(guān)研究論文、開(kāi)源工單數(shù)據(jù)和行業(yè)報(bào)告，增強(qiáng)了當(dāng)前模型的能力。該模型在數(shù)據(jù)處理、縮寫(xiě)處理及行業(yè)特定任務(wù)處理等方面都顯示了巨大潛力。

  
沙特阿美

  
沙特阿美有兩款LLM服務(wù)。一是開(kāi)發(fā)了一種TransLing語(yǔ)言模型，可以訓(xùn)練、微調(diào)和部署較小的LLM模型，可以與油氣行業(yè)中的采購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)、工廠維護(hù)、供應(yīng)鏈、財(cái)務(wù)、銷售和營(yíng)銷業(yè)務(wù)進(jìn)行自然語(yǔ)言交互，并從描述中查找業(yè)務(wù)事項(xiàng)和交易，生成準(zhǔn)確的信息并輸出。這些輸出與用戶敘述和屏幕上下文一致，可為使用者提供來(lái)自業(yè)務(wù)系統(tǒng)的所需信息，并可根據(jù)需求編寫(xiě)報(bào)告。二是開(kāi)發(fā)了一種創(chuàng)新LLM框架，實(shí)現(xiàn)了對(duì)掃描存檔文檔中知識(shí)的提取、知識(shí)管理系統(tǒng)（KMS）的搜索和檢索功能的擴(kuò)展，用來(lái)查找各類信息，并進(jìn)行文檔間的相似性比較，以實(shí)現(xiàn)信息的精準(zhǔn)檢索。該方法與傳統(tǒng)技術(shù)相比更加高效，使企業(yè)能夠充分利用數(shù)字檔案中的信息。這是對(duì)KMS領(lǐng)域的重大貢獻(xiàn)。

  
阿布扎比國(guó)家石油公司

  
阿布扎比國(guó)家石油公司開(kāi)展了關(guān)于油氣LLM的兩個(gè)項(xiàng)目。一是啟動(dòng)了第一個(gè)鉆探專用的GPT-4，使GPT-4能夠從鉆井?dāng)?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以準(zhǔn)確有效地服務(wù)鉆井過(guò)程。GPT-4能夠?yàn)榛旌辖Y(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化和多種表格形式的數(shù)據(jù)提供準(zhǔn)確答案。它還具有處理和分析大量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的能力，在識(shí)別運(yùn)營(yíng)異?；蛲矫娴膬r(jià)值顯著。在鉆井領(lǐng)域，這是石油行業(yè)第一個(gè)使用ChatGPT的試點(diǎn)，其結(jié)果顯示GPT-4是一款能為鉆井工程師提供高效和高質(zhì)量快速鉆井作業(yè)的方法和工具。二是采用GPT-4大語(yǔ)言模型分析地質(zhì)文本描述。其開(kāi)發(fā)的應(yīng)用程序成功地從非結(jié)構(gòu)化文本中提取了有價(jià)值的地質(zhì)參數(shù)及尺度，促進(jìn)了地下儲(chǔ)層的巖石類型和滲透率預(yù)測(cè)。該項(xiàng)目的持續(xù)推進(jìn)有助于LLM在加強(qiáng)油藏表征、優(yōu)化生產(chǎn)和改善能源部門的整體決策過(guò)程中發(fā)揮重大作用。

  
馬來(lái)西亞國(guó)家石油公司

  
馬來(lái)西亞國(guó)家石油公司成功地使用LLM搜索大型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)。系統(tǒng)支持對(duì)返回結(jié)果進(jìn)行后續(xù)查詢，支持內(nèi)容自動(dòng)匯總。該系統(tǒng)已集成到馬來(lái)西亞國(guó)家石油公司開(kāi)發(fā)的新型端到端數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)中。這一平臺(tái)不斷挖掘非結(jié)構(gòu)化勘探數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)新的變化，并將結(jié)果編入索引，為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢開(kāi)辟了一種全新的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)方法。

  
石油工程師協(xié)會(huì)（SPE）

  
SPE數(shù)據(jù)科學(xué)與工程分析技術(shù)部門一直在與行業(yè)同行討論LLM的使用領(lǐng)域和方式。同時(shí)，SPE邀請(qǐng)了近200名SPE會(huì)員測(cè)試PetroQA（一個(gè)可以采用自然語(yǔ)言問(wèn)答的原型工具），它使用PetroWiki內(nèi)容向ChatGPT?發(fā)送油氣行業(yè)的特定知識(shí)，使用GPT-4從自然語(yǔ)言問(wèn)題中自動(dòng)生成準(zhǔn)確的圖形查詢，形成幾種提示GPT-4生成正確查詢的新技術(shù)，并開(kāi)發(fā)了一種先進(jìn)的緩存機(jī)制來(lái)減少與云模型的交互，從而減少回答時(shí)間和成本。SPE還與一家名為i2k?Connect?AI的公司，以及沙特阿美公司簽署了一份備忘錄，計(jì)劃在油氣領(lǐng)域開(kāi)發(fā)LLM，幫助油氣行業(yè)的工程師和研究人員使用LLM解決油氣行業(yè)中具有挑戰(zhàn)性的技術(shù)問(wèn)題。

  
挪威研究中心

  
挪威國(guó)家研究中心與斯塔萬(wàn)格大學(xué)聯(lián)合研究稱，已使用石油行業(yè)數(shù)據(jù)集對(duì)7個(gè)商業(yè)和開(kāi)源LLM進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果顯示，GPT-4因其在多項(xiàng)選擇和上下文任務(wù)中的卓越性能而脫穎而出，它有效地解決了各種具有不同難度級(jí)別的一般和特定領(lǐng)域問(wèn)題。研究證實(shí)LLM在提供上下文時(shí)，有提供準(zhǔn)確響應(yīng)的潛力。