单旭泽 田 新 李 宁
11月17日，经纬公司胜利测井公司解释中心副主任张小波和技术团队专注地盯着电脑屏幕，调试优化处理解释参数优选智能体，为即将到来的规模应用做好充足准备。
不久前，由经纬公司牵头打造的处理解释参数优选和典型案例辅助分析两个人工智能应用场景，正式上线中国石化长城AI大模型应用系统。这标志着经纬公司在测录井资料处理解释领域的人工智能应用实现了从0到1的实质性突破。
形成处理解释人工智能应用场景建设方案
今年以来，经纬公司把智能处理解释发展作为重点工作，部署测录井智能场景建设。
该公司组织技术专家与石化盈科合作，经过多轮深入的文献调研、技术研讨和方案论证，形成了以处理解释参数优选、典型案例辅助分析等为核心的场景建设方案。他们创新性采用RAG（检索增强生成）技术，精准聚焦于数据的标注与知识应用，既保留了大模型的语言表达能力，又能为测录井资料处理解释提供最新的行业数据。
7月，经纬公司以智能处理解释“三库一平台”（数据样本库+智能模型库+解释方法库+解释平台）为总体架构，通过工作流程定制化、智能解释方法优选与创新、大小模型适配与改良，提出处理解释参数优选、典型案例辅助分析等多个智能体的发展思路，打造“AI+”科技研发应用场景，为处理解释智能化转型提供了解决方案。
开发处理解释参数优选和典型案例辅助分析智能体
为使蓝图早日落地见效，经纬公司抽调精兵强将，为每一类问题分别建立一个智能体，作为智能模块挂在长城AI大模型上面。
面对格式繁杂、数量庞大的原始数据，技术人员设计了标准化的数据格式，并专门开发数据转换软件。他们在39口井的300余个层段，批量构建了高质量的标准化数据集；收集整理测录井处理解释典型案例175篇、测录井行业相关规范和操作手册等400余篇，建立典型测录井知识数据库，为AI的精准思考提供充足养料。
他们还设计并制作逻辑控制参数工具，将其核心功能模块与长城AI大模型的问答引擎进行深度耦合，打造出“用户自然语言输入—模型语义解析—工具功能调用—结构化结果输出”的完整智能闭环，使AI能够自动调用后台工具与知识库，精准、快速、便捷地获取专业参数与地区解释经验，节省大量人工查阅和计算的时间。
经过连续奋战，他们成功开发出处理解释参数优选和典型案例辅助分析两个智能体，并建立分区域、分岩性的典型知识库。
处理解释从人工经验决策向AI智能决策转型
8月底，两个智能体全部通过验证，进入上线试运行阶段。
在胜利测井公司，技术人员在目标油区的20多口井应用处理解释参数优选智能体，AI优选出的13个重要参数与专家选取的参数吻合度达到98%。
在华北测控公司，技术人员先是将2021年PLY1井的资料喂给典型案例辅助分析智能体，让其学习陆相与海相页岩气的储层评价差异，并用学习结果对今年的重点探井SC1井的测井资料进行解释，收到良好效果。
看到精准的数据成果，参与智能体开发的张小波和大家兴奋地击掌。如今，地质工程师用自然语言即可与AI交互，便捷获取以往需大量人工查阅和计算才能得出的专业参数。
这两个人工智能应用场景的落地应用，为经纬公司智能化转型提供了强有力的技术支撑，也为人工智能技术在测录井领域的落地应用树立了标杆，推动测录井资料处理解释从人工经验决策向AI智能决策转型。
未来，经纬公司将继续深化AI在油气勘探全链条的应用，持续打造系列智能体，不断拓展优化智能场景，为保障国家能源安全、支撑油气增储增产增效注入强劲动力。
（责任编辑：刘小溪 ）
