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油气大模型发展方向及实施关键路径
1
作者
熊华平
赵春宇
刘万伟
《大庆石油地质与开发》
CAS
北大核心
2024年第3期214-224,共11页
大庆油田历经60余年的勘探开发,面临着理论创新、技术突破和现场实施等诸多挑战。在这个过程中,传统的数学模型在处理复杂的地质数据和工程数据时已接近瓶颈,需要探索新的研究范式。近年来,大模型特别是多模态生成式大模型作为一种基于...
大庆油田历经60余年的勘探开发,面临着理论创新、技术突破和现场实施等诸多挑战。在这个过程中,传统的数学模型在处理复杂的地质数据和工程数据时已接近瓶颈,需要探索新的研究范式。近年来,大模型特别是多模态生成式大模型作为一种基于大数据、大模型的智能化技术,能够处理大规模、异源、异构的数据,有望更好地应对油气勘探开发领域中的复杂性和不确定性,重塑油气领域的数字化流程,成为油气行业新的发展契机。从油气大模型产生的技术需求、时代背景出发,探索油气大模型技术体系,对油气大模型建设提出设想。具体方案从建设目标、建设原则开始,设计技术架构、给出实施路径,横向上规划4个实施阶段、纵向上规划4个研究领域,设计15项关键任务,进一步为大模型落地,规划了数据库、知识库、成果库和协同研究4项配套体系建设、制定13项关键技术,逐步推进大模型对“数”“图”“体”的理解,最后对大模型在未来油气研究领域的应用场景进行了展望。
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关键词
油气
大
模型
多模态
生成式预训练
模型
垂直领域
模型
指令微调
下载PDF
职称材料
油气行业人工智能大模型应用研究现状及展望
2
作者
刘合
任义丽
+6 位作者
李欣
邓岳
王勇涛
曹倩雯
杜金阳
林志威
汪文洁
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期910-923,共14页
阐述了大模型技术的概念,总结了大模型技术的国内外研究现状,综述了大模型在垂直领域的应用现状,梳理了油气行业大模型应用面临的挑战,并对油气行业大模型应用进行了展望。现有大模型可粗略分为3类,即大语言模型、视觉大模型和多模态大...
阐述了大模型技术的概念,总结了大模型技术的国内外研究现状,综述了大模型在垂直领域的应用现状,梳理了油气行业大模型应用面临的挑战,并对油气行业大模型应用进行了展望。现有大模型可粗略分为3类,即大语言模型、视觉大模型和多模态大模型。油气行业大模型应用刚刚起步,部分油气企业基于开源大语言模型,利用微调、检索增强等方式发布大语言模型产品,部分学者尝试利用视觉/多模态基础模型研发面向油气业务的场景模型,还有少数学者构建地震资料处理解释、岩心分析等领域的预训练基础模型。油气行业大模型应用面临数据量和数据质量难以支撑大模型训练、研发投入成本高、难以实现算法自主可控等挑战。油气行业在应用大模型时应始终聚焦油气主营业务需求,以大模型应用为契机,加强数据全生命周期管理,提升数据治理能力,推动融合算力建设,加强“人工智能+能源”复合团队建设,推动大模型技术自主可控。
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关键词
基础
模型
大
语言
模型
视觉
大
模型
多模态
大
模型
油气
行业
大
模型
预训练
微调
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职称材料
题名
油气大模型发展方向及实施关键路径
1
作者
熊华平
赵春宇
刘万伟
机构
中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院
出处
《大庆石油地质与开发》
CAS
北大核心
2024年第3期214-224,共11页
文摘
大庆油田历经60余年的勘探开发,面临着理论创新、技术突破和现场实施等诸多挑战。在这个过程中,传统的数学模型在处理复杂的地质数据和工程数据时已接近瓶颈,需要探索新的研究范式。近年来,大模型特别是多模态生成式大模型作为一种基于大数据、大模型的智能化技术,能够处理大规模、异源、异构的数据,有望更好地应对油气勘探开发领域中的复杂性和不确定性,重塑油气领域的数字化流程,成为油气行业新的发展契机。从油气大模型产生的技术需求、时代背景出发,探索油气大模型技术体系,对油气大模型建设提出设想。具体方案从建设目标、建设原则开始,设计技术架构、给出实施路径,横向上规划4个实施阶段、纵向上规划4个研究领域,设计15项关键任务,进一步为大模型落地,规划了数据库、知识库、成果库和协同研究4项配套体系建设、制定13项关键技术,逐步推进大模型对“数”“图”“体”的理解,最后对大模型在未来油气研究领域的应用场景进行了展望。
关键词
油气
大
模型
多模态
生成式预训练
模型
垂直领域
模型
指令微调
Keywords
oil and gas large model
multimodal
generative pre-trained model
vertical domain model
instruction fine-tuning
分类号
TE19 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
油气行业人工智能大模型应用研究现状及展望
2
作者
刘合
任义丽
李欣
邓岳
王勇涛
曹倩雯
杜金阳
林志威
汪文洁
机构
多资源协同陆相页岩油绿色开采全国重点实验室
中国石油勘探开发研究院
北京航空航天大学
北京大学
中国石油大学(北京)
出处
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期910-923,共14页
基金
国家自然科学基金科学中心项目/基础科学中心项目“数字经济时代的资源环境管理理论与应用”(72088101)
国家自然科学基金面上项目“知识与数据融合的油气储层薄片智能鉴定方法”(42372175)
+1 种基金
中国石油科技创新基金研究项目“类脑启发的轻量化小样本多目标检测与分割算法”(2021DQ02-0904)
中国石油-北京大学战略合作协议基础研究合作项目。
文摘
阐述了大模型技术的概念,总结了大模型技术的国内外研究现状,综述了大模型在垂直领域的应用现状,梳理了油气行业大模型应用面临的挑战,并对油气行业大模型应用进行了展望。现有大模型可粗略分为3类,即大语言模型、视觉大模型和多模态大模型。油气行业大模型应用刚刚起步,部分油气企业基于开源大语言模型,利用微调、检索增强等方式发布大语言模型产品,部分学者尝试利用视觉/多模态基础模型研发面向油气业务的场景模型,还有少数学者构建地震资料处理解释、岩心分析等领域的预训练基础模型。油气行业大模型应用面临数据量和数据质量难以支撑大模型训练、研发投入成本高、难以实现算法自主可控等挑战。油气行业在应用大模型时应始终聚焦油气主营业务需求,以大模型应用为契机,加强数据全生命周期管理,提升数据治理能力,推动融合算力建设,加强“人工智能+能源”复合团队建设,推动大模型技术自主可控。
关键词
基础
模型
大
语言
模型
视觉
大
模型
多模态
大
模型
油气
行业
大
模型
预训练
微调
Keywords
foundation model
large language mode
visual large model
multimodal large model
large model of oil and gas industry
pre-training
fine-tuning
分类号
TE122.3 [石油与天然气工程—油气勘探]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
油气大模型发展方向及实施关键路径
熊华平
赵春宇
刘万伟
《大庆石油地质与开发》
CAS
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
油气行业人工智能大模型应用研究现状及展望
刘合
任义丽
李欣
邓岳
王勇涛
曹倩雯
杜金阳
林志威
汪文洁
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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