摘要: 近年来，随着大语言模型(后文简称“大模型”)的出现，为解决石油钻井领域的复杂问题提供了技术基础。然而，现有AI (如DeepSeek)存在着多模态能力缺失、功能模块隔离和知识失效性边界、文件长度限制、文件格式与内存兼容性等问题，其作用多停留在通用任务优化，难以精准响应钻井工程设计、故障诊断等专业问题。针对通用开源大语言模型现存的专业术语理解偏差、行业知识融合不足导致场景适配性差等问题，为实现大模型与钻井专业知识的深度耦合，本文基于Python语言和MaxKB等开源平台，创新采用“钻井智能体–工作流”技术体系，构建了类ChatGPT的石油钻井业内智能系统(DrillingGPT)，也即钻井智能体，有效提升了大模型在钻井专业问答、方案生成等任务中的准确率与逻辑合规性，旨在为通用大模型向垂直工程领域的行业落地提供方法思路与技术支持。
Abstract: In recent years, the emergence of Large Language Model (LLM, hereinafter referred to as “large model”) has provided a technological foundation for addressing complex problems in the field of petroleum drilling. However, existing AI solutions (such as DeepSeek) face challenges such as a lack of multimodal capabilities, isolated functional modules, knowledge recency boundaries, file length limitations, and file format and memory compatibility issues. Consequently, their application largely remains confined to general task optimization, falling short in accurately responding to specialized problems like drilling engineering design and fault diagnosis. To address the limitations of general-purpose open-source LLM—such as comprehension deviations of professional terminology and insufficient integration of domain knowledge leading to poor scenario adaptability—this research aims to achieve a deep coupling of LLMs with drilling expertise. Based on the Python programming language and open-source platforms like MaxKB, this paper innovatively adopts a “Drilling Agent-Workflow” technical framework to construct DrillingGPT, a ChatGPT-like intelligent system for the petroleum drilling industry, also referred to as the Drilling Agent. This system effectively enhances the accuracy, logical soundness, and compliance of LLM in specialized drilling tasks, including professional Q&A and solution generation. The work aims to provide methodological insights and technical support for adapting general-purpose large models to vertical, engineering-specific domains.
1. 引言
自OpenAI发布GPT-4以来，生成式人工智能引发全球关注。在油气领域，中国石化、中国石油和中国海油3家公司都于近期相继宣布接入开源人工智能模型DeepSeek，这标志着2025年1月横空出世的DeepSeek正以令人咂舌的速度融入油气领域[1]。然而，通用开源大语言模型(以DeepSeek为例)存在专业术语理解偏差、行业知识融合不足导致场景适配性差等问题。
为实现大模型与钻井专业知识的深度耦合，本文基于Python语言和MaxKB等开源平台，创新采用“钻井智能体–工作流”技术体系，系统开展DrillingGPT系统构建工作：首先，优选行业适配的大模型作为语音识别、意图分类和智能对话等模块的基座模型[2]；接着，自主开发规则模板与光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)的表格智能解析脚本，将多模态数据以结构化表格的形式存入数据分析平台；然后，将预处理过的钻井多模态数据分别存于钻井数据平台和钻井知识库，提升钻井知识库搭建质量与服务能力；最后，通过API技术打通数据平台与知识库链路，利用工作流引擎编排“数据调用–模型生成–可视化渲染”全流程。
综上所述，本研究有效提升了开源大模型在钻井专业问答、方案生成等任务中的准确率与逻辑合规性，为实现通用大模型向垂直工程领域迁移提供了可行的技术与方法。
2. 开源大语言模型优选与组建
目前，大语言模型根据行业和应用范围大致可分为四类：通用大语言模型、行业大语言模型、专业大语言模型和私有大语言模型[3]，这些不同类型的大模型之间最关键的区别是训练数据的不同，其差异对比见下表1。
Table 1. Comparison of differences among various types of large language models
表1. 不同类型大语言模型差异对比
类型 |
优势 |
劣势 |
用户群体 |
通用大模型 |
功能全面，上手简单 |
专业性不足 |
普通用户、开发者 |
行业大模型 |
领域知识丰富 |
跨行业能力弱 |
医生、金融从业者 |
专业大模型 |
单任务精度极高 |
功能单一 |
科学家、艺术家 |
私有大模型 |
数据安全，高度定制 |
开发成本高 |
大型企业、政府机构 |
注：行业大模型和专业大模型的边界较为模糊，私有大模型即智能体(AI Agent)或数字分身。
针对通用开源大语言模型存在专业术语理解偏差、行业知识融合不足导致场景适配性差的问题，为实现模型与钻井专业知识的深度耦合，首先，本文基于10万余项钻井文本数据(设计说明书/井史案例)与行业标准等，通过数据清洗、结构化标注等方法，构建“术语词典–案例规则–工艺约束”三元知识资源池[4]。
接着，创新采用“知识图谱语义锚定 + LoRA增量微调”技术——通过Neo4j手动构建2000+钻井工艺实体关系图谱并映射至模型语义空间，结合LangChain框架将钻井工艺规则(如“起钻速度阈值”)注入提示模板，最终在NVIDIA集群上对DeepSeek-8B、Qwen-7B等模型进行2轮微调。经验证，Qwen系列模型在钻井设计参数校核任务中术语误判率降至4.5%，工艺方案合规率达88%，较优选前提升25%。
最后，依托Hugging Face、Ollama和阿里云百炼等平台批量加载LLaMA、ChatGLM等9类开源模型，通过自编Python脚本实现钻井专业语料(标注问答对)的自动化测试，结合任务完成率、错误类型统计等客观指标，最终优选Qwen系列模型(综合得分91.2，术语准确率92%、指令遵循度89%)作为语音识别、意图分类、智能对话等模块的基座模型。
3. 多模态钻井数据向量化
在油气勘探开发过程中，将产生大量多模态钻井数据，如录井整米数据等，各种工程文件与行业标准在文件填写过程中需人工查阅并处理，由于人为因素的介入，存在着出错的高风险，故亟需借助当下AI工具提高办公效率。
钻井工程现场常见文件类型见下表2。
Table 2. Common document types in the drilling field
表2. 钻井领域常见的文件类型
文件类别 |
主要格式 |
典型用途 |
文档类 |
.txt、.doc、.docx、.pdf |
工程报告、技术规范、日志记录 |
数据类 |
.csv、.xls、.xlsx、.dat |
钻井数据记录与分析 |
图像类 |
.jpg、.jpeg、.png、.bmp |
现场照片、图表存储 |
音视频类 |
.mp3、.mp4、.avi |
操作过程记录、培训材料 |
可执行类 |
.py、.sql、.exe、.bat |
软件工具运行、自动化任务 |
其他类 |
.xml、.zip、.ROPRJ、.log |
设备运行记录、数据传输 |
以DeepSeek处理上述数据为例，经测试，其目前可解析：文本文件(如.txt、.doc、.docx、.pdf)、数据文件(如.csv、.xls、.xlsx)、代码文件(如.py、.java、.cpp、.js、.sql)、图像文件(如.jpg、.jpeg、.png、.bmp)、演示文稿(如.ppt、.pptx)及Microsoft Edge HTML Document(.xml)等，见下表3。
Table 3. File types recognized by DeepSeek
表3. DeepSeek可识别的文件类型
序号 |
文件类别 |
支持的文件类型 |
1 |
文本文件 |
.txt、.doc、.docx、.pdf |
2 |
数据文件 |
.csv、.xls、.xlsx |
3 |
代码文件 |
.py、.java、.cpp、.js、.sql |
4 |
图像文件 |
.jpg、.jpeg、.png、.bmp |
5 |
演示文稿 |
.ppt、.pptx |
6 |
其他 |
.xml |
DeepSeek支持与钻井领域文件类型对比见下表4。
Table 4. Comparison of DeepSeek support and drilling field document types
表4. DeepSeek支持与钻井领域文件类型对比
文件类别 |
DeepSeek支持格式 |
钻井领域常用格式 |
支持情况 |
文档类 |
.txt、.doc、.docx、.pdf |
.txt、.doc、.docx、.pdf |
完全支持 |
数据类 |
.csv、.xls、.xlsx |
.csv、.xls、.xlsx、.dat |
部分支持 |
图像类 |
.jpg、.jpeg、.png、.bmp |
.jpg、.jpeg、.png、.bmp |
完全支持 |
音视频类 |
- |
.mp3、.mp4、.avi |
不支持 |
可执行类 |
.py、.java、.cpp、.js、.sql |
.py、.sql、.exe、.bat |
部分支持 |
其他类 |
.xml、.log |
.xml、.zip、.ROPRJ、.log |
部分支持 |
由此可见，钻井现场常用的数据(如录井整米数据.xlsx、某井试油设计.docx和行业标准.pdf等文件)使用通用大模型处理存在表格行列标签错位(如钻压/转速列标偏移)、长文本专业术语歧义(如“泵压”“迟到井深”语境语义漂移)、表格–文本跨模态语义割裂等问题。
针对此难题，本研究基于Python语言自主开发规则模板 + 光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)的表格智能解析脚本，将多模态数据以结构化表格的形式存入数据分析平台，并采用领域适配的开源嵌入模型BERT [5]，将用户提示词(Prompt)转换为稠密向量(1536维向量)；同步集成检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术构建跨模态检索增强机制，实现表格–文本语义关联度提升30%，有效解决通用模型对钻井多模态知识库的低效理解问题。数据处理结果见下图1。
4. 本地私有钻井知识库搭建
要实现大语言模型的行业应用落地，提示词工程是用户意图与模型能力的桥梁，通过设计和优化输入指令(Prompt)，引导大模型生成符合预期的输出结果[6]；检索增强生成(RAG)技术是一种用额外数据增强大语言模型知识的技术，也即使用知识库；微调是通过在特定数据集上进一步训练模型来调整其参数，即训练优化。三者需根据不同场景结合使用，以优化大语言模型的表现，见下图2。
Figure 1. Example of drilling data file preprocessing
图1. 钻井数据文件预处理示例
Figure 2. Core technologies for practical application of large language models
图2. 大语言模型应用落地核心技术
研究发现，采用现有技术搭建钻井知识库时，存在钻井多模态数据解析存储、多场景(问答/报表/展示)应用中各技术模块(钻井数据平台、钻井知识库、大语言模型、cron任务、钻井数据展示平台)协同性弱、数据处理与场景适配效率不足等问题。
为构建模块间高效协同的本地私有钻井知识库技术体系，强化数据处理、意图识别、自动化执行与场景输出等环节效能，本研究围绕梳理各模块功能逻辑与交互机制，研究并采用钻井多模态数据全流程处理、大模型意图识别优化、定时任务场景化适配及数据展示精准化接入等方法，将预处理过的钻井多模态数据分别存于钻井数据平台(统计类型知识库，支持解析表格类型的钻井数据，供大语言模型进行调用，应用于数据查询场景)和钻井知识库(偏向于钻井文本数据，应用于知识问答场景)，提升知识库搭建质量与服务能力，钻井智能体的设计逻辑具体为：
(1) 钻井数据平台：统计知识库，钻井数据前置处理，支持解析Excel(.xlsx)等类型的钻井多模态数据，存于此平台，供大模型进行调用。
(2) 钻井知识库：偏向于钻井文本数据，应用于用户问答场景。
(3) 大语言模型：大模型调用二者需做意图识别(判断器)，查看数据/问答。
(4) cron任务：定时自动执行任务的系统工具，按预设时间规则运行脚本，用于发日/周报等。
(5) 钻井数据展示平台：用应用程序编程接口(API)方式进行接入，将数据展示于数据平台。
其核心逻辑见下图3。
Figure 3. Design logic of the drilling agent (DrillingGPT)
图3. 钻井智能体(DrillingGPT)设计逻辑
5. 钻井领域AI生成内容后处理与可视化
针对通用大模型生成内容与钻井场景适配性弱、可视化输出分散缺乏专业性的问题，为实现模型生成信息向工程分析界面的高效转化，研究基于Python语言与应用程序编程接口(Application Programming Interface, API)方式，通过API技术打通数据平台与知识库链路，利用工作流引擎编排“数据调用–模型生成–可视化渲染”全流程，并结合模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)优化多模态数据与图表组件的动态映射[7]。
目前，已构建“DrillingGPT钻井数据分析平台”，目前，平台包含5大核心可视化分析模块：“钻井效率分析”、“井眼轨迹分析”、“钻井液性能分析”、“地质分析”、“设备运行分析”，实现专业场景下的结构化展示，如图4所示。
Figure 4. Example of a drilling data analysis platform
图4. 钻井数据分析平台示例
6. 结论
展望未来，大语言模型在油气行业的应用前景广阔。随着技术的不断进步和数据资源的日益丰富，大语言模型有望在油气勘探、开发、生产等各个环节发挥更大的作用[8]。本文针对目前石油钻井现场数据处理繁琐的场景，顺应现有AI技术的发展趋势，构建了一个基于大语言模型能力的DrillingGPT系统，以应对石油钻井领域中海量数据的处理挑战。该系统减少了对人工操作的依赖，降低了出错率，并提升对实时数据的响应速度。本研究还探索了如何利用现有技术，优化AI生成内容的形式，从而提高了石油钻井工的办公效率，为大模型的钻井行业应用落地提供了可行的技术与方法。综上，本研究具有重要的科学和技术价值，对于推动石油行业的智能化转型、提升国家能源安全和经济竞争力具有一定的现实意义。
基金项目
重庆科技大学研究生创新计划项目，项目批准编号：YKJCX2420147。
NOTES
*通讯作者。