多模態大語言模型在長慶油田生產智能預測中的應用研究

[中圖分類號］TE48 ［文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）14-0166-03

0引言

在油田生產過程中，隨著地質條件和生產環境的不斷變化，傳統的生產預測方法已經難以滿足生產需求。油田生產管理中往往面對多源異構的海量數據，如何從中提取有效信息、提高預測的精度和決策效率成為亟待解決的核心問題。多模態大語言模型通過結合不同類型的輸入數據在多種數據模態之間建立深層次的聯系，具備更為全面的認知與決策能力，能夠深度挖掘各類信息之間的潛在關聯，為油田的生產決策提供更加精確和及時的支持。

1 長慶油田概況

長慶油田位于我國省，是我國較大的陸上油田之一，自20世紀70年代發現以來，先后找到油氣田22個，其中油田19個，累計探明油氣地質儲量54188.8萬噸。但隨著油田開采的不斷深入，資源的枯竭、油氣田的開發難度逐漸增加，如何提升生產效率成為亟待解決的關鍵問題。油田的生產過程涵蓋多個環節，包括勘探、鉆井、采油、采氣、設備監測與維護等，每個環節都涉及大量的生產數據，這些數據多來源于不同的傳感器、歷史記錄、生產日志等。這些異構數據的整合與分析對于提高油田的生產效率和預測的準確性至關重要。

2多模態大語言模型在長慶油田生產智能預測中的應用

2.1多模態數據的整合

在長慶油田的生產環境中，油田的設備運行狀態（如泵、壓裂設備、鉆井設備等)通常通過壓力、溫度、流量等參數進行監測。例如，壓裂設備的實時流量數據可能會達到每小時數百立方米的變化，而井口壓力的變化頻率為每分鐘 1～2 次，這要求數據采集系統具備強大的采集和實時傳輸能力。在此基礎上，還需要將這些傳感器數據與生產日志、設備故障記錄、維護數據等非結構化數據進行結合，這些數據通常包括工程師的文本輸入、設備的故障描述和維修記錄等。地質勘探數據和歷史生產數據也是預測模型的重要組成部分，地質層的壓力、溫度及含油氣量等信息能為生產過程中的決策提供支持[1]

2.2多模態大語言模型架構設計

在模型架構中，可通過不同的輸入模塊處理各類原始數據。其中，傳感器數據通常為時序性數據，通過卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）或者長短期記憶網絡（LongShort-TermMemory，LSTM）進行特征提取，以捕捉時序數據中的潛在規律。對于生產日志和設備故障記錄等文本數據，則利用自然語言處理（NaturalLanguage Processing，NLP）技術進行預處理，采用詞嵌入（WordEmbedding）方法將文本轉為數值化表示，運用Transformer架構對文本信息進行編碼，提取出文本中蘊含的潛在信息[2]

跨模態融合通常采用注意力機制，通過自注意力機制對各個模態之間的關系進行加權處理，讓模型能夠自動學習不同數據模態的重要性和相互影響。融合后的特征信息將傳入后續的預測模塊，通常為全連接層或LSTM等深度學習模型，用于最終的生產預測。多模態大語言模型架構設計如圖1所示。

圖1多模態大語言模型架構設計

2.3跨模態關系建模

不同模態的數據呈現出不同的特征空間，因此需要設計一種聯合嵌人空間，將各模態的數據統一映射到同一個空間中。在該空間中，不同模態的特征可以被有效對齊，并通過共享的特征表示來捕捉模態之間的關系。假設有 n 個模態的數據，其中每個模態的特征表示為 ，其中 X_i 表示第 i 個模態的特征向量， d_i 為該模態的特征維度。為了實現跨模態融合，首先需要將這些特征向量映射到一個共享的表示空間 R^d ，通過映射矩陣 W_i 實現映射，公式表示為

z_i=W_ix_i，i=1，2，?，n

通過這種映射方式，不同模態的特征能夠被統一到同一個空間中，從而為后續的跨模態關系建模奠定基礎。

為了進一步捕捉各模態之間的相關性，需要利用注意力機制來實現模態間的信息交互，通過自注意力機制，每個模態的特征能夠根據其他模態的特征動態調整其權重，從而在不同模態之間形成信息流的傳遞。假設已經通過映射獲得了各模態的特征表示 z_i ，然后通過注意力機制計算模態之間的相似性得分，得到加權后的特征表示。對于第 i 個模態的加權特征 a_i ，可以通過如下公式計算：

式（2）中， a_ij 表示模態 i 對模態j的注意力權重， z_i^Tz_j 是模態 i 和模態 j 特征向量的內積，用來衡量其相關性。通過這種加權求和的方法，模型能夠在不同模態之間傳遞信息，并根據各模態的重要性動態調整其

貢獻[3] 。

經過注意力加權后的特征將進人后續的預測模塊，使用深度學習模型進一步融合這些跨模態特征，進行生產智能預測。對此，可以將加權后的特征輸入一個深度神經網絡中，通過非線性激活函數和全連接層進一步提取特征并進行預測。假設最終的生產預測結果為 ，則模型的輸出可以表示為

式（3）中 ，f(?) 表示深度學習模型的非線性映射，用于生成最終的預測結果。

2.4模型的訓練與優化

多模態大語言模型的訓練不僅需要考慮各模態數據的特征提取，還要解決不同模態間數據融合后的高維稀疏性和非線性問題。訓練過程的核心目標是通過最小化預測誤差優化模型的參數，使其能夠準確地預測油田生產過程中的關鍵指標，如產量、設備故障、資源消耗等。生產預測模型的訓練可以通過梯度下降法進行優化。假設模型的預測輸出為 ，而真實的生產指標為 y ，則損失函數 L 可以定義為預測值和真實值之間的差異。常用的損失函數為均方誤差（MeanSquaredError，MSE）：

式（4）中， θ 為模型的參數， N 是樣本的數量， y_i 和分別為第 i 個樣本的真實值和預測值。通過梯度下降法，模型的參數可以通過反向傳播算法進行更新，以最小化損失函數。在每一輪訓練中，模型參數 θ 的更新規則為

θ_t+1=θ_t-η?_θL(θ_t)

式（5）中， η 為學習率， abla_θL(θ_t) 為損失函數 L(θ) 對模型參數 θ 的梯度。梯度下降法在優化過程中逐步調整參數，以使預測誤差盡可能小，從而提高模型的準確性[4] 。

3多模態大語言模型的實現與驗證

3.1模型實現

多模態大語言模型在構建的過程中采用了基于深度學習的神經網絡架構，結合了CNN處理時序傳感器數據、NLP模塊處理生產日志及設備故障記錄，以及數值特征提取模塊處理地質信息。

數據輸入部分的設計決定了整個模型的處理效率和效果，其中傳感器數據為時序數據，采用CNN進行特征提取，卷積層的參數設置為卷積核大小為 3×3 像素，卷積層數量設置為4層，每層輸出特征圖的大小分別為64、128、256、512通道數。通過這種逐層提取時序特征的方式，能夠有效地捕捉數據的時序變化特征。輸入的每個傳感器數據維度為 100×5 ，其中100為時間步長（s），5為傳感器維度（個），經過CNN特征提取后，數據被轉換為 512×1 的高維特征向量，其中512表示提取的特征維度，1表示特征向量的長度。

生產日志和設備故障記錄等文本數據采用了基于Transformer架構的自然語言處理模塊。該模塊使用雙向編碼器表示（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，BERT）模型，模型的輸入維度為256×1 ，每個日志數據經過BERT模型后轉化為固定維度的文本特征向量，輸出維度設為512維。BERT模型的層數設置為12層，隱藏單元數為768個，頭數為12個，以捕捉生產日志中的上下文信息和潛在關系[5]。

3.2實驗設計與結果分析

實驗主要分為數據準備、模型訓練、驗證與評估3個階段。在數據準備階段，從長慶油田的監控系統、傳感器網絡、生產日志和地質信息庫中收集相關數據，數據集包含100萬余條多模態數據，涵蓋了油田的生產過程、設備運行狀態及地質環境等信息。

模型訓練階段采用分布式計算平臺，利用多臺高性能圖形處理單元（GraphicsProcessingUnit，GPU）加速計算，確保模型訓練過程能夠在合理時間內完成。訓練過程中使用的主要超參數包括學習率（設置為 1×10^-4 ）、批次大小（32批次）、訓練輪次（50輪)和優化算法（采用Adam優化器）。采用交叉驗證（Cross-validation）方法將數據集分為訓練集和驗證集，驗證集占總數據集的 30% ，從而減少過擬合的風險并提高模型的泛化能力。訓練集的多模態數據輸入模型后，通過多層深度神經網絡和自注意力機制融合傳感器數據、生產日志和設備狀態等信息，執行與生產相關的各項預測任務。

驗證階段主要通過評估模型在測試集上的表現進行模型評估。選擇MSE和 R² (決定系數)作為性能評估指標，MSE反映了預測結果與真實值之間的誤差大小， R² 則衡量了模型對數據變異的解釋能力。在每個預測任務中，分別訓練并測試了多個不同的模型配置，并通過性能指標對其進行對比。實驗結果如表1所示，其中包括不同模型配置在各預測任務中的評估指標，即MSE和 R² 。

從結果來看，相較于其他傳統模型，多模態大語言模型在MSE和 R² 上都表現出了明顯的優勢。例如，在生產產量預測任務中，模型的MSE為0.234，而傳統的線性回歸和支持向量機的MSE分別為0.365和0.322， R² 分別為0.83和0.85，均低于多模態大語言模型的 0.91 。在設備故障預測任務中，多模態大語言模型的MSE為0.118， R² 為0.95，均遠優于線性回歸和支持向量機，顯示了該模型在識別設備故障方面的高效性和精確度。

表1實驗結果

4 結束語

在油田生產過程中，多模態大語言模型能夠整合來自多種數據源的多模態信息，更全面、精確地分析和預測復雜的時序和非線性關系。這一方法不僅提高了生產產量、設備故障和能源消耗等方面預測的準確性，還優化了生產調度、設備維護和資源管理等決策過程。在處理大規模、復雜數據時，多模態大語言模型的優勢更加明顯，其可以通過深度學習和跨模態關系建模技術自適應地調整不同數據模態的權重，從而實現更高的預測精度和更強的泛化能力。

主要參考文獻

[1]史剛剛.基于智能視頻分析技術的油田無人值守站點系統的設計和實現［D」.西安：西安電子科技大學，2019

[2]郝博文，柳溢菲，李立耀，等.基于多模態推薦指令的大語言模型指令微調［J].北京郵電大學學報，2024(4):36-43.

[3]胡志強，潘鑫瑜，文思捷，等.結合多模態知識圖譜與大語言模型的風機裝配工藝問答系統［J］.機械設計，2023（增刊2):20-26.

[4]張芃芃，彭勃，董晶，等.基于大語言模型與視覺語言模型的多模態事實核查［J」.中國傳媒大學學報（自然科學版)，2024(4):30-37.

[5]車萬翔，劉挺.自然語言處理新范式：基于預訓練模型的方法［J].中興通訊技術，2022(2):3-9.