指向大语言模型的油田异常井智能识别与自动化预警系统研究

在油田生产过程中，异常井的出现会对整体生产效率和经济效益产生严重影响。传统的异常井识别与预警主要依赖人工经验和简单的数据分析方法，不仅效率低下，而且准确性难以保证。随着信息技术的飞速发展，大数据、人工智能等技术为油田智能化发展提供了新的契机。大语言模型凭借其强大的语言理解和知识推理能力，在众多领域得到了广泛应用。将大语言模型引入油田异常井识别与自动化预警系统，有望实现对异常井的快速、准确识别和及时预警，从而提高油田生产的智能化水平，保障油田生产的安全与稳定。

一、油田异常井识别与预警现状及问题

1. 传统方法的局限性

油田异常井的识别主要依赖人工巡检以及基于简单规则的数据分析，人工巡检不仅占用了大量的人力物力，且受制于巡检周期和人员的经验，不易马上察觉到潜在的异常，采用简单规则的分析方法，好比设定固定阈值判定生产参数是否出现异常，不能适应复杂又多变的油田生产环境，极易产生误判以及漏判的情形。

2. 数据处理与分析难题

油田生产阶段产生了海量的数据，涵盖地质、工程、生产等多个范畴，这些数据显现出多样性、复杂性和不确定性，传统的数据处理与分析手段难以高效挖掘数据里的潜在信息，不同类型数据的关联性分析面临难题，难以全面精准地描绘异常井特征。

3. 预警及时性与准确性不足

因为传统方法在数据处理以及分析上有局限，造成预警的及时性和准确性无法保障，异常情形产生后，说不定无法及时发出预警，或者发出的预警存在误差，致使油田生产出现不必要的损失。

二、基于大语言模型的系统架构与关键技术

1. 数据采集与预处理

设立全面的数据采集体系，把物联网传感器、SCADA 系统跟地质勘探平台融合在一起，实时收集油井生产参数（比如产量、压力、含水率）、设备运行时的状态状况（如泵效、振动、温度）及地质数据（如岩性、孔隙度、构造特征）等多源异构信息。凭借边缘计算与云端合作，达成数据的高效汇拢与初步甄别，对采集得到的数据实施深度预处理，涉及缺失值插补、异常值识别与清除、噪声滤波以及数据标准化和归一化操作，维持数据质量和一致性水平，就不同量纲的生产参数而言，采用 Z-score 或者Min-Max 标准化手段，把这些参数映射至统一量级区间，消除特征彼此的尺度差异，对非结构化的地质文本跟日志信息进行分词、向量化和语义编码操作，实现多模态数据在结构上的融合，为后续大语言模型供给高质量、可理解的输入数据基础。

2. 大语言模型的应用

挑选恰当的大语言模型，若选择 LLaMA 或者 ChatGLM，组合油田领域的生产日志、设备监测数据与地质资讯，依靠领域自适应预训练及指令微调，加大模型对专业术语、工艺流程和工程语境的理解本事，在数据预处理的阶段，把结构化时序数据与非结构化文本记录融合起来，凭借大语言模型开展跨模态语义对齐和深层特征抽取工作，找出压力、流量、温度等关键参数的动态关联。模型不光可捕捉正常工况中的运行模式，还可借助上下文推理找出早期异常迹象，就像井筒堵塞、泵效下降或者地层含水突然变动等复杂情形，把规则引擎跟知识图谱相结合，进一步提升判断的可阐释性与准确性，实现从数据感知到智能诊断的闭环链路，为油田实现安全高效运行给予决策上的支持。

3. 预警机制设计

依托大语言模型识别出的异常情形，组建分级预警架构，按照异常的影响范围、持续多久以及潜在风险，分成低、中、高、紧急四个类别，针对各个级别，规划差异化响应办法：低级异常被系统自动记录后生成周报；通过系统消息把中级异常推送给相关责任人；高级及以上层次的异常触发实时预警，以短信、邮件、企业即时通讯工具等多通道实施通知，而且附带异常分析的报告，包括异常类型、发生的具体时间、关联数据详情、可能的起因及推荐的应对策略，一起构建预警反馈的封闭回路，收集处理结果跟响应时长，定期评估预警的精准度与响应的效率，优化模型判别阈值和通知举措，优化预警的及时性与精准质量，保证风险在可防可控范围内。

三、系统优势与应用前景

1. 提高识别准确性与及时性

大语言模型借助其强大的数据分析能力，可以深入挖掘大量历史跟实时数据中的潜在规律，精准辨认异常井行为，极大削减误判跟漏判的出现率，其拥有的实时数据处理及动态学习能力，使系统在数据流持续不断输入时即刻开展分析，即刻捕捉温度、压力、产量等关键参数的微小反常波动。跟传统依赖阈值报警、人工经验判断的方法相比，大语言模型可识别更复杂、隐蔽的异常模式，就如早期结蜡、气举出现失衡或泵效降低现象等，哪怕处于信号噪声较大、工况多变的场景之中，依旧保持高灵敏度，某油井初期出水迹象刚出现的时候，传统监控系统鉴于变化幅度过小未进行报警，而基于大语言模型的智能系统凭借对比相似历史案例和趋势演进路径，提早数小时做出告警，为现场实施干预举措争取到宝贵时间，这种呈现前瞻性的诊断能力不仅提高了生产的安全水平，还成功降低了非计划停井造成的经济亏损，引领油田运维向智能化、精细化方向拓展。

2. 降低人工成本与提高决策科学性

自动化的识别预警过程凭借实时采集和智能研判生产数据，精准抓住异常波动，极大减少了人工进行巡检与数据分析的工作量，极大降低人力投入与运营支出，系统不仅可以马上发出预警，还自动生成包含异常缘由、影响范畴及趋势预判的详细分析报告，且将历史数据跟行业经验结合在一起，给出可付诸实践的处理建议，这些可视化、结构化的信息为管理层给予了科学、全面的决策支持，利于快速处理潜在风险，合理配置各类资源，增进生产效率及稳定性，带动企业走向智能化、精细化管理之路。

3. 推动油田智能化发展

基于大语言模型的异常井识别及自动化预警系统是油田智能化发展的关键部分，该系统把多源实时数据予以融合，诸如压力、温度、产液量及设备的运行状态，依靠大语言模型强劲的语义理解及模式识别本领，做到对异常工况的精准判别与早期警示。跟传统借助人工经验或规则引擎的诊断方式相较，该系统具备自我学习及自我优化的能力，能迅速适应复杂又变化频繁的油井环境，大幅增进故障诊断的准确率与反应速率，系统可以生成自然语言样式的分析报告及处置建议，协助技术人员达成高效决策。其成功应用不光提升了油井运行的安全性以及作业效率，使非计划停机及运维成本得到降低，也会为油田在智能钻井、智能注采、设备健康管理等其他领域的智能化建设提供可复用的技术路线与实践案例，全面加快油田数字化转型步伐，助力实现高效、安全、可持续的现代化能源生产架构体系。

结语

基于大语言模型的油田异常井智能识别与自动化预警系统具有显著的优势和广阔的应用前景。它有效解决了传统方法在异常井识别与预警方面存在的诸多问题，提高了识别的准确性与及时性，降低了人工成本，为油田生产决策提供了科学依据。然而，该系统在实际应用中仍面临一些挑战，如模型的训练成本、数据安全与隐私保护等。未来，需要进一步优化模型训练方法，降低成本，加强数据安全管理，以确保系统的稳定运行和广泛应用。相信随着技术的不断进步，该系统将在油田智能化发展中发挥更加重要的作用，助力油田行业实现高质量发展。

参考文献：

[1] 王景鑫,贾世宇,刘玉石,等.基于大语言模型的油田异常井智能识别和自动化预警系统[J].自动化与仪器仪表,2025,(06):66-69.

魏同贺,张敦键,彭冰,等.基于大语言模型在安全生产管控领域的智能应用探索[J].物联网技术,2025,15(14):103-105.