大模型赋能水驱开发与调整的技术路径与展望

《Petroleum Science》：Technical pathways and outlook for waterflooding development and adjustment enabled by large models

　　

水驱在中国陆相沉积油藏开发中发挥着关键作用。随着开发推进，水驱油田的井网与注采关系日益复杂，动静态数据量持续增长，层间注采均衡要求差异显著。基于人工经验的水驱调整在寻求最优解时存在时效性不足。智能建模方法虽可缓解该问题，但难以应用于需要多步骤协同的复杂问题，并受特定地质条件与开发阶段限制，导致模型泛化能力有限。近年来，大模型（large models, LMs）技术在许多领域展现出优异的可扩展性与涌现能力，为水驱开发与调整提供了新思路。研究人员综述了大模型的技术架构与核心特征及其在油气领域的应用与发展，并讨论了其在水驱开发与调整不同业务问题中的适应性。在此基础上，提出认知-算子融合策略（Cognitive-Operator Integrated Strategy, COIS）。据此设计了两条技术路径：基于水驱开发与调整“1+5”技术框架的模型融合方法，以及基于时空基础并采用预训练与微调（pre-training and fine-tuning）的面向科学计算的预测模型方法。最终目标是促进水驱开发与调整决策的智能化与高效化。

研究背景与问题。中国油藏以陆相沉积为主，水驱是补充地层能量和提高采收率的关键方式。成熟水驱油田地质储量采出程度已超过70%，平均标定采收率约30%，而剩余储量仍有70%以上存于地下。进入超高高含水后期，多轮井网加密使油水井数据量增加，注采关系复杂、动态非均质增强，不同层系和方向的注采均衡调整需求差异大；实际作业需因地制宜、因时调整，甚至同一区块不同开发阶段也需差异化技术。基于人工经验的调整时效性不足；机器学习（machine learning, ML）与深度学习（deep learning, DL）智能模型虽可缓解，但泛化能力有限，难以处理需多步骤协同的端到端流程，并受地质条件和开发阶段限制。大模型（large models, LMs；基于大规模数据训练并可适配广泛下游任务的模型）的可扩展性与涌现能力为突破上述瓶颈提供新思路，因此有必要梳理其技术架构、油气应用、水驱业务适应性及赋能路径。

研究人员开展了综述与技术路径设计研究：综述LMs技术架构与核心特征及其油气应用，分析水驱开发与调整五类业务现状与四类技术需求，提出认知-算子融合策略（Cognitive-Operator Integrated Strategy, COIS；融合大语言模型语义推理与神经算子/数值计算并以工具调用协同的策略），设计基于“1+5”技术框架的模型融合路径和基于时空基础模型的“预训练+微调”预测路径。结论认为，LMs并非天然适配水驱业务，需在数据组织、知识表示、任务分解和模型构建上针对性设计；应将LMs认知决策能力与现有专用模型计算效率有机结合；未来油气LMs应向L2、L3和科学计算应用发展。其意义在于为水驱开发与调整智能高效决策提供技术路径，并可为其海相油藏、页岩油油藏及CO₂驱、聚合物驱等智能化研究提供参考。

关键技术方法（不超过250字）：本文为综述与技术路径设计，未涉及样本队列或实验试剂。方法包括：文献综述与现状分析；归纳LMs技术架构、核心特征及油气应用；梳理水驱物性表征、渗流理论、层系井网、注水优化和措施调整现状；提出四类业务需求；构建COIS；设计“1+5”模型融合框架，即大语言模型（large language model, LLM）认知主体加数据、知识图谱（knowledge graph, KG）、工具集、模型集和记忆系统；设计基于时空基础模型与预训练/微调的科学计算预测路径，并以TimeGPT微调作初步验证思路；讨论神经算子物理约束的显式、隐式和显隐结合模式及低秩适配（Low-Rank Adaptation, LoRA）/适配器（Adapter）微调。

研究结果。2.1 大模型概述：通过界定LMs为大规模通用数据训练、可适配下游任务的模型，并按能力分L0—L3。2.1.1 大模型演进：通过回顾浅层网络—深度网络—注意力架构及算力数据驱动，认为算力与数据规模是跃迁引擎。2.1.2 大模型技术架构：通过比较Transformer（基于多头注意力的网络架构）及Encoder-only、Decoder-only、ViT、Multi-T、Sci-T变体，认为架构演化推动跨域渗透。2.1.3 大模型关键特征：通过分析专家混合（Mixture of Experts, MoE）、LoRA、Adapter等，认为LMs具可扩展性和涌现能力。2.2 油气领域大模型应用现状：通过梳理国内外油气LMs，认为LLM应用最快、视觉/多模态有进展、科学计算LMs不足。2.2.1 大语言模型在油气领域应用：通过归纳PetroBERT、PetroQA、GeoGPT、昆仑大模型、Lumi等，认为已覆盖问答、报告和生产运维决策支持。2.2.2 视觉或多模态大模型在油气领域应用：通过梳理RockGPT、SAM岩心分割、MVIT-V2岩性识别、LLaMA电成像修复、SFM等，认为其具模式识别与跨模态理解能力。2.2.3 油气行业大语言模型现状评述：通过比较应用成熟度，认为需拓展科学计算LMs至油藏动态模拟、剩余油评价、层系井网优化和注采调整。3.1 水驱开发与调整技术现状：通过梳理国内外路径，认为共同趋势是用AI和LMs提升调整效率。3.1.1 油藏物性机理研究：通过从达西方程到CT/电镜/核磁及数字岩心，认为表征向多尺度、智能化和动态演化发展。3.1.2 水驱渗流理论与开发规律：通过四阶段水驱特征曲线和标准演进，认为研究向多相流、数值模拟和大数据融合的智能化精细化发展。3.1.3 层系与井网调整技术：通过从均匀布井到层系细分、井网重组和“避水”原则变化，认为层系井网调整向AI与渗流理论融合的智能化发展。3.1.4 注水优化与调整技术：通过从早期注水到分层注水、精细注水控制和智能优化，认为注水优化向“实时监测—动态预测—自动优化”闭环发展。3.1.5 措施调整：通过分析压裂、补孔、堵水、酸化、换层和化学驱等，认为措施调整由单井单项向智能系统协同优化转变。3.2 水驱开发与调整对大模型技术需求：通过业务分析，认为核心需求集中在数据知识层和模型决策层。3.2.1 多尺度多模态数据融合：通过分析岩心、测井、地震跨尺度数据，认为需自监督学习（self-supervised learning）预训练和多模态LMs构建统一语义嵌入。3.2.2 数据生成与知识重构：通过分析强非均质和连通表征难题，认为扩散模型（diffusion model；通过加噪与去噪生成数据的生成模型）可在物理/拓扑约束下重构连通模式并扩充样本。3.2.3 单任务跨多场景高精度预测：通过分析小样本和跨区块差异，认为“预训练+微调”可学习跨区块规律并适配新场景。3.2.4 多任务智能决策与调度：通过分析井网重组、注水优化和措施关联，认为LLM可作智能调度中枢协调子模型。4.1 水驱开发与调整大模型定位：通过界定L2行业专用LM和五层架构，认为应融合物理、模拟和数据驱动模型支持智能决策。4.2 模型融合技术途径：通过构建“1+5”框架，认为LLM认知主体与五类支撑模块协同可实现认知与计算耦合。4.2.1 水驱开发大语言模型适配：通过借鉴工作流和AI agent（智能体），认为LLM可经指令微调、思维链、工具调用、评估优选和经验回放完成六阶段闭环。4.2.2 水驱开发与调整数据与知识图谱：通过设计数据预处理、知识抽取融合存储和查询接口，认为标准化数据与KG可增强推理约束。4.2.3 水驱开发与调整工具集与模型集：通过封装工具函数和统一模型接口，认为可支持LLM调度物理、模拟、智能和神经算子模型。4.2.4 水驱开发与调整大模型记忆系统：通过设计短期/长期记忆和高价值案例增量微调，认为可实现经验积累与持续演化。4.3 水驱开发预测大模型技术途径：通过分析预测目标时空相关性和小样本多场景特征，认为应采用时空基础模型与“预训练+微调”路径。4.3.1 水驱开发预测大模型基础：通过构建时空网络+物理约束+神经算子（neural operator；学习函数到函数映射的算子学习模型）框架，认为可兼顾时空建模与物理一致性；约束可显式、隐式或显隐结合。4.3.2 水驱开发预测大模型数据构建：通过设计跨区块、层系和地质类型的通用数据及标准化微调数据，认为时空样本对齐可保证多源输入一致性。4.3.3 水驱开发预测大模型预训练与微调策略：通过以TimeGPT微调作初步验证并设计从零训练时空模型，认为需科学设计输入特征并按数据与算力选择全微调或LoRA/Adapter。

讨论部分总结。第5节围绕数据、算力和工程化挑战提出生态建议：建立油田数据质量评价与管理制度，推进数据标注、增强和分层共享；发展模型压缩加速（蒸馏、剪枝、低秩分解、混合精度）、分布式并行与异构计算，并合理应用物理约束和神经算子优化；优先推进特定窄场景落地，再以模型融合整合多场景，形成可验证、可复用的工程成果。

研究结论翻译：（1）水驱开发与调整长期在油藏物性表征、水驱机理与开发动态认识、层系井网调整、注水优化和措施调整等关键方面面临挑战，包括人工分析效率低、AI方法需针对特定地质条件定制。LMs的可扩展性与涌现能力为克服这些瓶颈提供新技术可能。因此，有必要探索LMs赋能水驱开发与调整的技术路径。（2）现有LMs虽具强泛化能力，但并非天然适配水驱开发与调整具体业务场景，需在数据组织、知识表示、任务分解和模型构建等方面进行针对性技术设计。同时，现有高效代理模型在特定预测任务中仍具优势。提升方案整体效果和促进落地应用的关键在于将LMs的认知决策能力与现有专用模型的计算效率有机结合，实现优势互补。（3）未来油气领域LMs应朝L2、L3和科学计算应用发展。本文提出两条LMs赋能水驱开发与调整的技术路径：基于“1+5”体系的模型融合路径，适用于多任务智能决策与调度场景；基于预训练与微调的科学计算路径，适用于单任务跨多场景高精度预测场景。上述思路和方法也可为海相油藏、页岩油油藏等其他油藏类型以及CO₂驱、聚合物驱等非水驱介质的智能化研究提供参考。但具体应用仍需结合相应业务场景的开发需求和技术挑战开展针对性适配研究与业务验证。