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Artificial intelligence large model for logging curve reconstruction
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AI
DOI：10.1016/S1876-3804(25)60607-0.png)
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摘要
En 中文
为提高测井曲线重构的准确性和泛化能力，本文提出了一种人工智能大型语言模型“Gaia”，并开展了模型评估实验。通过微调预训练的大型语言模型，“Gaia”显著提升了从测井曲线中提取序列模式和空间特征的能力。利用适配器方法进行微调，该模型仅需训练其原始参数的约1/70，大幅提高了训练效率。采用来自250口井的测井数据，设计了并执行了对比实验、消融实验和泛化实验。在对比实验中，“Gaia”模型与尖端的小型深度学习模型和传统大型语言模型进行了基准测试，结果表明“Gaia”模型将平均绝对误差（MAE）至少降低了20%。在消融实验中，验证了“Gaia”模型多个组件的协同效应，其MAE比单组件模型至少低30%。在泛化实验中，进一步确认了“Gaia”模型在盲井预测中的优异表现。与传统模型相比，“Gaia”模型在测井曲线重构的准确性和泛化能力上显著更优，充分展示了大型语言模型在测井领域的潜力。这为未来智能测井数据处理提供了一种新途径。
Keyword:
logging curve reconstruction
large language model
adapter
pre-trained model
fine-tuning method
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