本發(fā)明涉及油氣田開發(fā)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法。
背景技術(shù)：
1、在油氣田開發(fā)領(lǐng)域，抽油機井工況診斷是維持油氣高效生產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)方法主要是依賴工程師人工分析示功圖，電流載荷曲線等生產(chǎn)數(shù)據(jù)，存在診斷效率低（單井分析耗時達4-8小時）、主觀經(jīng)驗依賴性強等固有缺陷。而智能化改進方案也多采用單一機器學習模型進行診斷，仍面臨著多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合障礙、模型協(xié)同決策機制缺失、物理知識服務能力薄弱等挑戰(zhàn)。當前通用大模型雖具備自然語言處理優(yōu)勢，卻也存在顯著缺陷：一方面缺乏油氣工程領(lǐng)域的科學計算能力，無法支撐專業(yè)流體力學模型與物理化學機理分析；另一方面生成報告時易出現(xiàn)術(shù)語不規(guī)范、圖表缺失標準模板等問題，難以動態(tài)關(guān)聯(lián)歷史數(shù)據(jù)生成符合行業(yè)規(guī)范的診斷文檔?，F(xiàn)階段亟需構(gòu)建基于大模型技術(shù)的全鏈條智能診斷系統(tǒng)，通過深度融合多模態(tài)數(shù)據(jù)、耦合機理模型與智能算法，并實現(xiàn)標準化報告自動生成，從而突破當前油氣井工況診斷從經(jīng)驗決策向智能閉環(huán)決策的范式升級瓶頸。
2、因此，現(xiàn)需要一種能夠顯著降低專業(yè)知識依賴與文檔處理工作量，且保證了對工況診斷的精度，有效提升油氣田開發(fā)決策的智能化水平的基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中抽油機工況診斷依賴專業(yè)知識，文檔處理工作量較大的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，具體包括如下步驟：
3、s1，依據(jù)油氣開采行業(yè)標準，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化模版。
4、s2，通過etl工具整合油田作業(yè)區(qū)的歷史工況數(shù)據(jù)集及措施實施檔案，構(gòu)建措施語料庫，包括：案例工況特征標簽和措施效果標簽，并將案例工況特征標簽進行編碼處理或標準化處理。
5、s3，將用戶指令輸入agent模塊，agent模塊調(diào)用大語言模型和專業(yè)小模型集群，輸出工況分析圖及對應的故障類型。
6、s4，將當前案例工況數(shù)據(jù)和故障類型輸入到改進的rag模型，調(diào)用結(jié)構(gòu)化模版，生成案例工況診斷報告。
7、進一步地，步驟s1中的結(jié)構(gòu)化模版包括：單井基礎(chǔ)信息表、工況動態(tài)監(jiān)測模塊、生產(chǎn)效能評估模塊、載荷安全分析模塊和措施決策建議模塊；其中，單井基礎(chǔ)信息表包括：井號、坐標位置和完井日期，工況動態(tài)監(jiān)測模塊包括：示功圖、含水率變化趨勢圖、日產(chǎn)液變化趨勢圖、油壓套壓變化趨勢圖、載荷變化趨勢圖和能耗參數(shù)變化趨勢圖。
8、進一步地，案例工況特征標簽包括：井深、泵掛深度、產(chǎn)液量和含水率；措施效果標簽包括增油量、成本節(jié)約、作業(yè)風險、措施成功率、技術(shù)可行性和安全性，措施效果標簽用于評估措施實施后的綜合效益和實際效果。
9、進一步地，步驟s2具體包括如下步驟：
10、s2.1，構(gòu)建動態(tài)特征編碼體系，采用one-hot編碼處理特征標簽中的離散變量，使用min-max標準化處理特征標簽中的連續(xù)變量。
11、s2.2，將數(shù)值類數(shù)據(jù)與文本類數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一向量空間進行存儲。
12、進一步地，步驟s3具體為：
13、將用戶指令輸入agent模塊，agent模塊使用大語言模型對用戶輸入進行語義理解，提取語義向量，判斷是否需要生成報告，如果需要生成報告則提取語義向量中的區(qū)塊、井號，生成sql查詢語句，利用sql查詢語句從數(shù)據(jù)庫中讀取套壓、油壓、日產(chǎn)液量、日產(chǎn)油量、含水率、最大載荷、最小載荷數(shù)據(jù)，輸入到專業(yè)小模型集群，專業(yè)小模型集群輸出工況分析圖及對應的工況故障類型。
14、進一步地，步驟s4具體包括如下步驟：
15、s4.1，根據(jù)工況故障類型找到對應的措施語料庫，計算當前案例工況特征向量與措施語料庫中的工況特征向量的余弦相似度，將余弦相似度接近1的案例工況保留；
16、s4.2，構(gòu)建時效衰減模型，計算案例工況參考權(quán)重：
17、；
18、其中，為初始權(quán)重，為衰減系數(shù)，為案例工況時間間隔，單位為月。
19、s4.3，根據(jù)余弦相似度和案例工況參考權(quán)重，篩選出與當前案例工況相似度最高的最近時期的若干案例工況。
20、進一步地，步驟s4還包括如下步驟：
21、s4.4，將往年案例工況特征和措施效果標簽作為輸入數(shù)據(jù)，將輸入數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集，利用訓練集訓練隨機森林模型，將篩選出案例工況輸入訓練后的隨機森林模型，輸出各個措施的成功概率。
22、s4.5，計算成功概率位于前n個案例工況的，篩選出成功概率位于前n個的最近時期的若干措施。
23、進一步地，步驟s4還包括如下步驟：
24、s4.6，通過多目標優(yōu)化函數(shù)計算每個經(jīng)過步驟s4.7篩選后的措施的綜合效益值：
25、；
26、其中，、和為權(quán)重系數(shù)，為取最大。
27、s4.7，將綜合效益值的前五名推薦方案作為最終措施方案。
28、s4.8，將最終措施方案輸入結(jié)構(gòu)化模版，生成案例工況診斷報告。
29、進一步地，大語言模型，包括：基于transformer架構(gòu)的模型；專業(yè)小模型集群，包括：基于lstm的示功圖異常檢測模型和工況數(shù)據(jù)可視化模型。
30、本發(fā)明具有如下有益效果：
31、1.通過多模型協(xié)同與智能檢索技術(shù)，顯著提高工況診斷效率與準確性，實現(xiàn)油井問題的快速識別與精準定位。
32、2.結(jié)合動態(tài)知識庫與自進化機制，持續(xù)優(yōu)化措施推薦質(zhì)量，保障決策建議的時效性與工程適用性。
33、3.采用自動化報告生成引擎，有效統(tǒng)一診斷結(jié)果輸出標準，確保技術(shù)文檔的規(guī)范性與可溯源性。
34、4.構(gòu)建全流程智能化診斷體系，大幅降低人工干預需求，為油氣田數(shù)字化運維提供可靠技術(shù)支撐。
1.一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，其特征在于，具體包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，其特征在于，步驟s1中的結(jié)構(gòu)化模版包括：單井基礎(chǔ)信息表、工況動態(tài)監(jiān)測模塊、生產(chǎn)效能評估模塊、載荷安全分析模塊和措施決策建議模塊；其中，單井基礎(chǔ)信息表包括：井號、坐標位置和完井日期，工況動態(tài)監(jiān)測模塊包括：示功圖、含水率變化趨勢圖、日產(chǎn)液變化趨勢圖、油壓套壓變化趨勢圖、載荷變化趨勢圖和能耗參數(shù)變化趨勢圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，其特征在于，案例工況特征標簽包括：井深、泵掛深度、產(chǎn)液量和含水率；措施效果標簽包括增油量、成本節(jié)約、作業(yè)風險、措施成功率、技術(shù)可行性和安全性，措施效果標簽用于評估措施實施后的綜合效益和實際效果。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，其特征在于，步驟s2具體包括如下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，其特征在于，步驟s3具體為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，其特征在于，步驟s4具體包括如下步驟：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，其特征在于，步驟s4還包括如下步驟：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，其特征在于，步驟s4還包括如下步驟：
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于大語言模型的抽油機井工況診斷及報告生成方法，其特征在于，大語言模型，包括：基于transformer架構(gòu)的模型；專業(yè)小模型集群，包括：基于lstm的示功圖異常檢測模型和工況數(shù)據(jù)可視化模型。