【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种基于chatgpt的智能油气田管控方法及系统。
技术介绍
1、传统油气田生产作业大多依赖石油生产工作者专家经验，将一个经过初步勘探，已经证实为一个新的油气田的区域，建设成为可以正常对外输出原油或天然气的标准油气田，这一过程是比较复杂的。目前对油气田设备的运维存在一定的缺陷，例如：人力投入大，生产成本高；过多依赖专家经验对生产采集数据进行分析，效率低，及时性差，分析数据不够全面，数据利用率低；大多采用视频分析等小模型ai算法，结合智能装备对生产过程中安全生产、危险感知进行分析预测，手段单一，不够全面；缺少对生产决策和工艺优化智能化管控。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于chatgpt的智能油气田管控方法及系统，能够提高油气田设备运维的效率。
2、鉴于此，本专利技术一方面提供一种基于chatgpt的智能油气田管控方法，所述方法包括：
3、获取油气田设备的历史运行数据和所述历史运行数据对应的故障数据；
4、利用所述历史运行数据和所述故障数据训练chatgpt模型；
5、采集油气田设备实际运行中的指定时段的运行数据，并将采集的所述运行数据输入完成训练的chatgpt模型中，以通过所述chatgpt模型预测所述运行数据对应的潜在故障。
6、在一个实施方式中，所述历史运行数据包括各项指标参数；利用所述历史运行数据和所述故障数据训练chatgpt模型包括：
7、解析所述历史运行数据
8、识别所述故障数据的故障类型，并获取所述故障类型相匹配的故障标识；
9、将所述故障标识作为所述参数向量的监督标签，将所述参数向量输入所述chatgpt模型，以通过所述chatgpt模型输出所述参数向量的预测结果；
10、确定所述预测结果与所述故障标识之间的预测误差，并利用所述预测误差校正所述chatgpt模型。
11、在一个实施方式中，根据所述指标参数构建参数向量包括：
12、对所述指标参数进行分段，得到分段序列；
13、针对所述分段序列中的任一分段语句，生成所述分段语句的词向量；
14、将各个分段语句的词向量进行拼接，得到所述指标参数的参数向量。
15、在一个实施方式中，在训练得到chatgpt模型之后，所述方法还包括：
16、获取查询信息，所述查询信息用于描述工艺问题或者设备状态；
17、将所述查询信息输入chatgpt模型，以通过所述chatgpt模型输出所述查询信息对应的查询结果，所述查询结果用于表征对应于工艺问题的答案或者对应于设备状态的潜在故障。
18、在一个实施方式中，将所述查询信息输入chatgpt模型包括：
19、对所述查询信息进行预处理，以生成所述查询信息中的关键查询词；
20、生成所述关键查询词对应的查询向量，并将所述查询向量输入chatgpt模型。
21、本专利技术另一方面提供一种基于chatgpt的智能油气田管控系统，所述系统包括：
22、数据获取单元，用于获取油气田设备的历史运行数据和所述历史运行数据对应的故障数据；
23、模型训练单元，用于利用所述历史运行数据和所述故障数据训练chatgpt模型；
24、故障预测单元，用于采集油气田设备实际运行中的指定时段的运行数据，并将采集的所述运行数据输入完成训练的chatgpt模型中，以通过所述chatgpt模型预测所述运行数据对应的潜在故障。
25、在一个实施方式中，所述历史运行数据包括各项指标参数；所述模型训练单元具体用于，解析所述历史运行数据中的指标参数，并根据所述指标参数构建参数向量；识别所述故障数据的故障类型，并获取所述故障类型相匹配的故障标识；将所述故障标识作为所述参数向量的监督标签，将所述参数向量输入所述chatgpt模型，以通过所述chatgpt模型输出所述参数向量的预测结果；确定所述预测结果与所述故障标识之间的预测误差，并利用所述预测误差校正所述chatgpt模型。
26、在一个实施方式中，所述模型训练单元还用于，对所述指标参数进行分段，得到分段序列；针对所述分段序列中的任一分段语句，生成所述分段语句的词向量；将各个分段语句的词向量进行拼接，得到所述指标参数的参数向量。
27、在一个实施方式中，所述系统还包括：
28、查询信息获取单元，用于获取查询信息，所述查询信息用于描述工艺问题或者设备状态；
29、模型查询单元，用于将所述查询信息输入chatgpt模型，以通过所述chatgpt模型输出所述查询信息对应的查询结果，所述查询结果用于表征对应于工艺问题的答案或者对应于设备状态的潜在故障。
30、在一个实施方式中，所述模型查询单元具体用于，对所述查询信息进行预处理，以生成所述查询信息中的关键查询词；生成所述关键查询词对应的查询向量，并将所述查询向量输入chatgpt模型。
31、本专利技术提供的技术方案，基于chatgpt模型可以通过分析生产数据和识别潜在的生产问题来协助油井性能分析，可以通过深入了解不同生产参数的影响并建议最佳生产设计来优化生产运营，可以协助实时监控生产操作、识别潜在问题并提出纠正措施建议；可以使用过去的设备故障数据对chatgpt模型进行训练，使其能够预测特定设备何时可能发生故障。这有助于主动维护计划，从而减少停机时间并节省成本。该模型可以通过提供设备参数、运行状况和过去故障历史的相关数据来预测设备故障。
32、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
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1.一种基于chatGPT的智能油气田管控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史运行数据包括各项指标参数；利用所述历史运行数据和所述故障数据训练chatGPT模型包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述指标参数构建参数向量包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在训练得到chatGPT模型之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述查询信息输入chatGPT模型包括：
6.一种基于chatGPT的智能油气田管控系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述历史运行数据包括各项指标参数；所述模型训练单元具体用于，解析所述历史运行数据中的指标参数，并根据所述指标参数构建参数向量；识别所述故障数据的故障类型，并获取所述故障类型相匹配的故障标识；将所述故障标识作为所述参数向量的监督标签，将所述参数向量输入所述chatGPT模型，以通过所述chatGPT模型输出所述参数向量的预测结果；
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述模型训练单元还用于，对所述指标参数进行分段，得到分段序列；针对所述分段序列中的任一分段语句，生成所述分段语句的词向量；将各个分段语句的词向量进行拼接，得到所述指标参数的参数向量。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述模型查询单元具体用于，对所述查询信息进行预处理，以生成所述查询信息中的关键查询词；生成所述关键查询词对应的查询向量，并将所述查询向量输入chatGPT模型。
...【技术特征摘要】
1.一种基于chatgpt的智能油气田管控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史运行数据包括各项指标参数；利用所述历史运行数据和所述故障数据训练chatgpt模型包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述指标参数构建参数向量包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在训练得到chatgpt模型之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述查询信息输入chatgpt模型包括：
6.一种基于chatgpt的智能油气田管控系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述历史运行数据包括各项指标参数；所述模型训练单元具体用于，解析所述历史运行数据中的指标参数，并根据所述指标参数构建参数向量；识别所述故障数据的...
【专利技术属性】
技术研发人员：兰雨晴，余丹，彭建强，刘玮，
申请(专利权)人：慧之安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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