一种油藏动态分析场景大模型构建方法

本发明涉及油藏动态分析技术领域，具体公开了一种油藏动态分析场景大模型构建方法，将石油工程专业词汇添加至Chinese‑Alpaca‑2.0‑13B基础模型中，预训练并合并Low‑RankAdaptation补丁得到新模型，对拓展词表后的分词器做增量训练，采用Low‑RankAdaptation方法对模型中的权重参数进行更新，基于油田特定的实际需求得到三种精调模型，对Chinese‑Alpaca‑2.0‑13B进行进一步的指令精调和子系统耦合，最终得到油藏动态分析场景大模型。依托行业大模型融合油藏静态资料、动态数据查询和计算结果的信息，实现分析建议功能，首次将人工智能大模型初步应用到油藏动态分析领域，为大模型在油藏动态分析中的运用提供了可靠的技术方案。