面向油气数智化的数据质检创新实践OA

针对数据质检数字化转型应用场景,构建了数据智能质量检查模型,设计了全面、全程、闭环的质量控制逻辑框架,深入探讨了大模型在数据质检中的生成式智能应用模式,以及构建数据质检智能化的路径,同时剖析了面向数智化的数据质检关键技术与挑战。以数据质检问答应用和大模型“提示工程”设计为例,给出了基于大语言模型的数据质检智能应用模式实践。研究表明,开发的问答系统能够根据解析的录井地质总结文档,准确地理解并回应专业问题。大模型编写的质检规则语句具有一定应用价值,能够提高质检语句开发效率。提出的数据质检工作“大模型+”技术嵌入框架和数据质检新模式,能够为大模型技术嵌入数据质检工作以及制定数据质检领域的AI解决方案提供重要参考。