本书在概述油气行业勘探开发、储运、炼化技术研究现状、难点挑战与发展趋势，以及通用领域和油气行业人工智能大模型研究现状的基础上，针对制约油气行业高质量发展的痛点问题，剖析了勘探、地震、钻完井、测井、地质油藏描述、开发、储运、炼化和决策业务等油气行业主体专业领域发展人工智能大模型技术的生产需求与主要应用场景。分析、探讨、报告了发展油气行业人工智能大模型对算力、数据、算法三大要素的需求、研究现状与技术方案，论述了油气行业人工智能大模型生态建设的目标、重点建设内容，介绍了油气行业人工智能大模型研究与应用的重点案例。 本书可供油气行业生产单位、科研院所的技术人员及相关专业学者参阅，也可作为石油院校相关专业师生的参考用书。

1 油气行业处于智能化发展机遇期
1.1 油气勘探开发技术研究现状与挑战
1.2 油气储运技术研究现状与挑战
1.3 油气炼化技术研究现状与挑战
1.4 油气行业人工智能研究现状与挑战
参考文献
2 大模型蓬勃发展与成就
2.1 大模型的诞生与发展
2.2 大模型研究现状与挑战
2.3 通用领域大模型成就
2.4 重点行业大模型应用现状
2.5 油气大模型发展现状与挑战
参考文献
3 油气行业对大模型的生产需求与主要应用场景
3.1 勘探业务的需求与应用场景
3.2 地震业务的需求与应用场景
3.3 钻完井业务的需求与应用场景
3.4 测井业务的需求与应用场景
3.5 地质业务的需求与应用场景
3.6 开发业务的需求与应用场景
3.7 储运业务的需求与应用场景
3.8 炼化业务的需求与应用场景
3.9 决策业务的需求与应用场景
参考文献
4 算力需求与优化方法
4.1 高端芯片进口限制
4.2 国产算力资源分析
4.3 行业算力资源现状
4.4 算力需求成本分析
4.5 算力优化技术方法
参考文献
5 数据治理与数据集准备
5.1 油气行业的业务流程与数据特点
5.2 油气行业数据存储模型及数据标准
5.3 油气一体化数据治理及OSDU解决方案
5.4 油气大模型训练的数据需求与数据准备
参考文献
6 油气行业大模型构建关键技术
6.1 大模型架构
6.2 大模型预训练、微调与域自适应
6.3 大模型压缩与蒸馏
6.4 大模型部署与优化
6.5 大模型的安全与防御
参考文献
7 油气行业大模型生态建设
7.1 油气大模型生态建设目标
7.2 油气大模型生态建设重点
7.3 油气大模型产业联盟建设
7.4 油气大模型服务平台建设
7.5 油气大模型标准体系建设
7.6 大模型安全风险防控机制
参考文献
8 研究案例
8.1 地震大模型
8.2 测井大模型
8.3 胜利利油气大模型
8.4 识油大模型
8.5 油气储运大模型
8.6 炼化装置大模型
参考文献