論文の概要: Intelligent Reservoir Decision Support: An Integrated Framework Combining Large Language Models, Advanced Prompt Engineering, and Multimodal Data Fusion for Real-Time Petroleum Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11376v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 18:13:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.05784
• Title: Intelligent Reservoir Decision Support: An Integrated Framework Combining Large Language Models, Advanced Prompt Engineering, and Multimodal Data Fusion for Real-Time Petroleum Operations
• Title（参考訳）: Intelligent Reservoir Decision Support: 大規模言語モデル、高度なプロンプトエンジニアリング、リアルタイム石油運用のためのマルチモーダルデータフュージョンを組み合わせた統合フレームワーク
• Authors: Seyed Kourosh Mahjour, Seyed Saman Mahjour,
• Abstract要約: 本研究では,最新の大規模言語モデルと先進的な技術と総合的な貯水池解析のためのマルチモーダルデータ融合を組み合わせた新しい統合フレームワークを提案する。 このフレームワークは、5万以上の石油工学文書、チェーン・オブ・ソート推論、および高速場適応のための数ショット学習を備えたドメイン固有検索強化世代(RAG)を実装している。 このシステムは、評価中のリスクの高いインシデントを伴わず、96.2%の安全性を確保しながら、秒以下の応答時間を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The petroleum industry faces unprecedented challenges in reservoir management, requiring rapid integration of complex multimodal datasets for real-time decision support. This study presents a novel integrated framework combining state-of-the-art large language models (GPT-4o, Claude 4 Sonnet, Gemini 2.5 Pro) with advanced prompt engineering techniques and multimodal data fusion for comprehensive reservoir analysis. The framework implements domain-specific retrieval-augmented generation (RAG) with over 50,000 petroleum engineering documents, chain-of-thought reasoning, and few-shot learning for rapid field adaptation. Multimodal integration processes seismic interpretations, well logs, and production data through specialized AI models with vision transformers. Field validation across 15 diverse reservoir environments demonstrates exceptional performance: 94.2% reservoir characterization accuracy, 87.6% production forecasting precision, and 91.4% well placement optimization success rate. The system achieves sub-second response times while maintaining 96.2% safety reliability with no high-risk incidents during evaluation. Economic analysis reveals 62-78% cost reductions (mean 72%) relative to traditional methods with 8-month payback period. Few-shot learning reduces field adaptation time by 72%, while automated prompt optimization achieves 89% improvement in reasoning quality. The framework processed real-time data streams with 96.2% anomaly detection accuracy and reduced environmental incidents by 45%. We provide detailed experimental protocols, baseline comparisons, ablation studies, and statistical significance testing to ensure reproducibility. This research demonstrates practical integration of cutting-edge AI technologies with petroleum domain expertise for enhanced operational efficiency, safety, and economic performance.
• Abstract（参考訳）: 石油産業は貯水池管理において前例のない課題に直面しており、リアルタイムな意思決定支援のために複雑なマルチモーダルデータセットを迅速に統合する必要がある。 本研究では,最新の大規模言語モデル (GPT-4o, Claude 4 Sonnet, Gemini 2.5 Pro) と先進的な技術技術と総合的な貯水池解析のためのマルチモーダルデータ融合を組み合わせた新しい統合フレームワークを提案する。 このフレームワークは、5万以上の石油工学文書、チェーン・オブ・ソート推論、および高速場適応のための数ショット学習を備えたドメイン固有検索拡張世代(RAG)を実装している。 マルチモーダル統合は、ビジョントランスフォーマーを備えた特殊なAIモデルを通じて、地震の解釈、井戸ログ、生産データを処理する。 15の多様な貯水池環境のフィールド検証は、94.2%の貯水池特性精度、87.6%の生産予測精度、91.4%の良好な配置最適化成功率など、非常に優れた性能を示している。 このシステムは、評価中のリスクの高いインシデントを伴わず、96.2%の安全性を確保しながら、秒以下の応答時間を達成する。 経済分析では8ヶ月の返済期間を持つ従来の方法と比較して62～78%のコスト削減(平均72%)が示されている。 プロンプトの自動最適化は推論品質を89%改善する一方、ショット学習はフィールド適応時間を72%短縮する。 このフレームワークは96.2%の異常検出精度と環境事象を45%削減したリアルタイムデータストリームを処理した。 再現性を確保するために、詳細な実験プロトコル、ベースライン比較、アブレーション研究、統計的意義試験を提供する。 本研究は,最先端AI技術と石油分野の専門知識とを実践的に統合し,運転効率,安全性,経済性の向上を実証する。

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