近日，张凯团队在油气工程知识智能化与大模型智能体应用研究领域取得新进展，相关研究成果在期刊《钻采工艺》发表，论文题为《油气领域知识抽取、整合与生成大模型智能体的构建与应用研究》。

创新性：现有油气领域大模型应用大多集中于资料检索、知识问答和通用文本生成，而井下作业设计等工程任务涉及多源资料关联、专业参数约束和规范流程控制，单纯依赖通用大模型难以保证生成结果的准确性和一致性。本研究针对以上问题，结合知识抽取、知识图谱、RAG/GraphRAG 和智能体技术，提出了一种面向油气工程知识抽取、整合与生成的大模型智能体构建方法，将井史资料、作业文档、生产动态和技术标准等多源信息转化为可检索、可推理的领域知识底座，并通过智能体完成资料调用、设计生成、参数校核和结果优化。结果表明，该方法能够有效提升检泵作业三项设计的编制效率、章节完整性和关键参数一致性，在油气工程智能化设计中表现出良好的应用效果。

中文摘要：随着油气勘探开发持续向深层,非常规及复杂工况推进，油气井工程业务对知识获取效率，决策及时性和规范性提出了更高要求，传统依赖人工查阅和经验传承的方式难以支撑知识密集型任务的快速响应。针对油气工程文档多源异构，结构复杂且更新频繁的特点，文章提出一种集知识抽取、知识整合与知识生成于一体的大模型智能体构建方案：在数据层汇聚井史资料、作业文档、生产动态等信息；在知识工程层通过实体、关系和事件抽取、多源对齐与质量治理构建油气工程知识图谱与语义向量库；在知识增强生成层结合RAG和GraphRAG，实现领域知识对大模型推理与生成过程的显式注入；在智能体与应用层利用记忆，规划与工具调用机制,将知识能力封装为面向具体任务的可执行流程。以抽油机检泵作业设计为例，构建了地质设计、工程设计和施工设计一体化智能体系统，并开展试点应用。结果表明，该方法在不改变现有技术管理体系的前提下，能够显著缩短三项设计编制周期,提高文档章节完整率和关键参数一致率，工程师对智能体辅助模式的主观满意度较高，验证了知识抽取、整合与生成一体化大模型智能体在油气领域工程化应用的可行性与实际价值。

《钻采工艺》涵盖了石油和天然气钻井、完井、采油采气、修井、增产改造、油田化学、钻采装备与生产管理等领域，包括：钻井工艺；开采工艺；修井工艺；油气田开发；采油采气工程；钻采机械；油田化学；储层改造；井下作业；生产动态分析；智能油气田；油气人工智能与特种机器人等。该刊创刊于1978年，国内统一连续出版物号为 CN 51-1177/TE，国际标准连续出版物号为 ISSN 1006-768X，出版周期为双月刊，是我国油气钻采工程技术领域的重要科技期刊。该刊被北大《中文核心期刊要目总览》收录，为中文核心期刊；根据万方数据期刊统计页面，《钻采工艺》中信所影响因子为 2.221，篇均被引次数为 8.72，在石油天然气钻采工程技术交流与成果推广方面具有较强的行业影响力。

文章链接：

https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-768X.2026.01.03

引用格式：

张凯,张保滨,张黎明,等.油气领域知识抽取,整合与生成大模型智能体的构建与应用研究[J].钻采工艺, 2026, 49(1):24-34.