高质量数据集典型案例 | 地球物理测井高质量数据集构建与应用

　　地球物理测井数据作为油气及其他深部资源勘探与开发的关键数据，是油气行业价值创造的核心资产和基石。目前，行业数据面临类型复杂、年代久、体量大、标注难等问题，制约行业智能化发展。本案例聚焦测井数据“采、传、存、管、治、用”全业务流程，打造体系化的测井数据治理体系，形成一套地球物理测井高质量数据集，支撑测井专业大模型构建与智能化场景落地，助力我国油气能源行业数字化转型。
 

　　方案和成效
 

　　一是构建全业务流程数据流转体系，促进数据高效汇聚与共享。建立测井数据全过程线上闭环管理、互联互通机制，实施严格的质量管控，从源头确保采集规范与可靠高效传输，建成1个核心库+12个分库的分布式数据管理架构，数据资源整合与共享效率提升5倍以上。
 

　　二是研发数据自动化治理技术，驱动大规模数据质量不断提升。围绕测井数据准确性、完整性、一致性、时效性、多样性等核心质量要素，构建多维度量化评价体系与多模态测井数据自动化治理工具，解决数据质量参差不齐难对齐、数据量巨大难高效处理等问题，在鄂尔多斯盆地、松辽盆地、柴达木盆地、塔里木盆地、四川盆地等主要含油气区块治理测井数据超10万口井，有效支撑储层参数计算、油气智能识别等高价值场景智能化升级。
 

　　三是建设大数据平，赋能测井智能高效应用。建立覆盖测井数据采集、处理、解释各流程，贯穿研发制造服务各环节的测井大数据平台，研发测井大模型及智能处理解释系统，支撑测井业务数字化转型。在长庆、华北、新疆等油田区块累计应用超过6000井次，综合处理效率提升超30%，关键环节提速10倍以上，实现潜在油气储层的快速识别，大幅降低油气评价成本和风险，提升勘探效率和准确性。
 

　　创新点
 

　　一是统一测井数据存储格式，激活高质量数据协同价值。自主研发支持多层次、多类型、多粒度的测井数据存储格式GDSX，形成行业数据格式规范，解决多源异构系统数据标准不统一、数据交换难等问题，打破数据整合与共享壁垒。
 

　　二是创新异地多源数据高可靠同步技术，保障数据高效流转。采用“总库+分库”的分布式架构，研发以井为单位的多源数据高可靠同步技术，实现边端采集、标注、治理数据，总库管理、应用数据的创新模式，解决数据难标注、难共享等问题。
 

　　三是创新多模态数据统一离散空间编码技术，实现数据的高效融合。对不同测量原理的测井数据进行归一化处理和高维空间对齐，增强多模态数据之间的关联性，显著提升模型在复杂地质条件下的判别能力。