DATA CONTEXT01
数据上下文
将不同来源、尺度与频率的数据整理为统一计算输入。
测井数据钻井参数漏失历史材料性能
ENGINEERING INTELLIGENCE
让复杂井筒问题，进入可计算的决策链
以多源数据为输入，以地质力学与机器学习为双引擎，由工程知识和智能体组织分析、校核与决策全过程。
PHYSICS-CONSTRAINEDDATA-DRIVENENGINEER-IN-THE-LOOP
TECHNOLOGY ARCHITECTURE
从数据到决策的智能计算架构
不是功能堆叠，而是一条可解释、可校核、可持续扩展的工程计算链。
DUAL ENGINES02
机理与学习双引擎
让物理可解释性与数据预测能力在同一任务中相互校核。
机理计算
压力 · 应力 · 裂缝 · 井壁稳定
数据智能
风险预测 · 参数映射 · 类型识别 · 配方推荐
KNOWLEDGE LAYER03
工程知识约束
用可追溯的工程知识约束模型选择、参数边界与结果判读。
行业准则经验公式材料属性处置规则
AGENT ORCHESTRATION04
智能体编排
理解任务并组织专业模型，形成可复核的计算过程。
任务理解模型调用参数核对结果解读
ENGINEERING DECISION05
工程决策
将分析结果转化为面向现场的评价、建议与执行依据。
风险研判窗口评价方案优选工程确认
CORE ENGINES
工程智能的四个核心引擎
四类能力沿同一分析链协同工作，让复杂工程任务既有计算效率，也保留专业边界。
ENGINEERING KNOWLEDGE
贯穿全链路的工程知识约束
行业准则 · 经验公式 · 材料属性 · 处置规则
DATA ENGINEERING
01多源数据工程
统一处理测井、钻井、漏失与材料数据，为模型提供口径一致、可追溯的输入。
多格式解析与质量控制
深度对齐与异常处理
计算上下文自动组装
PHYSICS ENGINE
02机理计算引擎
以压力、应力、裂缝及井壁稳定模型提供可解释的物理约束，让每个结论都能回到工程机理。
地层压力与应力计算
裂缝正演与反演
井壁稳定及承压评价
DATA INTELLIGENCE
03数据智能引擎
用机器学习完成风险预警、参数预测、工况识别与配方匹配，增强复杂场景下的响应速度。
风险与参数预测
工况与类型识别
材料及配方智能匹配
AGENT ORCHESTRATION
04智能体任务编排
将自然语言任务拆解为模型调用、参数核对、计算与结果解释，组织完整而可复核的分析链路。
任务语义理解
专业模型调用
结果核验与工程解读
FIELD APPLICATION
技术如何形成工程决策
从输入与工况出发，经过专业计算、设计与校核，形成工程师可以确认和执行的结果。
WELLBORE STABILITY
WellStab
测井输入经参数解释与地质力学计算，最终形成井壁稳定压力与安全钻井窗口。
ENGINEERING OUTPUT
压力剖面 · 井壁稳定压力 · 安全钻井窗口
- 01
数据准备
测井数据接入、预处理与质量控制
- 02
参数与压力解释
上覆压力、孔隙压力及岩石力学参数
- 03
地应力求解
水平应力计算与应力场约束
- 04
稳定性计算与输出
坍塌压力、破裂压力及安全钻井窗口
LOSS CONTROL
WellSeal
从风险预警和漏失诊断开始，经封堵设计与井眼强化，形成可评价的配方和施工方案。
ENGINEERING OUTPUT
风险等级 · 裂缝参数 · 候选配方 · 施工方案
- 01
风险预警
随钻异常识别与井漏风险分级
- 02
漏失诊断
漏层定位、裂缝宽度与特征反演
- 03
封堵设计
PSD 优化、材料匹配与配方生成
- 04
井眼强化与工艺设计
承压目标、施工参数与工艺组合
- 05
方案评价
效果预测、候选方案对比与现场优选
TECHNICAL COVERAGE
经得起展开的技术深度
用可核验的技术覆盖说明系统能力，不以未经复核的应用成效代替工程事实。
01
47项
WellStab 核心计算方法
覆盖压力、应力、岩石力学参数与稳定评价。
02
7个
WellSeal 防漏堵漏决策环节
串联风险、识别、设计、生成与评价全过程。
03
3类
协同计算范式
机理模型、机器学习与智能体协同工作。
ENGINEERING PRINCIPLES
让智能保持工程边界
技术体系以可解释、可配置和可确认作为进入现场的前提。
机理约束
关键计算建立在地质力学模型和工程公式基础上，结果具备可解释性。
模型可配置
根据地层条件与分析目标组合计算方法，适应不同区块和作业阶段。
人机协同
智能体负责组织流程，关键参数、模型选择与执行步骤保留工程师确认。