LogPlus：测井解释的云智跃迁

AI可以识别一条曲线，却未必读得懂一口井。

测井解释的难点，不在一个参数，而在将曲线、图像、区域认识、历史井例和专家经验综合为经得起现场检验的判断。工业软件的门槛，就是把专业知识沉淀为稳定、可靠、可迭代的产品能力。

围绕这一目标，由中国石化石油工程技术研究院牵头，经纬公司、石油勘探开发研究院协同参与，联合开展LogPlus测井处理解释软件研发：桌面端扎根现场，让智能算法进入处理解释核心；新一代产品LogPlus Cloud云平台版推动数据、算法、知识和业务流程在云端协同。

15000井次：智能从现场长出来

2026年上半年，LogPlus新增应用3000余井次，累计应用超过15000井次；围绕中原、华北、胜利等7家单位的解释流程和成果标准持续开展属地化适配，形成“现场应用—需求反馈—产品迭代”的持续改进机制。

为支撑智能算法规模化应用，LogPlus完成底层架构和关键模块重构，整体绘图速度提升50%，交互延迟降至50毫秒以内，显著提升复杂资料加载和智能解释成果成图效率。面向油气工业软件国产化要求，软件完成国产麒麟V10操作系统适配，实现Windows、Linux、麒麟环境跨平台运行，降低对单一运行环境的依赖。通过自主研发核心框架、专业功能和算法接口，LogPlus正加快形成兼顾智能化演进与国产化应用的自主可控产品底座，为智能算法稳定运行和LogPlus Cloud云端复用提供支撑。

四类智能算法：走进解释核心

LogPlus的智能化，不是增加一个AI入口，而是让算法直接进入储层评价。针对页岩油岩相识别效率低、参数预测难、甜点优选依赖经验等问题，研发团队融合机器学习、图像处理与测井评价方法，形成岩相识别、参数预测和甜点评价等智能功能，已在济阳页岩油示范区应用50余口井。

选取示范区4口井共1450余米井段开展岩心对比验证，岩相识别符合率达到87.6%；融合孔隙度、含油饱和度、游离烃、地层压力系数、脆性指数和气测全烃等参数构建智能甜点评价模型，预测符合率超过85%，评价结果与现场验证总体吻合。

平台还汇集175余个典型案例、400余份标准及技术资料、600余份测录井数据和研究成果。在20余口井验证中，智能推荐的13项关键参数与专家选取结果吻合度达到98%，处理解释效率较人工提高40%至60%。从岩相识别、参数预测到甜点评价和知识辅助，人工智能正由单项模型转化为可复用的专业解释能力。 

LogPlus桌面版与长城大模型深度融合打造多模态测录井知识库

LogPlus Cloud：让智能由点成链

LogPlus Cloud的智能化，不止于嵌入算法，而是改变专业任务的组织方式。平台已建成测井智能体广场，部署数据查询、岩石力学计算两个专业智能体：前者智能检索井、井次、数据和资料，后者调用算法完成参数计算，使智能由“回答问题”走向“调用数据和工具完成任务”，并为多智能体协同奠定基础。

同时，平台构建智能解释工作流，面向不同业务场景，将数据读取、参数配置、曲线预处理、算法计算和成果输出封装为可组合节点，支持按场景快速构建完整处理解释流程。单个计算模块由此不再孤立运行，而是能够被智能串联、重复调用和持续固化，将一次性的专家操作转化为可复用的数字化作业能力。

LogPlus Cloud云平台版智能算法工作流界面

智能体负责理解任务、调用能力，工作流负责约束步骤、稳定执行，统一数据底座让井、曲线、算法和成果在组织内共享复用。三者结合，正在把分散于个人和单机的数据、方法与经验汇聚为平台能力。未来，多专业智能体可围绕同一解释目标协同作业，不同岗位基于同源数据完成处理、审核和成果交付，推动测井解释由“单点智能”迈向“数据共享、能力复用、团队协同”的企业级云智生产。

LogPlus正形成桌面端与LogPlus Cloud协同演进、贯通现场与云端的产品体系：桌面端在规模应用中验证并沉淀专业能力，LogPlus Cloud推动数据、算法和知识共享编排。面向下一代测井软件竞争，LogPlus将以自主可控筑牢根基、以现场应用检验能力、以云端协同放大价值，加快由“功能集成”向“智能协同”迈进。

从读懂一条曲线，到协同读懂一口井——LogPlus的云智跃迁，已经开始。