场景分析
先到现场盘点已有的数据与流程，把问题拆成可以落地的技术方案，算清投入产出再动手。优先解决最累、最费人的事。
核心能力从现场盘点开始，到能稳定出结果的系统收口
垂直模型训练与微调
按行业场景做监督微调与偏好对齐，让模型说这一行的话、按这家企业的偏好判断。数据敏感的场景在内网跑本地模型。
大模型应用与智能体设计
把大模型接进业务链路：稳定的执行循环、跨会话的记忆沉淀、可组装的轻量能力单元，交付能稳定出结果的系统。
代表案例均为脱敏表述，只写行业与场景
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石油石化
石油石化：地震资料智能处理解释
地震波初至自动拾取，断层与层位智能识别，把处理和解释人员的重复劳动降到最低。
精细化工
精细化工：AI 一体化解决方案
数据统一接入与清洗，质量与成本过程分析，异常预警，企业本体问答，判断沉淀在企业内部。
航天
航天系企业管理：挂图作战
把任务分解、责任分工、节点进度与风险项挂在同一张图上，进度自动更新，风险单独提示。
技术观点AI 落地、本体建模与智能体工程的一线判断
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工厂本体GitHub组织迁移说明，改了就能商用，不用申请许可
factory-ontology 仓库从个人名下迁到 data3oil 组织名下，17 个 star、4 个 fork 一个没少，旧地址照常打开。本文说 …
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先对齐人，再跑通事，这是央国企AI落地的真顺序
MIT 说 95% 的生成式 AI 试点没在损益表上留下痕迹，现场却在拼命加人。本文从 Palantir 的 Delta 加 Echo 两人组说起，拆清 …
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先把规则和例外那一层写下来，再谈通用：ChatBI答错的时候，SQL往往执行成功了
SQL跑通之后，答案还是另一件事同一批模型，两套成绩。基于o1-preview的智能体在Spider1.0基准上，把91.2%的自然语言问题转成了可执行 …
服务领域以波形、时深数据为主线，也做智能制造的数字化转型
- 石油及煤田物探
- 工程物探
- 合成化工
- 水文
- 智慧城市
- 管道建设
开源项目核心算法层 Apache-2.0，可自由下载、部署、修改、商用
了解详情Apache-2.0 · 可商用
factory-ontology —— 工厂本体驱动的数据问答框架
把结构化台账变成可自然语言提问的语义知识图谱：CSV 进，答案出，每个答案都带证据。确定性规则优先，核心路径纯标准库，本地建模本地问答，数据不出厂。
开源与商业的边界
算法原子开源，落地实施我们做。下载、部署、修改、商用无需申请许可；把这一层装进真实现场——数据脏、没人标、验收没标准的那部分工作，按项目交付。仓库不接收任何真实工厂数据，示例一律合成数据。
常见问题关于做什么、数据边界、交付形态与合作方式
三油科技主要做什么？
北京三油科技有限责任公司成立于 2021 年 4 月，聚焦地球物理与工业领域的 AI 落地，主要做四件事：场景分析、垂直模型训练与微调、大模型应用、智能体设计。以波形、时深数据为主线研发行业算法，也把同一套方法用在智能制造企业的数字化转型上。
数据敏感的企业能用大模型吗？
能。数据敏感的场景在企业内网跑本地模型，数据不出企业边界。交付上有一条底线：先问数据出不出得去，再谈用哪个模型。
三油科技服务哪些行业？
服务的细分领域包括石油及煤田物探、工程物探、合成化工、水文、智慧城市、管道建设。已交付的案例（脱敏）涉及石油石化、精细化工、航天系企业与阀门制造。
一个项目一般怎么启动？
先到现场盘点已有的数据与流程，把问题拆成可以落地的技术方案，算清投入产出再动手。优先解决最累、最费人的事。
交付形态有哪些？
软件定制、前后端开发、平台搭建，以及私域大模型的部署与训练工程化方案。
地震资料处理方面具体做哪些算法？
处理环节主要是噪音去除与初至拾取：噪音去除压制面波、多次波等干扰，提升资料信噪比；初至拾取自动判读初至时间，为近地表建模与静校正提供输入，替代人工逐道拾取。
地震资料解释方面具体做哪些算法？
解释环节主要是断层与层位识别、地震相识别：从三维地震数据体识别断层并提取断层面，追踪层位并输出构造模型，划分地震相类型。输出作为解释人员的初稿，判断与收口仍由人负责。
有项目想聊一聊？
把现场情况说给我们，先判断值不值得做。