Large Language Models (LLMs) have shown great potential in solving complex problems in various fields, including oil and gas engineering and other industrial engineering disciplines like factory automation, PLC programming etc. However, automatic identification of strong and weak solutions to fundamental physics equations governing several industrial processes remain a challenging task. This paper identifies the limitation of current LLM approaches, particularly ChatGPT in selected practical problems native to oil and gas engineering but not exclusively. The performance of ChatGPT in solving complex problems in oil and gas engineering is discussed and the areas where LLMs are most effective are presented.
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《工程》是中国工程院（CAE）于2015年推出的国际开放存取期刊。其目的是提供一个高水平的平台，传播和分享工程研发的前沿进展、当前主要研究成果和关键成果；报告工程科学的进展，讨论工程发展的热点、兴趣领域、挑战和前景，在工程中考虑人与环境的福祉和伦理道德，鼓励具有深远经济和社会意义的工程突破和创新，使之达到国际先进水平，成为新的生产力，从而改变世界，造福人类，创造新的未来。
期刊链接：https://www.sciencedirect.com/journal/engineering
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