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机器学习在油气田开发中的应用、挑战及发展趋势
1
作者
闫春明
陈孔全
+3 位作者
李洪燕
芦升彦
王砚锋
庞一桢
《应用化工》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2003-2009,共7页
随着石油勘探开发领域生产数据的不断激增,整合和分析难度日益加大,人工分析法难以满足油气田现场的开发需求。机器学习可精准高效地实现数据的处理,是数据分析和优化领域中的一项关键技术,利用机器学习处理油气田开发中的疑难问题已成...
随着石油勘探开发领域生产数据的不断激增,整合和分析难度日益加大,人工分析法难以满足油气田现场的开发需求。机器学习可精准高效地实现数据的处理,是数据分析和优化领域中的一项关键技术,利用机器学习处理油气田开发中的疑难问题已成为业内的主攻方向。但由于受标准化建设、样本库建立、现场融合度等方面的限制,机器学习在石油勘探开发领域中的应用尚存在不少挑战和不足,未来应致力于加强机器学习标准化建设、提高深度学习算法的数据处理能力、深度机器学习领域的学科交叉,多管齐下,共同推进机器学习在油气田行业内的长足发展。
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关键词
机器学习
石油勘探开发
现场融合度
挑战
发展
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题名
机器学习在油气田开发中的应用、挑战及发展趋势
1
作者
闫春明
陈孔全
李洪燕
芦升彦
王砚锋
庞一桢
机构
长江大学地球科学学院
长庆油田分公司第六采油厂
中国海油中联煤层气有限公司
出处
《应用化工》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2003-2009,共7页
基金
非常规油气省部共建协同创新中心开放基金项目(UOG2022-36)
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201905)。
文摘
随着石油勘探开发领域生产数据的不断激增,整合和分析难度日益加大,人工分析法难以满足油气田现场的开发需求。机器学习可精准高效地实现数据的处理,是数据分析和优化领域中的一项关键技术,利用机器学习处理油气田开发中的疑难问题已成为业内的主攻方向。但由于受标准化建设、样本库建立、现场融合度等方面的限制,机器学习在石油勘探开发领域中的应用尚存在不少挑战和不足,未来应致力于加强机器学习标准化建设、提高深度学习算法的数据处理能力、深度机器学习领域的学科交叉,多管齐下,共同推进机器学习在油气田行业内的长足发展。
关键词
机器学习
石油勘探开发
现场融合度
挑战
发展
Keywords
machine learning
oil exploration and development
on site integration degree
challenge
development
分类号
TE19 [石油与天然气工程—油气勘探]
TE319 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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作者
出处
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1
机器学习在油气田开发中的应用、挑战及发展趋势
闫春明
陈孔全
李洪燕
芦升彦
王砚锋
庞一桢
《应用化工》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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