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An improved data space inversion method to predict reservoir state fields via observed production data 被引量:2
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作者 Deng Liu Xiang Rao +2 位作者 Hui Zhao Yun-Feng Xu Ru-Xiang Gong 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2021年第4期1127-1142,共16页
A data-space inversion(DSI)method has been recently proposed and successfully applied to the history matching and production prediction of reservoirs.Based on Bayesian theory,DSI can directly and effectively obtain go... A data-space inversion(DSI)method has been recently proposed and successfully applied to the history matching and production prediction of reservoirs.Based on Bayesian theory,DSI can directly and effectively obtain good posterior flow predictions without inversion of geological parameters of reservoir model.This paper presents an improved DSI method to fast predict reservoir state fields(e.g.saturation and pressure profiles)via observed production data.Firstly,a large number of production curves and state data are generated by reservoir model simulation to expand the data space of original DSI.Then,efficient history matching only on the observed production data is carried out via the original DSI to obtain related parameters which reflects the weight of the real reservoir model relative to prior reservoir models.Finally,those parameters are used to predict the oil saturation and pressure profiles of the real reservoir model by combining large amounts of state data of prior reservoir models.Two examples including conventional heterogeneous and unconventional fractured reservoir are implemented to test the performances of predicting saturation and pressure profiles of this improved DSI method.Besides,this method is also tested in a real field and the obtained results show the high computational efficiency and high accuracy of the practical application of this method. 展开更多
关键词 Fossil fuels oil and gas reservoirs Reservoir state fields Production data data inversion method
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Geologic-Geophysical Indicators of the Deep Structure of Zones of Geothermal Anomalies for Allocation of Channels of the Deep Heat and Mass Transfer 被引量:4
2
作者 R. A. Umurzakov H. A. Abidov G. Yu. Yuldashev 《Open Journal of Geology》 2017年第9期1452-1463,共12页
On the basis of the analysis of field thermogeochemical data along abnormal zones of a thermal stream in the Bukhara-Khiva, oil-and-gas region of the Turan (Tegermen, Chagakul, Shimoly Alat, Beshtepa) was succeeded to... On the basis of the analysis of field thermogeochemical data along abnormal zones of a thermal stream in the Bukhara-Khiva, oil-and-gas region of the Turan (Tegermen, Chagakul, Shimoly Alat, Beshtepa) was succeeded to obtain important data on a deep structure of sites. Data of gas-chemical and geothermal observations show about confinedness of abnormal concentration of methane to zones of the increased values of the temperature field the measured values of temperatures (Tegermen Square and others). On geoelectric section mines 2-D of inversion of the MT-field depth of 4000 m are lower, among very high-resistance the chemogenic and carbonate deposits of the Paleozoic is traced the subvertical carrying-out abnormal zone. This zone is identified as the channel of a deep heat and mass transfer with which hydrocarbon (HC) deposits are connected. It is shown that electro-investigation when using a geophysical complex can and has to become “advancing” at exploration by oil and gas. 展开更多
关键词 Anomaly of the Thermal field Thermogeochemical data JUVENILE gases Channel Heat and Mass Transfer DEEP Structure GEOELECTRIC Section Deposits of oil and gas
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Big Data analytics in oil and gas industry: An emerging trend 被引量:10
3
作者 Mehdi Mohammadpoor Farshid Torabi 《Petroleum》 CSCD 2020年第4期321-328,共8页
This paper reviews the utilization of Big Data analytics,as an emerging trend,in the upstream and downstream oil and gas industry.Big Data or Big Data analytics refers to a new technology which can be employed to hand... This paper reviews the utilization of Big Data analytics,as an emerging trend,in the upstream and downstream oil and gas industry.Big Data or Big Data analytics refers to a new technology which can be employed to handle large datasets which include six main characteristics of volume,variety,velocity,veracity,value,and complexity.With the recent advent of data recording sensors in exploration,drilling,and production operations,oil and gas industry has become a massive data intensive industry.Analyzing seismic and micro-seismic data,improving reservoir characterization and simulation,reducing drilling time and increasing drilling safety,optimization of the performance of production pumps,improved petrochemical asset management,improved shipping and transportation,and improved occupational safety are among some of the applications of Big Data in oil and gas industry.Although the oil and gas industry has become more interested in utilizing Big Data analytics recently,but,there are still challenges mainly due to lack of business support and awareness about the Big Data within the industry.Furthermore,quality of the data and understanding the complexity of the problem are also among the challenging parameters facing the application of Big Data. 展开更多
关键词 big data HADOOP R oil and gas industry
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A fault identification based on the parameter variation of apparent current
4
作者 LI Junguang LI Diquan YANG Yang 《Petroleum Exploration and Development》 2018年第3期553-562,共10页
A new fault identification method, which is called the apparent current method, based on the parameter variation of apparent current is proposed after the analysis of the limitations of the fault interpretation method... A new fault identification method, which is called the apparent current method, based on the parameter variation of apparent current is proposed after the analysis of the limitations of the fault interpretation method for the wide field electromagnetic data in the non-seismic exploration for oil and gas exploration. This method takes the study of the wide field electromagnetic theory and the mechanism of the fault generation, this method takes the wide field electromagnetic data as the research object, and establishes the connection between the geoelectric section and the virtual equivalent circuit, and then uses the virtual equivalent circuit as the carrier, and applies the theoretical equation of the apparent current, and combines the geological background of the study area to achieve scientific inference for location of fault in wide field electromagnetic exploration data. Theoretical model tests and the application of practical data proved that the location of underground fault can be accurately deduced by the trend of apparent current in underground space, reducing the multiple interpretations of electromagnetic data interpretation. At the same time, it also verified the correctness of the theory of apparent current and the feasibility of the method of apparent current. 展开更多
关键词 WIDE field ELECTROMAGNETIC data APPARENT current FAULT identification virtual EQUIVALENT circuit oil and gas exploration
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大数据及人工智能在油气田开发中的应用 被引量:2
5
作者 杨宜凡 《自动化应用》 2023年第5期125-127,共3页
考虑当前我国能源安全及开发的迫切任务,还需加大对大数据及人工智能技术的应用力度,提升作业效率与资源质量,降低开采难度,推动我国油气田向智能化方向稳定发展。在此基础上,还能解决油田勘探、开采等各环节中所遇到的常规问题,获取更... 考虑当前我国能源安全及开发的迫切任务,还需加大对大数据及人工智能技术的应用力度,提升作业效率与资源质量,降低开采难度,推动我国油气田向智能化方向稳定发展。在此基础上,还能解决油田勘探、开采等各环节中所遇到的常规问题,获取更精准的信息数据,在可视化、高效化、精准化、实时化、远程化等方面通过便捷条件,加快我国油气开田的发展速度,为国民经济水平提升起到推动作用。 展开更多
关键词 大数据 人工智能 油气田开发
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大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望 被引量:74
6
作者 李阳 廉培庆 +1 位作者 薛兆杰 戴城 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期1-11,共11页
大数据与人工智能技术的快速发展引发全社会和全产业链的颠覆性变革。石油作为工业的血液,是推进国民经济和工业现代化的重要物质基础。但随着优质资源的不断开发,剩余的资源开采难度越来越大,存在石油资源品位劣质化、老油田高含水、... 大数据与人工智能技术的快速发展引发全社会和全产业链的颠覆性变革。石油作为工业的血液,是推进国民经济和工业现代化的重要物质基础。但随着优质资源的不断开发,剩余的资源开采难度越来越大,存在石油资源品位劣质化、老油田高含水、低油价、环境污染等问题的挑战。大数据、人工智能技术与能源的深度融合,将在油气田勘探、开发等多个环节发挥重要作用。调研大数据及人工智能在油气田开发中的研究进展,回顾国内外油公司智能化油田建设历程,分析存在的问题和挑战,探讨智能油气田建设目标、建设模式、关键环节、核心内容,根据中国石化实际情况提出需要发展的关键技术。 展开更多
关键词 大数据 人工智能 油气藏开发 发展规划
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“人工油气藏”理论、技术及实践 被引量:89
7
作者 邹才能 丁云宏 +9 位作者 卢拥军 刘先贵 陈建军 王欣 杨正明 才博 杨智 何春明 王臻 骆雨田 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期144-154,共11页
低渗透、致密油气及页岩油气在全球能源格局中占据愈发重要的地位,面临动用难度大、产量递减快、采收率低、开采成本高等亟需解决难题。为此提出"人工油气藏"开发新概念、新理念及技术方法新体系。提出以"甜点区"... 低渗透、致密油气及页岩油气在全球能源格局中占据愈发重要的地位,面临动用难度大、产量递减快、采收率低、开采成本高等亟需解决难题。为此提出"人工油气藏"开发新概念、新理念及技术方法新体系。提出以"甜点区"为基本单元,对渗透性差的油气区采取压裂、注入与采出一体化方式,形成一个"人工油气藏",以提高采收率并进行规模经济开发。通过井群开发、压裂造缝和针对性流体介质注入,改变地下流体渗流环境和补充地层能量,在"甜点区"单元内形成"人造高渗透区"与"重构渗流场",建立了"人工油气藏"地质、开发、生产、管理和决策综合信息管理系统,实现低渗透、致密油气与页岩油气大规模、有效益、可持续开发。创建了基于大数据的三维地震地质"甜点区"评价技术、井群大平台开发技术、体积改造人工智能造缝技术、渗吸置换与能量补充开采技术、基于云计算的"人工油气藏"智能管理技术,构建智慧油气田。在国内5大致密油气、页岩气区开展235井次先导性试验,致密油压采效果比以往常规技术提高2倍,页岩气实现商业开发,展示出良好应用前景。 展开更多
关键词 致密油气 页岩油气 人工油气藏 井群式开发 体积改造 渗吸置换 提高采收率 智能开发 大数据 云计算 智慧油气田
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依托数据整合应用 构建智慧应急指挥管理平台 被引量:9
8
作者 曾勇 葛枫 +4 位作者 王建平 何乐 王平祥 李勇 赵远刚 《能源与环保》 2021年第7期249-254,共6页
油气田生产属于高危险性作业,一旦在生产中出现安全事件就有可能造成人员伤亡、财产损失和环境破坏。加强对油气田生产应急管理是非常必要的。传统的油气田生产应急管理以简单的纸质应急预案为主,属于战时管理模式,侧重的是事件发生后... 油气田生产属于高危险性作业,一旦在生产中出现安全事件就有可能造成人员伤亡、财产损失和环境破坏。加强对油气田生产应急管理是非常必要的。传统的油气田生产应急管理以简单的纸质应急预案为主,属于战时管理模式,侧重的是事件发生后的控制和处理,各部门之间协调性差、信息传递受阻、应急事件处置缺乏时效性。智慧应急指挥管理平台以物联网技术为基础对现场信息进行监测,通过大数据中心对监控信息进行分析,通过数据整合和信息集成实现对现场的日常化监测和动态处置,通过感知、分析和处置实现应急管理事前预防与准备、事中实时感知及快速响应、事后恢复生产及分析总结。 展开更多
关键词 大数据 数据整合 智慧应急指挥平台 应急管理 油气田
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基于Neo4j的海量石油领域本体数据存储研究 被引量:9
9
作者 宫法明 李翛然 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期549-554,共6页
语义网技术的发展促进了石油领域中多学科本体之间的整合技术的发展。随着数据的规模的增大,传统的基于关系型数据库的数据存储和信息检索等存在较多问题。对此,提出了一个基于Neo4j数据库的领域本体构建过程,专注于改进数据存储和信息... 语义网技术的发展促进了石油领域中多学科本体之间的整合技术的发展。随着数据的规模的增大,传统的基于关系型数据库的数据存储和信息检索等存在较多问题。对此,提出了一个基于Neo4j数据库的领域本体构建过程,专注于改进数据存储和信息检索两个方面。首先,提出了一种基于图形数据库Neo4j的大规模本体数据存储问题的解决方案,通过设计一种基于Neo4j的存储模型配合分布式存储机制,实现存储空间的高效利用。其次,在Neo4j数据模型的基础上,设计了一种两层索引结构的检索算法。实验评估表明,提出的方法与基于关系数据库的方法相比,在数据存储方面可以节省10%以上的存储空间,在信息检索方面将检索效率提高了30多倍。 展开更多
关键词 石油领域本体 RDF数据 Neo4j数据库 大数据存储 运动目标判断
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油气生产大数据挖掘系统的研究及应用 被引量:12
10
作者 檀朝东 张恒汝 +2 位作者 马永忠 杨兵 王辉萍 《数码设计》 2016年第1期49-52,5,共5页
随着智能油田建设的不断推进,油气生产数据呈爆炸式增长。由于其数据结构复杂,形式多样,以及数据深度分析需求的增长,为挖掘工作带来了机遇与挑战。本文采用数据融合技术,搭建复杂油气生产过程的大数据挖掘平台,根据特定的挖掘目标,建... 随着智能油田建设的不断推进,油气生产数据呈爆炸式增长。由于其数据结构复杂,形式多样,以及数据深度分析需求的增长,为挖掘工作带来了机遇与挑战。本文采用数据融合技术,搭建复杂油气生产过程的大数据挖掘平台,根据特定的挖掘目标,建立专题数据库,快速定制相应数据挖掘算法和石油工程业务模型,形成适应用户需求的数据挖掘应用系统,实现油气生产智能化诊断、预测、优化及辅助决策。 展开更多
关键词 智能油田 大数据 灰色关联 聚类分析 时序预测
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浅谈数据挖掘在油田开采中的应用方法 被引量:3
11
作者 张鑫 高旺雄 +1 位作者 杜永波 张奎峰 《云南化工》 CAS 2019年第10期155-156,158,共3页
大数据是当前最热的概念之一,在“互联网+”的背影下,大数据的开放、挖掘和应用已成为趋势。大数据已经成为国家科技竞争的前沿,以及产业竞争力的商业模式创新的源泉。数据挖掘技术是数字油田到智慧油田转变的最重要一环。而对于油田开... 大数据是当前最热的概念之一,在“互联网+”的背影下,大数据的开放、挖掘和应用已成为趋势。大数据已经成为国家科技竞争的前沿,以及产业竞争力的商业模式创新的源泉。数据挖掘技术是数字油田到智慧油田转变的最重要一环。而对于油田开采来说,数据挖掘技术能有效提高油田开采效率,通过阐述了数据挖掘在油田开采中的优势,以及数据挖掘在油田开采中的应用方法。 展开更多
关键词 大数据 油田开采 数据挖掘 数字油田 智慧油田
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大数据技术在抽油井结蜡预测中的应用研究 被引量:1
12
作者 王利君 李嗣旭 +1 位作者 马杨飞 赵宁 《数码设计》 2016年第3期57-60,28,共5页
随着数字新疆油田深化应用及智能油田建设的不断推进,特别是在国际油价和国内市场需求不断波动的形势下,新疆油田越来越关注利用具有分析预测能力的大数据技术挖掘油田数据价值、提高数据利用率,从而指导油田生产、实现降本增效。围绕... 随着数字新疆油田深化应用及智能油田建设的不断推进,特别是在国际油价和国内市场需求不断波动的形势下,新疆油田越来越关注利用具有分析预测能力的大数据技术挖掘油田数据价值、提高数据利用率,从而指导油田生产、实现降本增效。围绕智能新疆油田建设中提前预测抽油井结蜡状态这一业务需求,本文介绍了大数据在抽油井结蜡预测中的研究成果及应用,为实现油田各项业务数据化提供了技术手段和有力支撑。 展开更多
关键词 智能油田建设 大数据挖掘 抽油井结蜡预测 随机森林 降本增效
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基于大数据挖掘的油气田企业全产业链精准管理 被引量:3
13
作者 黄铠 冯运凯 +2 位作者 刘建武 程浩 张影 《物流技术》 2020年第2期102-108,共7页
中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司基于国家能源行业发展趋势及企业深化改革促发展的需要,确立了基于大数据挖掘的精准管理指导思想和实施思路。通过建立基于大数据挖掘的精准管理实施体系,将上游(油气勘探、油气开发生产)、中... 中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司基于国家能源行业发展趋势及企业深化改革促发展的需要,确立了基于大数据挖掘的精准管理指导思想和实施思路。通过建立基于大数据挖掘的精准管理实施体系,将上游(油气勘探、油气开发生产)、中游(交通物流运输)、下游(炼化、市场销售)各领域信息全方位整合,有效实现了企业上下游全产业链业务环节与大数据信息的实时交互,彻底改变了能源系统以往传统粗放的产业管理模式,大幅度提升了企业资金运作效率和管理效率。 展开更多
关键词 大数据 全产业链 精准管理 油气田企业 信息聚合
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机器学习预测油气产量现状 被引量:16
14
作者 黄家宸 张金川 《油气藏评价与开发》 CSCD 2021年第4期613-620,共8页
机器学习是一种通用的数据驱动分析方法,也是一个重要的油气大数据分析利用手段。油气勘探开发作为具有悠久历史和庞大数据基础的重要领域,具有很大的数据挖掘潜力。利用油气田大数据分析技术可以帮助决策者进行投资分析、风险评估、生... 机器学习是一种通用的数据驱动分析方法,也是一个重要的油气大数据分析利用手段。油气勘探开发作为具有悠久历史和庞大数据基础的重要领域,具有很大的数据挖掘潜力。利用油气田大数据分析技术可以帮助决策者进行投资分析、风险评估、生产优化,带来巨大的经济效益。机器学习方法早已被研究人员尝试应用于油气领域相关研究,随着机器学习算法的发展,许多应用场景被不断提出,但针对具体场景的通用方案仍在探索中。笔者从最基本原理着手介绍了机器学习的建模过程,梳理了用于油气田大数据分析的3类主要机器学习方法的发展历史,结合油气田大数据的特点,讨论了油气田大数据分析利用的核心内容、目标及优势,分析了机器学习在油气领域的主要应用场景,总结了目前典型油气产量预测中存在的问题及对策。 展开更多
关键词 油气田大数据 数据驱动模型 产量预测 机器学习 智能油田
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油田大数据的构建与应用设计 被引量:2
15
作者 赵峰 《当代石油石化》 CAS 2015年第12期17-20,共4页
结合油田数据中心建设和大数据的采集、存储、挖掘技术,分析探讨了油田勘探开发大数据的采集、存储、管理及应用的解决方案,并建议进一步完善油田数据资源的建设和应用,推进智慧油田的建设发展。
关键词 油田大数据 数据架构 存储体系 大数据应用
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基于BGM大数据架构的油气田生产与设施智慧管理平台建设路径 被引量:2
16
作者 葛昶 白龙 +1 位作者 余晓钟 王梦可 《油气与新能源》 2022年第5期89-94,108,共7页
数字油气田是石油天然气企业依托油气田数字化为基础,充分利用工业互联网大数据和对应软件平台为支撑,加快促进石油天然气一体化发展模式进程的主要方向。为了解决传统数字油气田信息管理单一、信息数据丢失、安全管控僵硬等问题对油气... 数字油气田是石油天然气企业依托油气田数字化为基础,充分利用工业互联网大数据和对应软件平台为支撑,加快促进石油天然气一体化发展模式进程的主要方向。为了解决传统数字油气田信息管理单一、信息数据丢失、安全管控僵硬等问题对油气田产业链产生的影响,基于BGM(BIM+GIS+MES)大数据架构,提出了更具直观性、互联性、保真性、参与性的新数字油气田应用平台实施方案。研究结果表明,新的数字油气田平台具有优势:构建以油气田数据为基础的多方协同智慧管理平台,解决了油气田各阶段数据丢损、远程管控和责任追溯的问题;利用大数据算法对油气田深入数据进行挖据分析,并将油气田各阶段数据进行集合、优化和平台显示。在对传统的数字油田数据进行整合后,构建出油气田生产与设施智慧管理平台,并针对性地提出建设过程中出现的应用难点和保障措施。 展开更多
关键词 数字油气田 互联网+大数据 BIM GIS MES
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油气田钻完井大数据技术研究与应用前景展望 被引量:17
17
作者 陈中普 王长在 +2 位作者 任立春 古莹 李荣贵 《录井工程》 2018年第4期1-6,99,共7页
择要阐述了大数据技术及其在油气田钻完井领域的应用现状,对钻完井大数据进行了分析研究,进一步阐明了建立钻完井大数据的现实意义,提出油气田钻完井大数据概要设计和大数据分析技术应用构架,为油气田钻完井大数据的建立与运行方案提供... 择要阐述了大数据技术及其在油气田钻完井领域的应用现状,对钻完井大数据进行了分析研究,进一步阐明了建立钻完井大数据的现实意义,提出油气田钻完井大数据概要设计和大数据分析技术应用构架,为油气田钻完井大数据的建立与运行方案提供了技术参考。通过研究整合钻完井板块全流程数据,研究其大数据采集、存储、云计算等技术,设计并建立油气田钻完井大数据,为打造先进的钻完井技术服务奠定基础,针对钻完井大数据应用发展趋势进行了展望,从地质、工程、工程地质一体化以及钻完井远程实时作业中心(RTOC)等方面,简要介绍钻完井大数据的应用与市场前景,展现钻完井大数据所蕴含的巨大价值。 展开更多
关键词 大数据 钻完井大数据 数据分析 RTOC 钻完井 油气田
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海上油气田钻完井数据管理系统开发及应用 被引量:3
18
作者 李华 《石化技术》 CAS 2019年第11期118-119,共2页
本文介绍了海上油气田钻完井数据管理系统的开发及功能结构。该系统集钻井、完井数据采集、管理、分析为一体。通过该系统的开发及应用可以为海上油气田的大数据分析提供可靠的数据基础。
关键词 海上油气田 钻完井 大数据 数据采集
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关于海上油气田开发生产中的数据治理方法与技术研究 被引量:2
19
作者 赵云峰 《石化技术》 CAS 2020年第6期73-73,75,共2页
本文从海上油气田数字化管理技术入手,探讨提高数据治理效果和质量的方法及其相关技术。
关键词 海上油气田 数字化管理 数据治理方法 大数据技术
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数字化转型背景下油气开发生产组织新模式探索 被引量:2
20
作者 贾静 陈林 +3 位作者 付新 粟鹏 李杨 陈强 《西南石油大学学报(社会科学版)》 2022年第3期1-9,共9页
智能化是强国战略的必备基础,也是企业转型升级的方向。随着大数据、云计算、人工智能和工业互联网等新兴技术蓬勃兴起,全球石油公司不断通过数字化转型以提高核心竞争力。智能化油气开发生产具有全面感知、自动操控、趋势预测、优化决... 智能化是强国战略的必备基础,也是企业转型升级的方向。随着大数据、云计算、人工智能和工业互联网等新兴技术蓬勃兴起,全球石油公司不断通过数字化转型以提高核心竞争力。智能化油气开发生产具有全面感知、自动操控、趋势预测、优化决策的特征。目前,我国油气开发生产数字化转型面临四个困境:各油气田硬件基础设施参差不齐、数据共享与业务协同处于较低水平、传统的油气开发生产模式不适应智能化条件、智能化油气田建设运行尚无统一标准可供借鉴。智能化油气田开发生产组织新模式应以业务协作共享、一体化智能协同为主要特色,积极实现操作巡检维护、开发生产管理、协同研究、经营管理与决策的一体化智能运营。 展开更多
关键词 智能制造 石油工业 油气开发 大数据 共享
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