油气井工程多源多模态数据融合技术与展望

随着油气田数字化、智能化建设的不断推进,数据量迅速增长,传统的数据融合方法已无法满足油气井工程领域对多来源、多模态数据的利用需求。为此,从油气井工程业务的角度出发,详细阐述了多来源、多模态及多领域数据的特征,并对不同类型的数据融合应用场景和优缺点进行了系统分析,重点讨论了数据融合的关键技术和当前面临的挑战,最后结合空间尺度、时间尺度、边界信息和模糊信息的融合需求,提出了面临的技术挑战和解决思路。研究结果表明:(1)油气井工程领域数据具有多来源、多模态和多领域的特征,这使得数据分析和应用极为复杂和丰富;(2)从整体融合的角度出发,结合最终目标,逐步划分数据融合过程,可提高融合过程的可执行性;(3)在油气井工程行业应用数据时,应始终注重实际应用需求,通过强化数据集成、构建融合模型、开发高性能融合架构和自适应融合方法,进而推动数据融合技术的发展,以应对日益复杂的数据环境和业务需求挑战。结论认为,数据融合作为一个跨学科、跨领域的交叉学科研究问题,亟需在深度和广度上进行创新,以提升油气井工程领域数据的有效利用率,对于提升油气井工程数字化和智能化具有重要的指导作用和意义。