深海气田开发人工智能技术应用现状及展望
王博弘1,彭龙 2 ,解晓智3,吴庆霞4,曾桃 5,曾楠诺5(1.浙江海洋大学 2.中国石油迪拜研究院 3.中法渤海地质服务有限公司 4.中国石油大学(北京)人工智能学院 5.中海石油(中国)有限公司海南分公司)
摘要:深海海域环境复杂,存在地形条件多变、地层压力高、水温低、流体腐蚀性强,以及气藏分布分散、边底水发育等因素,同时深海气田井数少、数据噪声大、井下动态监测设备易损坏、数值模拟模型耗时长,这些问题给深海气田的勘探开发带来极大的挑战,人工智能的发展为解决上述问题带来了可能。从物探、测井、钻完井及气藏工程4 个领域系统论述了人工智能技术在深海气田勘探开发领域的现状与研究进展,并展望了人工智能技术在深海气田未来的发展方向。研究结果表明:①总结了现有人工智能在深海气田关键勘探开发技术,如地震相识别、岩性识别、测井曲线重构、钻完井参数反演、工况预警、气藏代理模型评价、流动保障风险智能评估等方面的应用场景;②探讨了当前智能勘探面临的硬件不足、数据治理困难、算法泛化能力不足及“深海油气+ 智能化”应用场景难落地等挑战;③提出建立深海气田共享数据库,发展可解释性智能算法,解决少井条件下储层模型精确预测难题,构建深海气藏井筒-储层-地面一体化智能决策平台发展方向。结论认为,人工智能技术有望实现深海气田生产关键开发指标的快速预测和生产制度的智能优化和决策,研究成果对进一步推动深海气田人工智能算法相关研究与应用具有较好的参考作用,并可为深海气田勘探开发领域未来的发展提供指导。
关键词:深海气田开发;人工智能;智能钻完井;智能气藏;生产优化;应用场景;共享数据库
目录介绍
0 引言
1 人工智能在深海勘探开发中的应用现状
1.1 智能物探
1.2 智能测井
1.3 智能钻完井
1.4 智能气藏
2 深海气田勘探开发人工智能关键问题
2.1 硬件点状不足,软件相对滞后
2.2 数据治理困难,数据孤岛现象频出
2.3 缺乏核心机器学习算法适应性评价标准
3 深海气田勘探开发人工智能未来展望
3.1 构建深海气田满足工业化需求的共享数据库
3.2 开发机理与数据融合驱动的可解释性智能算法
3.3 解决少井条件下储层模型精确预测难题
3.4 深海气藏井筒—储层—地面一体化智能决策平台
4 结论
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