-
题名深海气田开发人工智能技术应用现状及展望
- 1
-
-
作者
王博弘
彭龙
解晓智
吴庆霞
曾桃
曾楠诺
-
机构
浙江海洋大学
中国石油迪拜研究院
中法渤海地质服务有限公司
中国石油大学(北京)人工智能学院
中海石油(中国)有限公司海南分公司
-
出处
《天然气工业》
北大核心
2025年第8期88-102,共15页
-
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目“基于数据驱动与规则引导的不确定环境下大规模天然气管网调度优化方法研究”(编号:52302420)
舟山市重大产业科技攻关项目“基于氢能制备、储运及利用的海岛可再生能源集成系统关键技术开发”(编号:2024C03009)。
-
文摘
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
-
Keywords
Deep-sea gas field development
Artificial intelligence
Intelligent drilling/completion
Intelligent gas reservoir
Production optimization
Application scenario
Shared database
-
分类号
TE37
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
