机器学习在油气钻井工程中的应用

摘要：

针对目前油气钻井工程智能化的发展趋势,阐述了机器学习技术在油气钻井领域的研究进展与应用情况,探讨并展望了未来机器学习技术在油气钻井领域的发展方向和研究重点.研究结果表明:1)相较于传统分析方法,机器学习技术在模型构建、多 目标决策优化、复杂非线性关系分析以及适应拓展能力等方面具有很大优势;2)机器学习算法种类丰富,功能涵盖数据分析、文本分析以及图像分析等多个方面,可以处理多种类型的工程问题;3)目前机器学习技术在钻井工程中的优化设计、井下钻柱状态控制、风险监测评估以及辅助决策等方面都得到了初步应用,具有良好发展前景;4)未来机器学习在油气钻井领域的研究重点为现场数据的规范整合、模型与问题的契合度的提高以及集成模型的构建.该研究成果可以为油气行业升级转型、钻井智能化发展提供技术支撑.

关键词：人工智能、油气井工程、机器学习、钻井设计、风险监测、辅助决策

所属期刊栏目：10

分类号：TE2;TP18(钻井工程)

资助基金：国家自然科学基金;重庆市基础研究与前沿探索项目;重庆科技学院研究生科技创新项目

在线出版日期：2023-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：8-17