机器学习在石油工业中的应用:地球科学·油藏工程·生产工程  

Machine Learning in the Petroleum Industry: GeoScience, Reservoir Engineering, Production Engineering

作　　者：王宏琳 Wang Honglin

机构地区：[1]中国石油集团东方地球物理公司

出　　处：《石油工业计算机应用》2023年第1期73-94,2,共23页Computer Applications Of Petroleum

摘　　要：人工智能/机器学习(AI/ML)已经成为大数据、机器人和物联网等新兴技术的主要驱动力。数字化转型深入到石油和天然气行业,以重塑地球科学、油藏工程和生产工程,寻求勘探和生产(E&P)业务更高的生产率。AI/ML是即将到来的下一个技术突破。通过在石油和天然气运营中利用AI/ML,可以设计算法来指导E&P。AI/ML系统将使用E&P作业的历史数据进行训练。Artificial intelligence/machine learning(AI/ML)has become a major driver of emerging technologies such as big data,robotics,and the Internet of Things.Digital transformation extends deep into the oil and gas industry to reshape geoscience,reservoir engineering and production engineering,seeking greater productivity in exploration and production(E&P)operations.AI/ML is the next technological breakthrough on the horizon.By leveraging AI/ML in oil and gas operations,algorithms can be designed to guide E&P.The AI/ML system will be trained using historical data from E&P jobs.

关 键 词：石油工业 勘探与生产 人工智能/机器学习 地球科学 油藏工程 生产工程 数字孪生体 物联网 

分 类 号：F42[经济管理—产业经济]