大数据分析在勘探和生产中的应用综述

• 作者: Ahmed I.Assem Christine I.Noshi Jerome J.Schubert 北京太科石油信息咨询服务公司
• 来源期刊: 石油科技动态
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 页码范围: 83-90
• 页数: 8页
• 语种: 中文

摘要

由于环境日新月异地变化,商品价格下降,人们一直希望从有限的资源获得最大的利益和价值.传统的经验和数值模拟技术未能在很短的时间内提供全面的优化解决方案.再加上每天产生的大量数据,迫切需要一个方案来解决各行业的挑战.充满偏见的各种专家意见让人无所适从,也使得及时提供具有成本效益的解决方案更加困难.数据分析在多个领域都贡献良多.然而,在石油和天然气行业中,数据分析的价值却尚未得到体现.本文回顾了迄今为止在勘探、完井和生产操作中应用机器学习的各种经验,并进行了综述.本文概述了电潜泵(ESP)故障和停机预测、油藏数据库分析、减少地下不确定性、使用稀缺数据的EOR决策、改进石油采收率估算、生产影响评估、水平完井、压裂技术、非常规储层的生产优化、生产管理和现场监测等领域的数据驱动型数据流.本文试图阐明科学家、油田工作人员和工程师每天面临的多重挑战,并说明大数据分析在勘探和生产中的应用和好处,以帮助解决和优化石油工业面临的多方面的数据密集型挑战.