智能油田开发中的大数据及智能优化理论和方法研究现状及展望

• 作者: 姚军 姜云启 张凯 张华清 张黎明 王浩臣 赵兴刚 赵孟杰 陈国栋
• 来源期刊: 中国石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 智能油田 大数据 智能优化 机器学习 生产优化
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 石油+人工智能
• 页码范围: 28-38
• 页数: 11页
• 分类号: TE33
• 字数: 8845字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5005.2020.04.004

摘要

简要概述智能油田开发中大数据及智能优化理论发展现状,基于智能油田的基本理念、基本特点以及当前国内外研究现状,系统论述智能油田开发中面临的生产问题、大数据分析与机器学习方法以及智能优化理论和方法,归纳凝练出两大研究领域:构建数据与油藏工程方法相融合形成油田大数据分析理论体系;数据、模型与智能算法相融合形成数据与模型双驱动的智能优化理论体系.针对两研究领域中的前沿科学问题,综述其研究进展和发展趋势,总结出基于数据与物理规律融合形成复杂油藏系统模型精准构建和快速优化是油田生产开发智能化的核心,以促进石油工业智能化转型升级.