清华大学：郭子熙-深度学习在油气产量预测中的研究进展与技术展望

地球资源与地质活动 · 公众号 · 互联网安全科技自媒体 · 2024-11-02 00:21

主要观点总结

文章介绍了油气产量预测技术的新趋势，特别是深度学习与油气产量预测结合的应用。文章回顾了油气产量预测技术的发展历程，阐述了基于深度学习方法的油气产量预测技术的应用现状及关键流程，并归纳了特征工程和神经网络构建方法。文章还探讨了智能油气产量预测技术的未来发展方向，包括实时预测与优化、数据融合与增强、物理约束与解释和模型更新与适应等方面。

关键观点总结

关键观点1: 油气产量预测技术的新趋势

文章介绍了随着大数据和人工智能的发展，油气产量预测技术的新趋势，特别是深度学习与油气产量预测结合的应用。

关键观点2: 油气产量预测技术的发展历程

文章详细回顾了油气产量预测技术从传统方法到机器学习方法，再到深度学习方法的发展历程。

关键观点3: 深度学习方法在油气产量预测中的应用

文章阐述了深度学习方法在油气产量预测领域的应用现状及关键流程，并归纳了特征工程和多样化的神经网络构建方法。

关键观点4: 智能油气产量预测技术的未来发展方向

文章探讨了智能油气产量预测技术在实时预测与优化、数据融合与增强、物理约束与解释和模型更新与适应等方面的未来发展方向，以及需要加强的人工智能领域与油气领域的跨学科理论研究和技术融合。

正文

随着大数据和人工智能的不断进步，数字和智能化的油气产量预测技术已经成为石油天然气行业发展的新趋势。深度学习与油气产量预测的有效结合为解决非常规油气和复杂场景下的产量预测等问题提供了新的方案与策略。

为此，在系统回顾油气产量预测技术发展历程的基础上，重点阐述了基于深度学习方法的油气产量预测技术的应用现状及关键流程，归纳了油气产量预测领域的特征工程以及不同场景下的神经网络构建方法，最后深入探讨了智能油气产量预测技术的未来发展方向。

研究结果表明：①油气产量预测技术发展历程主要划分为传统油气产量预测方法、机器学习方法和深度学习方法3个阶段；②深度学习方法已大量应用于油气产量预测研究中，尤其在复杂地质条件下的非常规油气领域，该技术表现出了良好的应用前景；③多样化的神经网络构建方法能够解决不同场景下的精细化油气产量预测需求；④需进一步加强人工智能领域与油气领域跨学科理论技术研究，促进两者在理论技术和生产实践等方面的深入融合；⑤智能油气产量预测技术未来可在实时预测与优化、数据融合与增强、物理约束与解释和模型更新与适应等方面开展深度攻关研究。结论认为，深度学习模型可显著提高油气产量预测技术的准确性和可靠性，为复杂气藏及非常规油气开发提供参考和指导，建议继续深化人工智能与油气行业应用等方面的有机结合，以推动油气行业的技术创新和高质量发展。

结论与展望

1）纵观油气产量预测发展历程，油气产量预测方法呈“传统方法—机器学习方法—深度学习方法”的态势发展，人工智能技术的不断进步使得产量预测准确率、实时性不断提升，基于深度学习方法的油气产量预测为非常规油气开发提供了新的驱动力。

2）深度学习方法已经被大量应用于油气产量预测，在解决复杂环境下的精准产量预测时表现卓越，同时，多样化的特征工程、网络构建方法也为不同场景、不同模式下的精细化产量预测提供了支持。

3）进一步提升人工智能领域与油气领域学科交叉力度，加强深度学习方法与传统方法的有机结合，实现优势互补是油气产量预测智能化发展的研究与攻关方向，多学科理论、技术的融合发展将进一步推动油气产业的数智化发展。