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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 ( EI收录)
Current status and prospect for the research and application of big data and intelligent optimization methods in oilfield development
文献类型:期刊文章
ZHANG Kai;ZHAO Xinggang;ZHANG Liming;ZHANG Huaqing;WANG Haochen;CHEN Guodong;ZHAO Mengjie;JIANG Yunqi;YAO Jun(School of Petroleum Engineering in China University of Petroleum(East China),Qingdao 266580,China;College of Science in China University of Petroleum(East China),Qingdao 266580,China)
机构地区:[1]中国石油大学(华东)石油工程学院,山东青岛266580 [2]中国石油大学(华东)理学院,山东青岛266580
基 金:国家自然科学基金项目(51722406,51874335);山东省自然科学基金项目(JQ201808);中央高校基本科研业务费专项(18CX02097A);中石油重大科技项目(ZD2019-183-008);山东省高等学校青创科技支持计划(2019KJH002);国家油气重大专项(2016ZX05025001-006);111计划(B08028)。
年 份:2020
卷 号:44
期 号:4
起止页码:28-38
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、PA、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
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。
关 键 词:智能油田 大数据 智能优化 机器学习 生产优化
分 类 号:TE33]
参考文献:
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引证文献:
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