文献类型：期刊文章

作　　者：李宏波[1] 罗平亚[2] 白杨[2] 李道雄[1] 常爽[3] 柳新国[1]

LI Hongbo;LUO Pingya;BAI Yang;LI Daoxiong;CHANG Shuang;LIU Xinguo(School of Petroleum Engineering,Southwest Petroleum University,Chengdu 615000,Sichuan,China;State Key Laboratory of Oil&Gas Reservoir Geology and Exploitation,Southwest Petroleum University,Chengdu 615000,Sichuan,China;School of Chemistry and Chemical Engineering,Southwest Petroleum University,Chengdu 615000,Sichuan,China)

机构地区：[1]西南石油大学石油与天然气工程学院,四川成都615000 [2]西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,四川成都615000 [3]西南石油大学化学与化工学院,四川成都615000

出　　处：《新疆石油天然气》

基　　金：国家重点研发计划课题“井筒稳定性闭环响应机制与智能调控方法”(2019YFA0708303);“四川省科技计划资助”(No.2020JDJQ0057),杰出青年科技人才——油田含聚污水处理。

年　　份：2022

卷　　号：18

期　　号：1

起止页码：1-13

语　　种：中文

收录情况：CAS、普通刊

摘　　要：在互联网大数据时代,人工智能的核心—机器学习方法应用在钻井工程中是未来发展的大方向。其中钻井工程作为油气勘探开发过程中的中坚力量,利用机器学习方法优化钻井参数、进行事故预测与预警对于指导钻井工作经济、安全、高效、环保进行具有重要意义。针对利用以往经验、数据难以有效指导深井超深井钻井工作的情况,对目前机器学习所使用的算法进行了概述,浅析了机器学习应用在钻井工程中带来的益处,结合实际钻井工程需求调研了目前国内外机器学习在钻井工程中的一些实际应用,指出了机器学习在钻井工程中应用时面临的问题所在,对指出的问题提出了几点解决方法,期望机器学习技术能为我国钻井工程的发展添砖加瓦。

关 键 词：人工智能 机器学习  钻井工程

分 类 号：TE122.2]