文献类型：期刊文章

作　　者：徐楷[1] 苏堪华[1] 李猛[1] 万立夫[1] 简旭[2]

XU Kai;SU Kanhua;LI Meng;WAN Lifu;JIAN Xu(School of Petroleum Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,China;Chuandong Drilling Company,Chuanqing Drilling Engineering Company of CNPC,Chongqing 400021,China)

机构地区：[1]重庆科技学院石油与天然气工程学院,重庆401331 [2]中石油川庆钻探公司川东钻探公司,重庆400021

出　　处：《非常规油气》

基　　金：国家自然科学基金面上项目“耦合动力土反力作用的深水井口多轴疲劳理论和时变可靠度研究”(51974052);重庆市基础研究与前沿探索项目“连续管钻井(塞)管柱底部激振波及规律和振扭耦合多轴疲劳研究”(cstc2019jcyj-msxmX0199);重庆科技学院研究生科技创新项目“近钻头钻柱振动预测机器学习算法优选研究”(YKJCX2020113)。

年　　份：2023

卷　　号：10

期　　号：5

起止页码：8-17

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：针对目前油气钻井工程智能化的发展趋势,阐述了机器学习技术在油气钻井领域的研究进展与应用情况,探讨并展望了未来机器学习技术在油气钻井领域的发展方向和研究重点。研究结果表明:1)相较于传统分析方法,机器学习技术在模型构建、多目标决策优化、复杂非线性关系分析以及适应拓展能力等方面具有很大优势;2)机器学习算法种类丰富,功能涵盖数据分析、文本分析以及图像分析等多个方面,可以处理多种类型的工程问题;3)目前机器学习技术在钻井工程中的优化设计、井下钻柱状态控制、风险监测评估以及辅助决策等方面都得到了初步应用,具有良好发展前景;4)未来机器学习在油气钻井领域的研究重点为现场数据的规范整合、模型与问题的契合度的提高以及集成模型的构建。该研究成果可以为油气行业升级转型、钻井智能化发展提供技术支撑。

关 键 词：人工智能 油气井工程 机器学习  钻井设计 风险监测  辅助决策  

分 类 号：TE2] TP18]