報(bào)告題目：人工智能算法在油氣藏開(kāi)發(fā)中的深度應(yīng)用
報(bào) 告 人 ： 蘭正凱
內(nèi)容摘要：
目前國(guó)內(nèi)外油氣田在開(kāi)發(fā)生產(chǎn)過(guò)程中均存在產(chǎn)能差異大、影響產(chǎn)能的主控因素復(fù)雜、傳統(tǒng)油藏?cái)?shù)值模擬工作量大、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)等的突出問(wèn)題，采用常規(guī)手段均難以解決。近兩年大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能算法取得了不斷突破，可以將人工智能技術(shù)與油氣田開(kāi)發(fā)進(jìn)行有效結(jié)合，實(shí)現(xiàn)油氣藏開(kāi)發(fā)中的復(fù)雜問(wèn)題在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法下的最優(yōu)求解成為可能。針對(duì)上述問(wèn)題展開(kāi)了深入研究，本報(bào)告將經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用油氣藏開(kāi)發(fā)中，采用人工智能算法明確了影響產(chǎn)能的主控因素，并確定出特征參數(shù)對(duì)產(chǎn)能的影響因子，實(shí)現(xiàn)了綜合甜點(diǎn)預(yù)測(cè)。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN建立油藏代理模型，訓(xùn)練結(jié)束后采用E2C網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)及智能優(yōu)化，替代模型與模擬結(jié)果一致并節(jié)省了大量的時(shí)間，大大提高了研究效率。
報(bào)告人簡(jiǎn)介：
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蘭正凱，男，1983年生，博士，特雷西能源科技有限公司副總經(jīng)理。曾任CSI Energy Techniques技術(shù)服務(wù)部項(xiàng)目經(jīng)理、恒泰艾普集團(tuán)股份有限公司高級(jí)地質(zhì)工程師、北京大學(xué)工學(xué)院能源與資源工程系助理研究員。 長(zhǎng)期從事大數(shù)據(jù)、人工智能、建模數(shù)模一體化軟件、地質(zhì)工程一體化軟件研發(fā)等相關(guān)的科研工作。作為主要研究人員，參與了國(guó)家863重大專項(xiàng)子課題《煤層氣和頁(yè)巖氣藏?cái)?shù)值模擬新技術(shù)與軟件》，依托該課題研究成果獲省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。出版《煤層氣/頁(yè)巖氣藏裂縫建模與數(shù)值模擬》專著1部。獲發(fā)明專利3項(xiàng)，發(fā)論文9篇，其中SCI論文3篇、中文核心論文6篇。 |
會(huì)議時(shí)間：2022年2月24日（周四） 14：10
騰訊會(huì)議ID: 138-426-280
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