石油学报

作者：孙宝江, 周梓强, 孙骞

单位：1. 中国石油大学(华东)石油工程学院 山东青岛 266580;2. 中国地质大学(北京)能源学院 北京 100083

关键词：人工智能,智能钻采,机器学习,智能优化算法,应用场景,发展建议

基金：孙宝江,男,1963年11月生,1999年获北京大学流体力学专业博士学位,现为中国石油大学(华东)教授,主要从事海洋油气工程、多相流动、井控、油气井流体力学与工程应用研究。Email:sunbj1128@vip.126.com

摘要： 引入智能方法解决钻采过程中参数优化、状态识别等技术中的效率和可靠性等问题是目前的研究热点,并展现了广阔的发展前景。但在油气钻采智能化工程技术的研发过程中,智能优化算法和预测模型尚存在时效性和鲁棒性差、可靠性不足等问题,导致人工智能方法在油气钻采工程中的应用尚不理想。对国内外油气钻采领域内钻完井工程设计与施工参数优化、水力压裂改造效果评价与工艺参数优化、人工举升井故障诊断、油气藏物性和产能预测等方面的人工智能方法及智能化技术的发展现状进行了概述,并对人工智能模型的训练过程对标签数据依赖严重、可解释性不足以及小样本学习能力欠佳、工程适用性与可靠性验证不足,以及智能方法解决优化问题时效性差、多目标优化决策方法灵活性不足等主要问题进行了归纳分析。结合中国石油工业钻采技术研究现状及上述问题提出了油气钻采工程中人工智能方法发展建议:①建立标准化行业共享数据库体系,解决智能模型对比与验证难题;②加强学习范式研究,缓解标签数据依赖问题;③加强智能优化方法研究,提高决策精准性与时效性;④强化物理约束的数据驱动模型研究,增强物理—数据双驱动模型的可靠性;⑤推进样本均衡与增强技术研究,提升少数类识别准确性与模型稳定性;⑥加强多模态数据融合与处理方法研究,提升智能模型预测精度与工程鲁棒性;⑦发挥通用及行业大模型优势,提高油气钻采多场景智能优化决策可解释性与准确性。

来源：2025年第11期

《石油学报》期刊编辑部

查看石油学报杂志2025年第11期