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  • 人工智能

    油氣+人工智能
    場景一:地震數據分析
    基于深度學習方法,在不進行人工干預的情況下從三維地震圖像中識別大量地下斷層。幫助降低地質科學家在重復性工作上花費的時間,同時使作業者對地下情況有更加深入的了解,快速準確識別斷層及褶皺,發現油氣資源,實現收益的最大化,從而使工作變得更高效。

    場景二:油藏數據的模糊決策
    模糊邏輯是當數據不完整或不可靠時驅動決策的AI機制。如果算法被設計為具有一定數量的輸入,則當一個或多個傳感器提供假的或不一致的數據時,模糊邏輯可以幫助克服缺陷。模糊邏輯還可以幫助那些其中需要外推數據,或者需要從噪聲中收集信號的油藏表征,加密鉆井和油藏模擬。

    場景三:機器學習發力投資決策
    在宏觀層面上,深入的機器學習可以幫助提高宏觀經濟趨勢的意識,推動勘探和生產的投資決策?梢钥紤]經濟條件,甚至天氣模式,以確定投資應在何處進行,以及生產的強度。

    場景四:機器學習應用于鉆井過程
    鉆井過程中,機器學習軟件考慮了諸如地震振動,熱梯度和巖層滲透性等眾多因素,以及更多傳統數據,例如壓力差。有助于推動實時鉆井決策(如方向和速度),優化鉆井操作,并可預測諸如半潛式泵(ESP)等設備故障以降低計劃外停機時間和設備成本。
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