人工智能在储层保护中的研究现状与发展方向

来源：石油科学通报杂志2024年第6期北京时间：

作者：沐华艳；蒋官澄；孙金声；贺垠博；董腾飞；盛科鸣；王全得；张伟

单位：中国石油大学(北京)人工智能学院,北京 102249%中国石油大学(北京)石油工程学院,北京 102249%中国石油国家卓越工程师学院,北京 102206;中国石油集团工程技术研究院有限公司,北京 102206%中国石油大学(北京)理学院,北京 102249

摘要：储层保护在油气勘探开发全过程中具有重要的战略意义,深层油气资源开发环境复杂、技术要求高,完善的储层保护技术能够保障油气勘探开发过程实现"少投入、多产出、显著提高经济效益"的目的,应该重视其在钻井、完井、采油等各个阶段中的关键核心作用.近年来,机器学习等人工智能技术得到广泛应用,为储层保护提供了智能化的解决方案,智能化储层保护技术成为大势所趋.通过系统归纳近年来储层保护与人工智能技术融合的相关文献,分析了储层保护中所使用的模型方法、敏感性损害预测数据集特征、智能决策系统开发及应用的研究现状.总结"人工智能+储层保护"技术的落地局限性,主要表现在:第一,数据质量参差不齐,导致模型的输入基础不够可靠;第二,应用场景复杂,各类油气田的工程环境差异大,模型在应对复杂情况时效果不一;第三,模型泛化能力较低,在不同场景中的适用性受到局限;第四,配套软件研发体系不够成熟,制约了软件的落地应用.针对现有问题,提出未来发展的重点方向:首先,需要进行数据治理以提升数据质量,构建高质量的储层保护数据库;其次,应该在智能模型中融入储层保护领域的专业知识,提高模型精度;第三,需要增强模型的可解释性,提升技术人员对模型预测结果的信任度;最后,开发基于大模型环境的智能决策支持系统,实现更高层次的智能化储层保护方案.

关键词：储层保护,人工智能,损害预测,储层敏感性,智能决策系统