用深度学习挖掘油田开发指标预测模型的知识

作者：钟仪华,王淑宁,罗兰,杨金莲,岳永鹏

摘要：油田开发指标变化特征被当作油田开发规划、油田开采状况评价、油田开发方案设计与调整及油田开发风险预测预警等决策管理问题的重要依据。针对至今没有很好解决的建立智慧油田的瓶颈问题之一--油田开发指标智能预测系统的选择预测方法和模型的知识挖掘问题,基于油田开发的海量数据,利用深度学习的卷积神经网络和循环神经网络,提取反映油田开发动态特征和知识。在此基础上,结合已建立的油田开发指标预测的模型库及知识库,利用深度学习的实体和关系的联合提取方法,提出通过油田开发输入信息、油田开发动态特征指标、油田开发指标预测的模型库和知识库挖掘选择油田开发指标最佳预测模型的知识方法。概念设计的模拟实例表明,提出的知识挖掘流程可实现只要输入油田开发的相关信息,就能自主获得恰当的油田开发指标预测模型。

发文机构：西南石油大学理学院 西南石油大学人工智能研究院 北京知道创宇信息技术有限公司成都分公司

关键词：油田开发指标预测模型知识挖掘深度学习实体与关系oilfield development indexprediction modelknowledge miningdeep learningentities and relationships

分类号： TE33[石油与天然气工程—油气田开发工程]