盛茂等：人工智能在油气压裂增产中的研究现状与展望！

人工智能在油气压裂增产中的研究现状与展望

盛茂，李根生（中国工程院院士），

田守嶒，廖勤拙，王天宇，宋先知

油气资源与探测国家重点实验室·中国石油大学（北京）

作者简介：盛茂(1985- )，教授, 博士生导师,2014 年毕业于中国石油大学(北京) 油气井工程专业，主要从事压裂人工智能理论与技术研究。地址: (102249) 北京市昌平区府学路18号, E-mail: shengmao@ cup.edu.cn

基金项目: 国家自然科学基金优秀青年科学基金项目“ 油气井流体力学与工程”(编号:52122401 ) ;中国石油天然气集团公司—中国石油大学(北京) 战略合作项目“物探、测井、钻完井人工智能理论与应用场景关键技术研究”(编号: ZLZX2020-03)。

论文引用格式：盛茂, 李根生（中国工程院院士）, 田守嶒, 廖勤拙, 王天宇, 宋先知. 人工智能在油气压裂增产中的研究现状与展望[J]. 钻采工艺, 2022, 45(4): 1-8.

摘　要: 针对油气压裂增产技术发展需求，阐述了人工智能在油气压裂增产中的研究现状，分析了压裂人工智能发展所面临的关键理论问题，展望了压裂人工智能研究的主攻方向和应用场景设计。国内外现阶段在压裂设计优化、压裂工况诊断与风险预警、压裂返排优化控制等方面已取得一定研究进展，总体处于从学术型研究向工业级应用的过渡阶段，面临小样本少标签数据问题、数据驱动与机理模型深度融合问题、模型可解释性差等关键理论问题。文章围绕所存在的问题，展望未来压裂人工智能研究的主攻方向包括数据治理与特征工程、小样本学习场景下的压裂数据深度挖掘、基于知识嵌入和知识发现的可解释性压裂智能算法、基于强化学习的压裂参数动态优化与风险预警调控方法等。基于上述研究，建议构建压裂设计智能优化、压裂施工闭环调控、压裂返排智能控制等三类应用场景，最终实现高质量均衡造缝和安全压裂目标。

关键词: 人工智能, 机器学习, 水力压裂, 应用场景, 压裂设计, 风险预警, 压裂返排

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来源：钻采工艺

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