报告题目：人工智能算法在油气藏开发中的深度应用
报 告 人 ： 兰正凯
内容摘要：
目前国内外油气田在开发生产过程中均存在产能差异大、影响产能的主控因素复杂、传统油藏数值模拟工作量大、计算时间长等的突出问题，采用常规手段均难以解决。近两年大数据技术和人工智能算法取得了不断突破，可以将人工智能技术与油气田开发进行有效结合，实现油气藏开发中的复杂问题在机器学习和深度学习方法下的最优求解成为可能。针对上述问题展开了深入研究，本报告将经典机器学习算法应用油气藏开发中，采用人工智能算法明确了影响产能的主控因素，并确定出特征参数对产能的影响因子，实现了综合甜点预测。基于卷积神经网络CNN建立油藏代理模型，训练结束后采用E2C网络模型进行产量预测及智能优化，替代模型与模拟结果一致并节省了大量的时间，大大提高了研究效率。
报告人简介：
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兰正凯，男，1983年生，博士，特雷西能源科技有限公司副总经理。曾任CSI Energy Techniques技术服务部项目经理、恒泰艾普集团股份有限公司高级地质工程师、北京大学工学院能源与资源工程系助理研究员。 长期从事大数据、人工智能、建模数模一体化软件、地质工程一体化软件研发等相关的科研工作。作为主要研究人员，参与了国家863重大专项子课题《煤层气和页岩气藏数值模拟新技术与软件》，依托该课题研究成果获省部级科技进步奖一等奖1项。出版《煤层气/页岩气藏裂缝建模与数值模拟》专著1部。获发明专利3项，发论文9篇，其中SCI论文3篇、中文核心论文6篇。 |
会议时间：2022年2月24日（周四） 14：10
腾讯会议ID: 138-426-280
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长江大学计算机科学学院