本書為《勘探開發(fā)夢想云叢書》之一,詳細(xì)敘述了人工智能技術(shù)在油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用情況,主要內(nèi)容包括勘探開發(fā)人工智能平臺、人工智能在石油勘探開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用、油氣人工智能發(fā)展與展望等。本書側(cè)重于行業(yè)應(yīng)用實踐,以一種全新的視野和思路,系統(tǒng)全面地展示了中國石油近年來人工智能在勘探開發(fā)領(lǐng)域的研發(fā)與應(yīng)用成果。
本書可供從事數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能化發(fā)展建設(shè)工作的管理人員、科研人員及大專院校相關(guān)專業(yè)師生參考閱讀。
第一章 概述
第一節(jié) 人工智能基本概念
第二節(jié) 人工智能發(fā)展的歷史階段
一 人工智能發(fā)展的三個階段
二 人工智能包含的三個層次
第三節(jié) 新一代人工智能關(guān)鍵技術(shù)
一 知識圖譜
二 自然語言處理
三 機(jī)器學(xué)習(xí)
四 計算芯片
第四節(jié) 人工智能在勘探開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用
一 定向鉆井
二 生產(chǎn)管理
三 工況診斷
四 壓裂優(yōu)化設(shè)計
五 油井維護(hù)
第二章 勘探開發(fā)人工智能平臺
第一節(jié) 夢想云智能引擎
第二節(jié) 中國石油認(rèn)知計算平臺
一 平臺架構(gòu)
二 平臺特性
三 用戶定位
第三節(jié) 數(shù)據(jù)處理
一 數(shù)據(jù)集成
二 數(shù)據(jù)處理
三 數(shù)據(jù)標(biāo)注
四 特征工程
五 樣本構(gòu)建
第四節(jié) 知識圖譜
一 本體管理
二 圖譜管理
三 數(shù)據(jù)管理
四 模型管理
第五節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)與模型訓(xùn)練
一 算法選擇
二 典型算法介紹
三 模型訓(xùn)練
第六節(jié) 模型評估與調(diào)優(yōu)
一 精度指標(biāo)
二 性能指標(biāo)
三 其他指標(biāo)
四 模型調(diào)優(yōu)
第七節(jié) 模型發(fā)布與智能服務(wù)超市
一 模型發(fā)布
二 智能服務(wù)超市
第八節(jié) 智能應(yīng)用開發(fā)
一 模型應(yīng)用
二 模型部署
三 應(yīng)用開發(fā)
第三章 人工智能在石油勘探開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用
第一節(jié) 人工智能在初至波自動拾取中的應(yīng)用
一 研究背景
二 技術(shù)思路
三 應(yīng)用實踐
第二節(jié) 人工智能在地震層位解釋中的應(yīng)用
一 研究背景
二 技術(shù)思路
三 應(yīng)用實踐
第三節(jié) 人工智能在測井油氣層識別中的應(yīng)用
一 研究背景
二 技術(shù)思路
三 應(yīng)用實踐
第四節(jié) 人工智能在抽油機(jī)井工況診斷中的應(yīng)用
一 研究背景
二 技術(shù)思路
三 應(yīng)用實踐
第五節(jié) 人工智能在單井產(chǎn)量遞減和含水預(yù)測中的應(yīng)用
一 研究背景
二 技術(shù)思路
三 應(yīng)用實踐
第四章 油氣人工智能發(fā)展與展望
第一節(jié) 人工智能發(fā)展趨勢
第二節(jié) 關(guān)鍵問題與挑戰(zhàn)
第三節(jié) 人工智能發(fā)展的認(rèn)識
結(jié)束語
參考文獻(xiàn)