简介:1956年美国计算机科学家约翰麦卡锡组织召开了达特茅斯会议,会议上首次提出“ArtmcialInteuigence”一词,也就是我们沿用至今的“人工智能”一词。直到最近十几年,随着计算机计算能力越来越强大以及互联网的普及,巨大的流量数据成为孕育人工智能领域快速发展的肥沃土壤。石油勘探开发过程中也伴随了庞大数据的产生,对数据的处理和深度挖掘需求日益迫切,建立在机器学习基础上的人工智能也呼之欲出。早在上世纪80年代中期,人工智能技术与计算机硬件体系结构的密切结合,出现了一批适应勘探开发需要的实用技术。这些技术发展到今天,以人工神经网络技术、模糊逻辑、专家系统作为人工智能的典型代表技术应用较为活跃,已渗透到石油勘探开发的各个环节,对石油工业产生了重要的影响。
简介:[摘要]:随着我国工业化进程的不断推进,各个领域对油气资源的需求量越来越大。这就对石油地质勘探提出了更高的要求。由于我国石油储存的地质条件比较复杂,为了进一步的提升我国油气资源的开采效率,相关工作者必须进一步的加强对地质勘探技术的研究,继而推动我国石油行业的快速发展。本文主要阐述了我国石油地质勘探技术的发展现状与创新,并对我国石油勘探技术未来的发展现状进行了展望,希望能为我国的石油地质勘探技术的发展奠定一定的理论基础。
简介:不确定性以及由此产生的业务风险在油气工业的各领域无处不在。如果能够了解和量化风险和不确定性并且知道如何有效地管理它们,就可以提高决策的质量,保护项目和资产的价值,并实现公司项目投资组合的价值最大化。本文说明了在油气田整个生命周期中不同的风险和不确定性组合是如何变得相互关联的,也就是从勘探(主要风险是缺乏经济可采油气)、评价和开发(主要风险是项目有效结果的不同方面)直到油气田经营(主要风险是所确认储量和价值的产出)的整个过程。这一过程对应于不确定性关联度的变化,在早期主要涉及静态资源体积问题,而在油气田生命周期的较晚阶段则逐渐由动态因素占优势。与单个项目有关的特定风险需采用缓解法(mitigations)或者应急法(contingencies)来管理。一家公司(涉及很多资产和潜在的项目)所面临的总体风险与此不同,它可以通过对计划实施的项目组合的优化来管理。这本专辑的10篇论文涉及了油气田生命周期各阶段以及单个油气田到项目组合所具有的风险与不确定性。这些文章探讨了某些最新的技术、模拟方法、思路和交流方式,它们都有助于作出有效的决策,实现风险最小化以及项目和资产的价值最大化。