用深度學習挖掘油田開發指標預測模型的知識

作者：鐘儀華,王淑寧,羅蘭,楊金蓮,岳永鵬

摘要：油田開發指標變化特征被當作油田開發規劃、油田開采狀況評價、油田開發方案設計與調整及油田開發風險預測預警等決策管理問題的重要依據。針對至今沒有很好解決的建立智慧油田的瓶頸問題之一--油田開發指標智能預測系統的選擇預測方法和模型的知識挖掘問題,基于油田開發的海量數據,利用深度學習的卷積神經網絡和循環神經網絡,提取反映油田開發動態特征和知識。在此基礎上,結合已建立的油田開發指標預測的模型庫及知識庫,利用深度學習的實體和關系的聯合提取方法,提出通過油田開發輸入信息、油田開發動態特征指標、油田開發指標預測的模型庫和知識庫挖掘選擇油田開發指標最佳預測模型的知識方法。概念設計的模擬實例表明,提出的知識挖掘流程可實現只要輸入油田開發的相關信息,就能自主獲得恰當的油田開發指標預測模型。

發文機構：西南石油大學理學院 西南石油大學人工智能研究院 北京知道創宇信息技術有限公司成都分公司

關鍵詞：油田開發指標預測模型知識挖掘深度學習實體與關系oilfield development indexprediction modelknowledge miningdeep learningentities and relationships

分類號： TE33[石油與天然氣工程—油氣田開發工程]