北京大學工學院院長、美國工程院院士張東曉指出,當前機器學習在油氣行業的應用還比較初級,大多為機器學習方法的簡單應用。
一方面,數據不足,難以進行深度學習訓練;另一方面,算法結合過于簡單直接,不能根據實際問題調整算法。
張東曉說,應用模式應該是專業+機器學習、專業+人工智能,專業在前而不是在后。未來,通過機器學習(人工智能)的介入,有望在滲流機理、油藏模擬、測井分析、儲層評估、鉆完井等領域有所突破。
中國石化休斯敦研發中心的調研也持相同觀點:機器學習正廣泛應用于油氣勘探開發與生產,但與大規模改變業界技術與商業模式尚有距離。
據研究,人工智能在油氣業的產值將從2017年的15.7億美元增至2022年的28.5億美元。2019年,美國石油地質家年會首次將數字技術應用列為年會十大主題之一。
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