机器学习在油气行业中的应用进展综述

闵超, 代博仁, 张馨慧, 杜建平

2020, 42(6): 1-15. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.06.05.03

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近年来，随着深度学习的兴起，机器学习在油气领域得到了进一步深入发展。但是，由于油气行业的特殊性和复杂性，目前还没有建成适用于深度学习的训练样本库，也没有针对性的模型建立和选择方法体系。此外，深度学习方法的不可解释性，导致了学习的模型对环境的高度依赖，制约了机器学习在油气行业中的推广应用。从机器学习的发展阶段出发，介绍机器学习在油气行业各领域的应用中所涉及的重大突破及仍然存在的问题。针对油气行业中不同类型数据的处理方法、样本建立以及如何进行模型适应性分析等方面给出了建议，提出可解释机器学习在油气人工智能上的发展潜力以及研究方向。

基于深度学习算法不同数据集的地震反演实验

黄旭日, 代月, 徐云贵, 唐静

2020, 42(6): 16-25. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.06.02.02

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近年来，人工智能中的深度学习技术在地震数据处理、反演和解释领域显示出许多优势。以往的研究表明，深度学习与地震反演相结合的方法比传统方法更有效。利用深度学习技术有可能得到更高分辨率的结果，这对油藏开发至关重要。通过设计地质模型进行采样以获取不同大小数据集，基于卷积神经网络（CNN）研究了不同训练数据集的地震反演应用效果，实验表明，该神经网络的预测精度在一定范围内随训练集的增加而增加，得到了对神经网络模型构建的关键数据集大小占全数据集的比例。此外，通过对地震数据加入不同比例的噪声并对CNN进行训练，结果表明本文所设计的CNN具有良好的抗噪和泛化能力。

高邮凹陷T₂³顶面坡度分布与地形关系研究

汤军, 段宇英, 段宏亮, 刘丹, 朱枫帆

2020, 42(6): 26-34. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.22.02

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目前油气区解析地质层面的主要方法是GIS三维建模，以坡度分析的方法解析地质层面的研究还比较少。研究通过均值变点分析、面积高程积分等方法提取深度变化与面积高程积分（Hypsometric Integral，HI）两个坡度统计指标。采用17×17像元的窗口对高邮凹陷T₂³顶面的所选指标进行统计与制图，分析其空间展布与地形的关系。研究表明，该顶面深度指标的变化幅度由西北往东南逐渐增大，西北地区深度变化的最大值为700 m，东南部则为2 198 m，说明T₂³顶面东南部的地形较西北复杂。HI指标的均值为0.50，说明T₂³顶面处于地下水侵蚀地形发育的壮年期；HI的空间展布表明，深度较大，地形较复杂的东南部基本处于侵蚀地形发育的老年期，深度及地形复杂度由高到低过渡的地带处于壮年期，深度较小的地区处于幼年期，主要表现为强烈地水系扩展分支。

渤海区域基于数据驱动的钻井提速

刘兆年, 赵颖, 孙挺

2020, 42(6): 35-41. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.06.09.02

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随着钻井作业深度的增加，地层条件和井身结构变得复杂，钻井投入增加。为了提高钻井效率，降低钻井成本，在钻井过程中，从录井数据出发，结合神经网络和遗传算法，找出了适用于渤海某区域不同地层的最优机械钻速及其对应的钻井参数（钻压，转速和排量），从而保证了高效钻井作业。收集渤海地区某区块不同井的明化镇和馆陶组两个地层段8 000组数据（每层4 000组），针对每一地层单独训练机器学习模型。以其中一层为例，首先将3 900组钻井参数作为输入，对应的机械钻速作为输出训练BP神经网络；然后将剩余的100组钻井参数作为输入数据，利用得到的神经网络对此时的机械钻速进行预测；最后将4 000组钻井参数作为遗传算法中的种群个体，将预测的机械钻速作为遗传算法中的一个重要参数个体适应度值，并通过遗传算法推导最优机械钻速及其对应的钻井参数。提出的方法充分利用了油田现场的数据，得到了适用于渤海地区不同地层段的机器学习模型，提高了机械钻速，实现了钻井提速。

互相关函数法在定位射孔深度上的应用

李缙, 刘玉海, 张剑, 王江, 张翼凌

2020, 42(6): 42-48. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.06.24.01

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油气井射孔深度校深技术是保证油气井完井精确射孔作业的前提。射孔作业利用油气井储层的自然放射性伽马校深和油套管接箍传统校深方法，随着油气开采时间延长，井下伽马放射性的减弱和油套管接箍的破损，射孔校深测量的这两路信号往往被井下噪声煙没，有效信号特征不明显，直接依靠传统的幅度识别法，会带来较大的射孔精度误差，甚至造成误射孔事故的发生，已无法满足薄储层精确深度射孔的需求。基于信号互相关函数法计算原理，将标准的接箍信号和伽马信号与射孔校深采集的对应信号进行互相关运算，压制背景噪声，突出有效信号，实现射孔精确校深的目的。现场应用表明，该方法校深技术简单，能够满足现场一次作业实现实时校深和射孔完井的目的，具有一定的实际应用价值。

数据驱动建立地层原油黏度计算新方法

张利军, 王帅, 郑伟

2020, 42(6): 49-55. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.06.08.02

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针对海上勘探评价阶段稠油油田地层流体取样少或无取样的问题，通过对大量渤海地区已取样稠油流体数据统计，应用数据矩阵分析探寻影响地层原油黏度的主控因素及不同参数与地层原油黏度的关系，采用非线性回归建立地层原油黏度与其他参数之间关系的经验公式，同时建立不同参数条件的地层原油黏度与地面密度的取值图版。新经验公式计算的地层原油黏度与实测地层原油黏度平均误差5.6%，同时应用经验公式和原油黏度确定综合图版对某海上稠油流体性质进行分析，两种方法研究结果相当，说明新方法的可靠性。基于数据驱动建立的地层原油黏度公式和图版成果可解决海上稠油油田地层流体取样少或无取样的问题，为油田开发方案编制、开发方式选择、采收率预测、平台设施设计及原油输送提供重要参考依据。

基于PCA-BNN的页岩气压裂施工参数优化

檀朝东, 贺甲元, 周彤, 刘健康, 宋文容

2020, 42(6): 56-62. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.12.05

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国内外学者在已有大量国外页岩压裂样本数据的前提下，开展了基于机器学习的页岩气压裂有效期预测及压裂参数优化的研究。随着近年来中国F气田不断地规模开发，积累了大量的压裂施工、生产动态、解释成果数据。通过利用已有的200口井的压裂施工历史数据及储层物性参数建立贝叶斯神经网络模型来优化压裂施工参数。选取对压裂效果有影响的储层物性参数、完井参数、压裂施工参数，用皮尔逊相关系数法分析11个参数的相关性；用主成分分析法（PCA）进一步降维处理，以降维后的主成分作为贝叶斯神经网络模型的输入参数，以压裂效果评价指标（有效期）为输出参数，引入贝叶斯方法自适应调整正则化系数避免神经网络过拟合，生成三层贝叶斯神经网络预测模型。用200口井中90%的井数据作为训练集，10%的井数据作为测试集，对该模型进行训练，实验结果表明，训练后该模型预测测试集的相对误差均值在5%以内，可以用来优化压裂施工参数。

用深度学习挖掘油田开发指标预测模型的知识

钟仪华, 王淑宁, 罗兰, 杨金莲, 岳永鹏

2020, 42(6): 63-74. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.11.02

摘要 ( 211 )

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油田开发指标变化特征被当作油田开发规划、油田开采状况评价、油田开发方案设计与调整及油田开发风险预测预警等决策管理问题的重要依据。针对至今没有很好解决的建立智慧油田的瓶颈问题之一——油田开发指标智能预测系统的选择预测方法和模型的知识挖掘问题，基于油田开发的海量数据，利用深度学习的卷积神经网络和循环神经网络，提取反映油田开发动态特征和知识。在此基础上，结合已建立的油田开发指标预测的模型库及知识库，利用深度学习的实体和关系的联合提取方法，提出通过油田开发输入信息、油田开发动态特征指标、油田开发指标预测的模型库和知识库挖掘选择油田开发指标最佳预测模型的知识方法。概念设计的模拟实例表明，提出的知识挖掘流程可实现只要输入油田开发的相关信息，就能自主获得恰当的油田开发指标预测模型。

基于机器学习的石油多峰模型研究及应用

黄诚, 潘雯晋

2020, 42(6): 75-81. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.13.01

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油田在实际开发过程中，受新区块投产、开发方案调整和"三采"措施等因素的影响，年产量数据会呈现多峰形态。针对经典的Hubbert、HCZ等模型不能直接拟合多峰数据序列的问题，开展了基于机器学习的油田产量多峰预测模型研究。基于Hubbert模型，对多峰数据序列进行分段最小二乘拟合，在拟合误差函数中引入控制分段个数的罚分项，采用动态规划算法，自动求得最优分段的多峰预测模型，该模型运用在实际的油田产量数据上，预测结果达到预期目的。提出了一种通过自动最优分段的线性回归学习来建立油田产量多峰预测模型的方法，在实际应用中具有建模简单、自适应性强的优点。

基于时序动态分析的油井产量预测研究

杨洋, 程悦菲, 谯英, 刘炯

2020, 42(6): 82-88. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.22.04

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针对目前常用的油井产量预测方法效果并不理想的问题，开展时间序列分析来进行油井产量动态预测研究。采用时间序列分析结合残差修正方法，建立具有时序动态分析能力的产量差分自动回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA），得出预测初始值与真实油井产量的残差；通过构建支持向量机（Support Vector Machine，SVM）时序预测模型进行残差修正，获得油井产量组合预测值；并将长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型与上述方法进行对比。实验表明，组合预测模型、LSTM模型的预测结果平均相对误差率分别为9.81%和32.44%。说明组合模型预测更精准，为油井产量的动态预测提供了一种有效方法，可作为油井在生产计划时的快速实时辅助依据，具有实用价值。

基于灰色网络组合优化的年增油量预测

刘浩瀚, 颜永勤, 闵令元, 乐平, 殷艳玲

2020, 42(6): 89-96. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.06.05.01

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老井措施增油成为油田稳产、降低油田区块开发成本的必然选择。针对多项式回归预测的局限性、灰色理论不能反映影响因素特征、神经网络需求数据多且数据敏感性差等特征，通过建立最优控制模型，实现GM（1，1）灰色理论与神经网络的高精度组合预测。以某油田区块2011-2018年的措施增油为例，对影响措施增油量的因素进行识别，建立了最优控制灰色神经网络模型对老井措施年增油量进行预测，相比多项式回归预测、GM（1，1）预测及BP神经网络预测方法，新模型模拟效果更好，预测精度更高。新方法对2018年措施年增油量的预测精度达97.34%。基于最优控制的灰色神经网络模型可以作为一种人工智能组合最优化模型预测措施年增油量，为准确预测措施增油效果，指导油田开发决策提供了新的思路。

面向完整性管理的海洋平台高危设备维修决策

唐洋, 杨鑫, 敬佳佳, 张志东, 杨雁

2020, 42(6): 97-106. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.23.01

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海洋平台设备维修管理中存在高危设备重要度及分类不清、维修方法不合理的问题，造成设备"维修过剩"或"维修不足"，维修成本高昂，甚至导致重大事故和经济损失等情况。综合考虑海洋平台设备特征、故障模式及管理要求等，确定出10项重要度影响因素，制定出10项重要度评价指标及评分标准，实现定性描述定量转化；采用层次分析法和Monte Carlo仿真方法，提出了海洋平台设备重要度评价方法，定量化评价设备重要度，并有效消除评分时的主观化影响；基于重要度累积频率，将设备分为3类，并分类建立维修逻辑决策图，实现基于重要度的设备维修决策。以井控系统为例，定量评价出其各个设备重要度，并进行科学分类，进而决策出其各自维修方法，有效验证了该方法的可行性。该研究可为油田企业建立科学、完善的设备完整性管理体系提供技术支持。

基于主成分分析法的电潜泵故障诊断

隋先富, 彭龙, 韩国庆, 范白涛, 于继飞

2020, 42(6): 107-114. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.06.10.01

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电潜泵（Electric Submersible Pump，ESP）举升技术在非自喷高产井和高含水井中应用广泛，ESP在生产过程易发生故障，进而导致作业中断，造成严重经济损失。如何有效利用传感器、数据采集系统，SCADA系统实时采集的ESP系统生产数据，对ESP的工作状态进行提前预估至关重要。采用主成分分析法（PCA）对泵实时生产数据进行研究分析，根据电潜泵生产数据之间线性组合进行特征提取，降低生产数据的维度，创造新的主元空间，用很少的主元重新评估ESP生产系统，得出ESP井故障原因并预估ESP剩余使用寿命。主成分分析采用霍特林平方统计算法和平方误差分析算法建立诊断模型，该模型可以预估ESP剩余作业时间并确定泵出现故障的主因。以渤海油田为例，对ESP井实时数据进行主成分建模，预测泵故障的主因及故障时间，对比ESP实际生产作业时间，验证PCA进行故障诊断的可行性。证明PCA作为模式识别的一种方法可以有效监测ESP健康状况，预测ESP故障的主因。

抽油机井参数优化的粒计算方法

张恒汝, 朱科霖, 徐媛媛, 谯英

2020, 42(6): 115-123. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.29.02

摘要 ( 160 )

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针对油气生产中的抽油机井参数优化问题，开展了一种基于抽油机井生产调控、维护措施数据的抽油机井生产参数优化的粒计算方法研究，研究中采用了粒计算、代价敏感粗糙集及推荐系统等机器学习方法。首先，利用决策树建立基于时间、空间及业务层次等抽油机井数据的多粒度融合模型；然后，利用代价敏感粗糙集定义与抽油机井业务相适应的代价敏感评价模型；最后，在代价约束条件下，设计基于域感知因子分解机的抽油机井生产核心参数及维护措施推荐模型。在实际的油气生产数据上进行不同粒度的对比实验，可以发现由粗粒度到细粒度调整抽油机井的生产参数，其生产核心参数优化的推荐准确度先是逐渐增加，后逐渐下降。说明在参数优化中，需要进行合适的粒度选择。

天然气集输异常工况处理的主动学习方法

方宇, 曹雪梅, 李宾倩, 闵帆, 谯英

2020, 42(6): 124-132. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.12.08

摘要 ( 222 )

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然气集输系统中出现的各种异常工况对安全生产构成威胁。提出一种针对异常工况的智能处理系统模型。该模型的异常工况类别预测模块采用了主动学习方法，既可实时、准确地判断异常类型，又可为系统向专家推荐合适的处理方案奠定基础。首先，利用SCADA系统实时监控数据并进行异常工况预警。其次，通过主动学习算法对预警异常工况进行分类，从而为构建异常工况推理机提供支撑，进而实现智能决策辅助。实验结果表明，该方法能节约专家成本，很好地识别异常工况类型，提出合理的解决方案。

气井多参数联合预警模型研究与应用

王皓, 张立夫, 罗昊

2020, 42(6): 133-140. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.06.12.01

摘要 ( 171 )

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SF气田于2016年启动生产信息化现场建设，完成站场及气井信息化采集部署，实现数据实时上传和站场可视化。但在数据应用方面，依托固定阈值报警模式的有效报警率低，无法实现自动提示异常工况，需要人工辅助判断，判断耗时长，准确率低。为实现异常数据智能分析、报警自动分级推送，提升信息化条件下的工作效率和生产效益，2018年开始启动智能提升计划，通过自定义统计方式计算气井主要生产参数，形成相应算法，根据计算结果判断是否出现异常情况；通过组合多参数预警信息，形成多参数联合预警模型，并匹配工况经验库，按预设值推送异常情况和处置意见，实现联合预警。这种信息化气田新型管理手段，保证了气井、井站异常诊断和异常生产处置的及时性，全面提升"异常管理"效率。

基于LPWAN偏远低效气井数据传输方案设计

赵咏, 唐嘉, 韩涛, 吴玙欣

2020, 42(6): 141-148. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.06.10.03

摘要 ( 150 )

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在国际低油价的背景下，经济高效地实现油气生产数字化转型和智能化发展，提高生产效率是油气企业持续发展的重要战略。天然气井生产数据的采集传输是实现生产预警、动态分析及降低人员劳动强度的有效手段，传统天然气井数据采集传输方案存在成本高、建设周期长及设备功耗高等问题，不适宜在偏远低效天然气井部署。通过对低功耗广域网（LPWAN）技术进行研究，总结技术优势，并结合偏远低效天然气井生产特点、环境配套及信息化需求，形成了具有针对性、经济可靠的、基于LoRa和NB-IoT异构组网的数据传输方案。方案采用传感器采集气井生产数据并通过LoRa技术传输至采集传输模块，经过解析后通过NB-IoT技术传输至云服务器，调控中心通过访问云服务器方式实现远程监控。根据本文方案对气井进行测试分析，结果表明，该方案设计高效率、低成本、低功耗地实现偏远低效天然气井数据采集传输，对传统信息化建设方案提供了有效补充。

LoRa技术在油田数据采集系统中的应用

梅大成, 陈亚萍, 贺靖淇, 岳林

2020, 42(6): 149-156. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.25.03

摘要 ( 198 )

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针对现有网络通信技术在复杂油田环境中组网困难和超高功耗的问题，采用低功耗、超长距离无线通信LoRa技术以提高网络通信技术在智慧油田数据采集系统中的精度和实时性，降低组网难度。通过对LoRaWAN无线标准协议和轮询时隙分配算法的研究，设计了一种基于LoRa扩频技术的差异性时隙分配策略的无线数据采集方法，在OPNET 14.5平台对改进的方法进行仿真。仿真结果表明，使用该方法的自组网络吞吐量相比固定时隙分配策略有了明显的提高，有效降低了重要数据节点数据上报周期，增加了网络信道的利用率，该方法可进一步实现油田数字化建设。

基于Tri-BiLSTM-CNN的钻井安全问答系统

王兵, 郑亚梅, 陈茂柯, 高凌云

2020, 42(6): 157-164. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.12.06

摘要 ( 181 )

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特定领域的FAQ问答系统通常存在以下3个问题：（1）如何有效地对句子进行语义表示；（2）如何有效地进行句子间的语义匹配；（3）领域词汇的分词问题。为解决上述3个问题，提出一种基于Tri-BiLSTM-CNN的深度学习模型。首先，将双向长短期记忆网络和卷积神经网络结合构建网络模型，综合利用了BiLSTM处理序列化数据的优势和CNN捕获局部特征的优势。然后，采用Triplet并列式排列结构进行句子之间的匹配。最后，使用字向量替代词向量，避免了分词错误对模型的影响。在钻井安全领域的真实数据集上进行实验验证，结果表明，Tri-BiLSTM-CNN模型能更好地对句子语义进行向量化表征，显著提升句子相似度计算的准确率，而且效果明显优于CNN和LSTM两种网络结构。将该模型用于钻井安全领域的FAQ问答系统中，有效减少了人工成本，对改善钻井工作的效率和质量具有重要意义和应用价值。

基于NER的石油非结构化信息抽取研究

钟原, 刘小溶, 王杰, 陈雁, 张泰

2020, 42(6): 165-173. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.12.01

摘要 ( 204 )

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随着"智能油田"的建设加快，构建基于海量石油数据的智能分析系统意义重大。然而，由于石油生产过程中产生的文本数据往往无结构且类型多样，从中抽取关键信息进行分析成为一个研究热点，而信息抽取又需要高质量的语义实体做支撑。根据这一特定问题，提出基于命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）技术针对石油非结构化文本进行信息抽取，构建双向长短时记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory，Bi LSTM）网络模型提取语料特征，并结合条件随机场（Conditional Random Field，CRF）做分类器，构建了基于Bi LSTM+CRF的高精度NER模型，针对石油工业领域的非结构化文本进行命名实体抽取。通过在修井作业文本数据集上进行对比实验表明，本方法具有较高的精确率和召回率。

MDR概念系统注册及本体表示标准化研究

袁靖舒, 李洪奇

2020, 42(6): 174-180. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.22.03

摘要 ( 199 )

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随着大数据与人工智能在各个领域的深入应用，知识表示的标准化问题被提到了重要的日程。为实现知识表示的标准化，引入了现实世界、概念世界与计算机世界3个世界模型，明确阐述了将现实世界中的事物通过抽象，将其转化为概念世界中的概念系统模型，依据标准将其转化为计算机世界中的信息模型，从而实现知识表示。为了使概念系统模型表示规范化，重点研究了ISO/IEC 11179 MDR系列标准，剖析了其中的概念系统注册元模型规范，构建了MDR概念系统的七元组模型，同时还定义了概念间关系表示方法，为概念系统模型的表示奠定了基础。为了将注册在MDR中的概念系统模型转为计算机世界中的OWL本体表示模型，定义了将MDR概念系统向OWL本体映射的规则。最后，设计并开发了概念系统注册原型系统，验证了MDR概念系统和本体表示的可行性。研究成果为领域知识表示的标准化提供了方法论。

油气勘探开发云虚拟机内存迁移算法改进研究

谯英, 吴易佳, 杨绪华

2020, 42(6): 181-186. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.05.28.02

摘要 ( 155 )

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虚拟机动态迁移对数字油田的云平台安全建设具有重要意义。文中讨论云计算关键技术——虚拟化技术中虚拟机动态迁移机制。针对预拷贝迁移方法停机过长这一问题，在预拷贝方法的基础上，提出基于标识的动态迁移方法，能够有效地减少迁移时间，提高迁移效率。首先，新增一个计数器用于记录脏页数量，以此判断是否为频繁改动脏页；然后，设置一个window值，当频繁改动脏页的数量达到window值，将脏页全部发送至目标服务器。该方法避免了最后一次传送时页面过多而造成虚拟机停机时间过长的问题。实验结果表明，该方法在迁移时间和数据传输量上明显优于预拷贝方法，提高了虚拟机迁移效率。

基于复杂网络的国际石油贸易关系定量研究

张松林, 刘浩瀚, 尹虎, 李奋

2020, 42(6): 187-196. DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2020.06.05.02

摘要 ( 149 )

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针对如何更加准确地评价国际石油贸易关系问题，开展了将该贸易关系进行网络化和结构化的特征指标量化分析研究。研究中以复杂网络理论进行网络化建模，以结构平衡理论进行定量分析，采用了计算聚类系数、平衡度等关键指标进行年度基准对比。获得了国际石油贸易关系网络随着贸易者数量的增加尤其是进口国数量增加，网络的聚类系数变大，平衡度值增加，整个贸易网络平衡性变差，贸易关系变得更加紧张这一结论。本研究采用网络化和结构化的方式进行关系评价，是将石油贸易关系的研究从定性推进至定量的有益尝试。

总目次

2020, 42(6): 197-208.

摘要 ( 74 )

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