典型文献
人工智能在油气压裂增产中的研究现状与展望
文献摘要：
针对油气压裂增产技术发展需求,阐述了人工智能在油气压裂增产中的研究现状,分析了压裂人工智能发展所面临的关键理论问题,展望了压裂人工智能研究的主攻方向和应用场景设计.国内外现阶段在压裂设计优化、压裂工况诊断与风险预警、压裂返排优化控制等方面已取得一定研究进展,总体处于从学术型研究向工业级应用的过渡阶段,面临小样本少标签数据问题、数据驱动与机理模型深度融合问题、模型可解释性差等关键理论问题.文章围绕所存在的问题,展望未来压裂人工智能研究的主攻方向包括数据治理与特征工程、小样本学习场景下的压裂数据深度挖掘、基于知识嵌入和知识发现的可解释性压裂智能算法、基于强化学习的压裂参数动态优化与风险预警调控方法等.基于上述研究,建议构建压裂设计智能优化、压裂施工闭环调控、压裂返排智能控制等三类应用场景,最终实现高质量均衡造缝和安全压裂目标.
文献关键词：
人工智能;机器学习;水力压裂;应用场景;压裂设计;风险预警;压裂返排
中图分类号：
作者姓名：
盛茂;李根生;田守嶒;廖勤拙;王天宇;宋先知
作者机构：
油气资源与探测国家重点实验室·中国石油大学 北京;中国工程院
文献出处：
引用格式：
[1]盛茂;李根生;田守嶒;廖勤拙;王天宇;宋先知-.人工智能在油气压裂增产中的研究现状与展望)[J].钻采工艺,2022(04):1-8
A类：
B类：
研究现状与展望,增产技术,技术发展需求,人工智能发展,关键理论,理论问题,主攻方向,应用场景设计,外现,压裂设计,工况诊断,风险预警,压裂返排,优化控制,学术型,过渡阶段,标签数据,机理模型,模型深度,融合问题,模型可解释性,展望未来,数据治理,特征工程,小样本学习,学习场景,数据深度,深度挖掘,基于知识,知识嵌入,知识发现,智能算法,强化学习,压裂参数,动态优化,调控方法,计智,智能优化,压裂施工,闭环调控,智能控制,质量均衡,全压,水力压裂
AB值：
0.402249
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