人工智能驱动下的油藏勘探数据自动化处理方法研究
作者：
周文福
【
转载
】
来源：
化学工程与装备
2025-06-09
周文福
（大庆油田有限责任公司第五采油厂地质研究所，黑龙江 大庆 163513）
摘 要：油藏勘探是石油工业的重要组成部分，涉及对大量复杂的地质和地球物理数据的处理与分析。随着人工智能技术的发展，利用机器学习和深度学习等方法，可以实现油藏勘探数据的自动化处理，提高数据分析的效率和准确性。研究了基于人工智能技术的油藏勘探数据自动化处理方法，主要包括数据预处理技术、自动特征提取方法、特征选择算法、模型构建与优化以及模型验证与评估，并通过实验对所提出的方法进行了应用和结果分析。
关键词：人工智能技术；油藏勘探；数据自动化
0 引言
油藏勘探是石油工业中至关重要的环节，其数据处理质量直接关系到勘探效率与资源开发的成本效益。传统的油藏勘探依赖于地质学家和工程师手动解析地震、测井和生产数据，不仅耗时且容易受到主观判断的影响。随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，机器学习、深度学习等人工智能方法被引入油藏勘探数据的自动化处理，极大地推动了油藏模型的精细化管理和决策支持系统的智能化升级。人工智能技术通过自动化处理复杂的油藏数据，可以有效辨识数据模式和趋势，优化数据预处理流程，从而提高数据分析的准确性和操作的自动化水平。
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