简介：由于油气勘探开发问题已变得十分复杂，已无法只依靠一个学科来解决，同时我们又处在信息爆炸的时代，所以油气行业的多学科分析方法和数据发掘工作也就显得越来越必要，已远远超出了职业好奇心。为了解决我们所面临的困难问题，需要为传统学科(例如石油工程学、地质学、地球物理学和地球化学)拆除我们所构建的隔墙，同时寻找真正的多学科解决办法。因此，我们今天基于结果的“综合”将不得不让位于一种新的综合形式，这就是学科综合。此外，为了解决复杂问题，还需要超越标准的数学技术。为此，需要用一些新兴的成套方法和软计算技术(例如专家系统、人工智能、神经网络、模糊逻辑、遗传算法、概率推理和并行处理技术)来补充常规的分析方法。软计算与常规(硬)计算的区别，表现在软计算可以接受模糊性、不确定性和局部真实。软计算还具有易于使用、功能强大、可靠有效和成本低廉的特点。在这篇综述性论文中，我们要特别强调软计算对油气藏智能描述和勘探的作用。

简介：为了识别三维地震数据和生产测井数据之间的非线性关系和映射，开发出了的一种综合方法。该方法在一个在产油田得到了应用。它采用了诸如地质统计和传统的模式识别等常规技术，并结合现代的软计算(softcomputing)技术(神经计算学、模糊逻辑学、遗传计算学和概率推理学等)。我们的一个重要研究目的，是在三维地震数据和现有的生产测井数据的基础上，利用聚类(clustering)技术确定最佳的新井井位。采用三种方法进行分类：(1)k-平均聚类；(2)模糊c-平均聚类；(3)识别相似数据体的神经网络聚类。在井筒周围可以识别聚类组(duster)与生产测井数据的关系，所得结果用于在远离并筒方向上重建和外插生产测井数据。这种先进的三维地震和测井数据分析与解释技术可用于：(1)确定生产数据和地震数据之间的映射；(2)在多属性分析的基础上预测油藏连续性；(3)预测产层；(4)优化井位。

简介：

简介：在为特定的油藏管理问题寻求最佳解决方法的过程中，正规的优化策略一般都要评价数百种乃至数千种方案。如果用地下的数值模拟模型来预测这些方案的效果，那么这一过程就会耗费大量时间。为了在某些优化技术[例如遗传算法(GA)或模拟退火(SA)]所主导的搜寻求解的过程中取代此类模拟模型，可以采用训练人工神经网络(ANN)的做法。可以从一个有代表性的模拟样本出发来训练神经网络，而这一样本则构成了解决许多不同管理问题所需的可反复使用的知识库。这些概念已被应用于BP公司彭帕那(Pompano)油田的一个注水项目。这里的管理问题是确定1—4口注水井的组合位置，它将使彭帕那油田今后七年的简单纯利获得最大化。利用石油行业的一个标准油藏模型，为取样于25个潜在注水井井位不同组合的550次模拟创建了一个知识库。首先要查询这个知识库，以回答三年和七年内使简单纯利最大化的最优方案问题。有关的答案表明，如能将仅依靠改变现有生产井的注水扩大为新钻三至四口注水井，就可能实现利润的可观增加，但资本费用也会增加。当这一知识库用作人工神经网络训练和测试的样本来源时，可以获得更好的答案。训练人工神经网络是为了预测最高注水量以及开始注水后三年和七年的油、气产量。人工神经网络对这些数量的快速估算可以用于纯利润计算中，而遗传算法又可以利用这一计算来评估不同注水井组合方案的效果。遗传算法的探索扩展了求解的空间，它含有的新方案在纯利润上超过了仅查询上述知识库所找到的最佳方案。为了评估预测误差对求解质量的影响，可以将人工神经网络预测油、气产量时所得出的最佳方案，与油藏模拟模型本身预测油、气产量时找到的最佳方案加以对比。虽然完成基于模拟模型的方案�

简介：1956年美国计算机科学家约翰麦卡锡组织召开了达特茅斯会议，会议上首次提出“ArtmcialInteuigence”一词，也就是我们沿用至今的“人工智能”一词。直到最近十几年，随着计算机计算能力越来越强大以及互联网的普及，巨大的流量数据成为孕育人工智能领域快速发展的肥沃土壤。石油勘探开发过程中也伴随了庞大数据的产生，对数据的处理和深度挖掘需求日益迫切，建立在机器学习基础上的人工智能也呼之欲出。早在上世纪80年代中期，人工智能技术与计算机硬件体系结构的密切结合，出现了一批适应勘探开发需要的实用技术。这些技术发展到今天，以人工神经网络技术、模糊逻辑、专家系统作为人工智能的典型代表技术应用较为活跃，已渗透到石油勘探开发的各个环节，对石油工业产生了重要的影响。

简介：对智能完井技术（IWT）在一个北海老油田中的矿场实施完成了一项动态油藏模拟研究。其目的是对这项油田开发技术的使用进行量化。这项研究检验了智能井技术在多口生产井和注入井中的应用，包括加速开采、减少井数、延长稳产期和减少修井作业。这项研究估计，在油田开采期内原油采收率可能增加的范围为原始原油地质储量的0．48％～6．1％。

简介：为了维持边际油气田开发的盈利性，人们开发出了许多新技术和新理论。“智能井”就是其中最有希望的技术之一。采用这种技术，操作者可以通过遥控完井系统来开采油气、监控油气生产。智能完井系统的开发应用了一些新技术，利用它们可以随意改变井身结构，并且可以在不关井的情况下实时获得井下数据。文中以墨西哥湾的一个油田为例，说明智能井新技术可以降低成本，使边际油井完井投产。

简介：在BruneiShell石油公司(BSP)的IronDuke和Bugan油田采用选择性完井能够对多个储层层段进行合采(在一些情况下跨越断块进行合采)。一般非均质砂岩内的大气顶覆盖在IronDuke和Bugan油田内的油环上面。最近的生产测井测试结果表明，在高渗透薄砂岩夹层出现了气突破。因此，选择性开采通过改善储层管理提供了提高最终采收率的潜力。例如，用为了研究智能

简介：本文描述了在得克萨斯Scurry县SACROC单元CO2EOR项目中应用智能井的实例研究。在2005年初实施了一个有5口井的先导性试验项目，目的是证实智能井井下流动控制阀能够限制或隔离产自采油井高渗透层的CO2和控制从注入井注入的CO2分布。目的是减少CO2在注入井和采油井之间的不必要循环，提高波及效率，增加呆油量和提高最终采收率。这一目的是通过采用有成本效益并且适合这一目的的智能井系统达到的。可以把在本文中描述的智能井技术和工艺过程应用于所有EOR／IOR油田开发规划中，特别是可以应用于C02WAG中。可以把在该实例中采用的智能井技术应用于层状、形成封存箱的和复杂的油藏，特别是可以应用于二次和三次采油井网。初步结果显示，在保持经济呆油量的同时，大幅度减少了CO2采出量。采用智能井设备还能够在不使用钢丝和电缆的情况下在一口井内对不同层进行选择性测试和实施增产增注措施。

简介：

简介：本文是介绍如何应用智能井系统与完井的结合来控制深海区的油藏流入。在深水海底，远程控制水流入的能力可以免除成本很高的钻井平台维护作业，同时能延长油井的寿命并增加可采储量。在巴西深水海域，具有机械裸眼隔离的裸眼水平井砾石充填完井都已与完全可靠的电子智能井系统结合在一起。本文将详细介绍这些技术的设计、测试和实施。巴西深水海域仍然是迫切需要为提高经济效益而推动新技术应用的地方。1998年在巴西深水海底实施了水平井砾石充填完井。到目前为止，已对生产井和注入井成功实施了52次海底水平井的砾石充填。为了进一步提高深水区的经营效益，于1999年开始在坎普斯(Campos)盆地实施5级多分支井。由于裸眼水平井砾石充填的成功不断显示出经济效益，有必要提供一种与砾石充填相结合的有效层位分隔。2001年在坎普斯盆地成功应用了可获得层位分隔的分流阀技术。水平井的层位分隔和长水平距离使油田经营者能够选择性地开采油藏，并使桶油当量的开发成本降至最低。莫索拉(Mossoro)油田，在陆上部署了由31/2-in和51/2-in流入控制设备构成的完全电子化智能井系统。安装这套系统的目的是为了在将该技术应用于海底油井之前加以验证。这些阀门是在办公室遥控操纵的。经过数月的成功应用和收集数据，拆除了该系统并准备将其安装到深水海底油井。在陆上油井的试验期间，发现有必要修改数据的存储容量。然后对软件进行了修改，以优化数据的存储速率。为了将智能井系统与防砂完井相结合，必须有一个优化过程以满足建井和作业需要。这一优化过程包括：(1)为达到目标井位进行井眼轨迹设计，同时要控制“狗腿”的严重程度以利于智能井系统设备的下入；(2)为获得流入控制和尽量降低安装过程作业�