大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在采油廠油藏開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用淺析

劉馨

摘要：大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)遍布商業(yè)、醫(yī)療、教育等各個(gè)行業(yè)，圍繞已經(jīng)進(jìn)入雙特高開(kāi)發(fā)階段的采油廠的信息化建設(shè)現(xiàn)狀與深化應(yīng)用需求，通過(guò)對(duì)單井產(chǎn)量預(yù)測(cè)、套損影響因素分析、注水方案優(yōu)化調(diào)整等油藏研究與開(kāi)發(fā)管理領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，聚焦實(shí)際問(wèn)題，淺析解決辦法和取得的階段效果，總結(jié)算法經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合數(shù)智化采油廠建設(shè)，設(shè)想大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用場(chǎng)景，為智能油藏的建設(shè)與實(shí)施提供解決方案設(shè)計(jì)參考，助力石油行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；數(shù)智油藏；測(cè)井解釋?zhuān)蛔⒉蓛?yōu)化

一、前言

油田單位為國(guó)家創(chuàng)造巨大物質(zhì)財(cái)富的同時(shí)，積累了豐富的方法經(jīng)驗(yàn)和海量的油田開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)資源。開(kāi)發(fā)至今已進(jìn)入特高含水后期，面臨著剩余油高度分散、低效無(wú)效循環(huán)和套損影響加劇、開(kāi)發(fā)調(diào)整難度加大、工作量急劇攀升、降本增效、安全環(huán)保責(zé)任和壓力大等諸多困難和挑戰(zhàn)，決策科學(xué)化、管理扁平化、業(yè)務(wù)綜合化、數(shù)據(jù)集中化是目前信息化建設(shè)的發(fā)展趨勢(shì)[1]，如何利用信息化技術(shù)和海量數(shù)據(jù)成果實(shí)現(xiàn)高效轉(zhuǎn)型和發(fā)展，為油氣領(lǐng)域的發(fā)展注入新的活力[2]，是當(dāng)前亟須解決的重大議題。

油氣藏在勘探開(kāi)發(fā)及其研究與決策過(guò)程中，形成巨量的成果及數(shù)據(jù)，在現(xiàn)有海量化、多樣化的油田開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ)上，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)油田企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的多元異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效、動(dòng)態(tài)處理，及時(shí)掌握油田生產(chǎn)的實(shí)際情況，及時(shí)對(duì)油田生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整，賦予數(shù)據(jù)資產(chǎn)更強(qiáng)的洞察力、決策力和流程優(yōu)化能力，提高工作質(zhì)效，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的有效挖掘，進(jìn)而輔助開(kāi)發(fā)生產(chǎn)決策，最大限度滿足油田生產(chǎn)的實(shí)際需要，已成為“十四五”及后續(xù)的重點(diǎn)攻關(guān)方向。大數(shù)據(jù)分析具有數(shù)據(jù)量大、速度快、種類(lèi)多、價(jià)值高、真實(shí)性強(qiáng)等特點(diǎn)[3]。近年來(lái)，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用給油田經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)了機(jī)遇和挑戰(zhàn)，是目前油田生產(chǎn)中研究和分析的首要目標(biāo)[4]?；诓捎蛷S應(yīng)用需求，在單井產(chǎn)量預(yù)測(cè)、套損影響因素分析、注水方案優(yōu)化調(diào)整等方面開(kāi)展了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用探索，取得了階段成果，為油氣藏研究與決策人員提供全方位的數(shù)據(jù)處理與可靠決策，極大地提升了油氣藏的研究效率和決策質(zhì)量[5]。

二、應(yīng)用實(shí)例及效果淺析

（一）單井產(chǎn)量預(yù)測(cè)

采油單位分解年度產(chǎn)量任務(wù)計(jì)劃的工作稱(chēng)之為配產(chǎn)，配產(chǎn)準(zhǔn)確率是考量地質(zhì)開(kāi)發(fā)管控水平的重要指標(biāo)，需要綜合研判包括靜態(tài)、動(dòng)態(tài)、措施、監(jiān)測(cè)等在內(nèi)的多種資料，而目前單井產(chǎn)量遞減和含水預(yù)測(cè)主要依靠人工分析和不同軟件實(shí)現(xiàn)，尚無(wú)統(tǒng)一應(yīng)用平臺(tái)，缺乏專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的繼承性，工作效率較低，有必要運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，提升后期決策的精準(zhǔn)性[6]，基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，建立不同含水階段、不同措施類(lèi)型的單井產(chǎn)量遞減和含水預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)多維度的單井產(chǎn)量遞減和含水預(yù)測(cè)，支撐油井產(chǎn)量預(yù)測(cè)和配產(chǎn)工作的提質(zhì)提效。

借助認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)試點(diǎn)項(xiàng)目，以采油廠水驅(qū)A區(qū)塊為例，梳理區(qū)塊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、單井基本信息、油藏基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、單井儲(chǔ)層數(shù)據(jù)、單井月度生產(chǎn)數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)及井史數(shù)據(jù)作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理，完成異常值和缺失值處理和數(shù)據(jù)歸一化轉(zhuǎn)換，并按照業(yè)務(wù)規(guī)則將各類(lèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗合并；通過(guò)人工打標(biāo)簽的方式，完成特高含水后期不同措施類(lèi)型單井樣本庫(kù)構(gòu)建，形成能夠基本反映A區(qū)塊新、老井及措施井單井產(chǎn)量和含水變化規(guī)律的樣本知識(shí)庫(kù)；選取坐標(biāo)、地層壓力、有效厚度、射開(kāi)、產(chǎn)量、動(dòng)液面等48項(xiàng)動(dòng)靜態(tài)參數(shù)信息作為建模特征參數(shù)，通過(guò)相關(guān)性分析（見(jiàn)表1）和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的方式，為老井、新井和措施井三類(lèi)模型推薦最優(yōu)特征參數(shù)組合進(jìn)行建模；通過(guò)指標(biāo)預(yù)測(cè)功能實(shí)現(xiàn)新井、老井和措施井產(chǎn)量快速預(yù)測(cè)。通過(guò)與實(shí)際產(chǎn)量對(duì)比，A區(qū)塊兩套層系平均月產(chǎn)偏差率在3.5%以下，效果較為理想。

（二）套損影響因素分析

套損井的出現(xiàn)不僅影響油田穩(wěn)產(chǎn)基礎(chǔ)，還造成注采井網(wǎng)的不完善，給油田區(qū)塊的整體開(kāi)發(fā)帶來(lái)不利影響，作為套損形勢(shì)嚴(yán)峻的采油廠，對(duì)套損的防控一直高度重視。然而由于套損成因復(fù)雜，包括井身、地質(zhì)、生產(chǎn)開(kāi)發(fā)及套管本身等幾大因素，而實(shí)際套損井中大多是以上多種因素共同作用的結(jié)果。業(yè)務(wù)人員無(wú)法通過(guò)某個(gè)因素判斷套管損壞與否，很多套損井都是滯后一段時(shí)間才發(fā)現(xiàn)的，更無(wú)法通過(guò)一個(gè)具體的函數(shù)表達(dá)式給出多個(gè)影響因素的關(guān)系，去預(yù)測(cè)預(yù)防套損的發(fā)生。為了有效預(yù)防套損發(fā)生，迫切需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析的手段設(shè)計(jì)實(shí)施套損影響因素分析流程（見(jiàn)圖1），有針對(duì)性地調(diào)整開(kāi)發(fā)參數(shù)，達(dá)到降低套損發(fā)生概率的目的。

采用分類(lèi)算法，基于井的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)及套損數(shù)據(jù)，構(gòu)建套損分析預(yù)測(cè)模型，通過(guò)《油田開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)分析共享平臺(tái)》提供的分類(lèi)評(píng)估節(jié)點(diǎn)，來(lái)比較多種分類(lèi)算法之間的分析性能，檢驗(yàn)分類(lèi)模型的準(zhǔn)確性和可靠性，分類(lèi)評(píng)估對(duì)分類(lèi)器準(zhǔn)確性能評(píng)估的指標(biāo)非常多，概括起來(lái)有以下幾類(lèi)：

（1）整體量化評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括：混淆矩陣、正確率、錯(cuò)誤率等；

（2）每一類(lèi)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括：精度（precision）、召回率（recall）、F1-Measure等；

（3）圖形化評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括：ROC曲線、PR曲線、lift曲線、Gains曲線、K-S圖，以及ROC面積、PR面積、基尼系數(shù)等。

通過(guò)對(duì)訓(xùn)練集和召回集的評(píng)估，使用梯度提升決策樹(shù)算法對(duì)訓(xùn)練集預(yù)測(cè)的平均準(zhǔn)確率為86.37%，對(duì)1類(lèi)型的平均準(zhǔn)確率為96.36%，對(duì)0類(lèi)型的平均準(zhǔn)確率為86.13%。模型評(píng)估中測(cè)試集的平均準(zhǔn)確率為86.19%，對(duì)1類(lèi)型的平均準(zhǔn)確率為92.56%，對(duì)0類(lèi)型的平均準(zhǔn)確率為86.02%，說(shuō)明構(gòu)建的模型已經(jīng)具有一定的預(yù)測(cè)能力，其模型的變量重要性具有參考價(jià)值，因此最終選擇梯度提升決策樹(shù)分類(lèi)算法進(jìn)行套損井成因分析，從中篩選出關(guān)鍵影響因素。分析表明井注水量對(duì)井的套損情況影響最大，同時(shí)影響較大的因素來(lái)自連通井的注入和產(chǎn)出狀況，符合油藏認(rèn)知。

（三）注水方案優(yōu)化調(diào)整

受井網(wǎng)密度大、注采連通關(guān)系復(fù)雜以及人工分析工作量大、調(diào)整難度大等多種因素的影響，傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)分析方法難以找準(zhǔn)影響產(chǎn)量的關(guān)鍵注水井，也無(wú)法對(duì)調(diào)整結(jié)果進(jìn)行提前預(yù)判分析。在當(dāng)前“提質(zhì)增效”的新形勢(shì)下，需要基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘精準(zhǔn)找尋井間關(guān)聯(lián)關(guān)系，完善注采兩端最優(yōu)化的配水決策方法，進(jìn)一步發(fā)揮水驅(qū)對(duì)穩(wěn)產(chǎn)的支撐作用。

選取A區(qū)塊小井距區(qū)和B區(qū)塊常規(guī)井距區(qū)作為研究對(duì)象，建立產(chǎn)量預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)模型，動(dòng)態(tài)決策井組影響產(chǎn)量的敏感水井以及最優(yōu)注水量，形成以單井動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以關(guān)聯(lián)注水井和敏感注水井精準(zhǔn)判別為核心的大數(shù)據(jù)注水方案技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上，持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展大數(shù)據(jù)決策調(diào)整技術(shù)，形成了由單井到層段的可量化、可優(yōu)化的注水方案優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，最終形成以產(chǎn)油最大化為目標(biāo)的注水優(yōu)化調(diào)整大數(shù)據(jù)分析技術(shù)流程，實(shí)現(xiàn)注水井調(diào)整由人工經(jīng)驗(yàn)分析向智能化分析轉(zhuǎn)變。

從應(yīng)用效果看，2019年某區(qū)應(yīng)用大數(shù)據(jù)決策結(jié)果實(shí)施調(diào)整，跟蹤調(diào)整18井次，增油降水效果明顯，2020年，在該區(qū)域擴(kuò)大應(yīng)用規(guī)模，實(shí)施調(diào)整120井次，增油降水效果顯著。2021年以來(lái)，通過(guò)不斷完善運(yùn)用大數(shù)據(jù)優(yōu)化決策技術(shù)，不斷擴(kuò)大試驗(yàn)區(qū)域，已累計(jì)在以307口油井為中心的36個(gè)細(xì)化區(qū)域開(kāi)展推廣應(yīng)用，推廣范圍覆蓋GTZ油層不同井距的復(fù)雜注采關(guān)系井區(qū)，均取得了較好的應(yīng)用效果，例如：在ZQXB_GTZ區(qū)域運(yùn)用大數(shù)據(jù)調(diào)整方法，調(diào)整注水井120井次，日增注水量156方，且連通的93口未措施采油井增油降水效果明顯，日增油約在15t，含水下降0.27個(gè)百分點(diǎn)；在B1QDD_GTZ區(qū)域運(yùn)用大數(shù)據(jù)調(diào)整方法，調(diào)整注水井132井次，日增注水量可達(dá)529方，從吸水剖面資料上看，吸水厚度比例上升5.0個(gè)百分點(diǎn)，改善幅度較大，且連通的134口未措施采油井增油降水效果顯著，日增油可達(dá)26t，含水下降0.2個(gè)百分點(diǎn)。

基于大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)形成的注水層段優(yōu)化調(diào)整技術(shù)，分析全過(guò)程智能化，快速?zèng)Q策出由井到層段的增油降水方案，效率提高10倍以上，社會(huì)效益更加顯著可作為油田開(kāi)發(fā)決策非常有力的拓展和補(bǔ)充，有效應(yīng)用于油田的生產(chǎn)優(yōu)化工作，為油田帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

（四）測(cè)試剖面預(yù)測(cè)

對(duì)注入水驅(qū)替方向、剩余油分布層位判別的主要?jiǎng)討B(tài)監(jiān)測(cè)資料是吸水剖面和產(chǎn)液剖面，通過(guò)兩大剖面解釋成果可以了解地下不同油層的吸水、產(chǎn)油及含水狀況，分析儲(chǔ)層動(dòng)用現(xiàn)狀，識(shí)別油層低效無(wú)效循環(huán)、高含水部位、剩余油層位、層間竄流等問(wèn)題。然而隨著井?dāng)?shù)不斷增加，受測(cè)試條件和成本限制，無(wú)法做到“井井測(cè)、時(shí)時(shí)測(cè)”，大數(shù)據(jù)智能吸水剖面預(yù)測(cè)勢(shì)在必行。

選取實(shí)測(cè)資料相對(duì)豐富、注采關(guān)系比較完善、且近10年未有大型注采系統(tǒng)調(diào)整的非套損區(qū)A作為研究區(qū)域，通過(guò)對(duì)地質(zhì)、動(dòng)靜態(tài)及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的有效利用，結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)求解滲流方程和物質(zhì)平衡方程技術(shù)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，找出封堵、措施、井間連通關(guān)系、層間壓力干擾等吸水量主控因素，實(shí)現(xiàn)吸水剖面的預(yù)測(cè)。就目前預(yù)測(cè)結(jié)果看，符合率仍然偏低，模型構(gòu)建和訓(xùn)練方面仍需優(yōu)化。

三、應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)想

在能源互聯(lián)網(wǎng)中，數(shù)據(jù)的分布尤為廣泛，涉及的領(lǐng)域眾多[7]，采油廠基于油藏業(yè)務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)展了多項(xiàng)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的探索應(yīng)用，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理、分析以及整合，最大程度挖掘數(shù)據(jù)信息的價(jià)值，提高數(shù)據(jù)處理的工作效率，節(jié)省時(shí)間，保證數(shù)據(jù)處理的及時(shí)性，分析結(jié)果的新鮮度[8]，取得了階段成果。面向“數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展”需求，以數(shù)據(jù)指導(dǎo)油田生產(chǎn)的智能化發(fā)展目標(biāo)，是當(dāng)前油田企業(yè)降本增效的重要途徑[9]。加強(qiáng)信息化建設(shè)是時(shí)代發(fā)展的必然要求，以大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為代表的新興信息化技術(shù)在油田開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用空間仍然非常廣闊，能夠促進(jìn)企業(yè)信息化建設(shè)能力得到大幅度提升，為企業(yè)帶來(lái)新的發(fā)展契機(jī)[10]。

（一）智能測(cè)井解釋

基于測(cè)井、巖心、地質(zhì)、動(dòng)態(tài)等信息的多維數(shù)據(jù)分析和認(rèn)知計(jì)算技術(shù)研究，開(kāi)展大工區(qū)、協(xié)同化、多資料輔助測(cè)井曲線解釋?zhuān)诂F(xiàn)有厚度解釋標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)厚度劃分、水淹層識(shí)別、孔滲飽物性參數(shù)及界限、斷點(diǎn)、沉積相信息的智能識(shí)別，提高軟件一次識(shí)別精度。

（二）智能儲(chǔ)層預(yù)測(cè)

基于沉積單元級(jí)構(gòu)造圖對(duì)微幅度構(gòu)造自動(dòng)識(shí)別，通過(guò)大數(shù)據(jù)+人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)，探索井震結(jié)合河道砂體精準(zhǔn)識(shí)別與刻畫(huà)方法，實(shí)現(xiàn)滲透率、巖石力學(xué)特征、剩余油飽和度等儲(chǔ)層參數(shù)的精準(zhǔn)、快速預(yù)測(cè)及沉積微相自動(dòng)預(yù)測(cè)，解決沒(méi)有井點(diǎn)區(qū)域或井間河道砂體的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)精度不高、技術(shù)適應(yīng)性弱、效率低的問(wèn)題；通過(guò)業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù)自動(dòng)準(zhǔn)備、研究任務(wù)按工作流聯(lián)動(dòng)、模型智能動(dòng)態(tài)更新，解決目前精描工作崗位劃分細(xì)、技術(shù)人員業(yè)務(wù)單一、工作量不均衡、操作周期長(zhǎng)等問(wèn)題。

（三）智能數(shù)值模擬

攻關(guān)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能數(shù)據(jù)分析方法、智能化不確定參數(shù)分析與擬合技術(shù)，形成智能數(shù)據(jù)推送及成果自動(dòng)維護(hù)更新、多軟件成果規(guī)范化、歸一化、動(dòng)態(tài)化管理方法，形成智能數(shù)模成果管控與應(yīng)用技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能輔助歷史擬合，提高歷史擬合效率、單井歷史擬合符合率。

（四）優(yōu)化鉆關(guān)運(yùn)行

依托動(dòng)態(tài)、靜態(tài)、監(jiān)測(cè)等資料，利用大數(shù)據(jù)分析模型、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，攻關(guān)鉆井過(guò)程中對(duì)鉆關(guān)區(qū)的自動(dòng)分析研判，實(shí)現(xiàn)關(guān)井井位智能優(yōu)選、關(guān)井時(shí)間自動(dòng)優(yōu)化、鉆關(guān)影響及鉆關(guān)恢復(fù)情況智能預(yù)測(cè)，輔助分析產(chǎn)量波動(dòng)變化原因、總結(jié)規(guī)律認(rèn)識(shí)，有效降低鉆關(guān)對(duì)產(chǎn)量的影響，提高油田管理水平，確保油田開(kāi)發(fā)生產(chǎn)的平穩(wěn)運(yùn)行。

（五）智能開(kāi)發(fā)管理

將生產(chǎn)數(shù)據(jù)、油藏工程方法、大數(shù)據(jù)技術(shù)有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建油藏開(kāi)發(fā)調(diào)整過(guò)程中的智能管理閉環(huán)：?jiǎn)栴}預(yù)警——診斷分析——方案優(yōu)化——派單實(shí)施——跟蹤評(píng)價(jià)，依托統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用服務(wù)資源，構(gòu)建業(yè)務(wù)協(xié)同工作環(huán)境，打通業(yè)務(wù)和應(yīng)用壁壘，實(shí)現(xiàn)油藏工程一體化方案聯(lián)合審查、自動(dòng)分析預(yù)警、智能診斷研判、及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整、精準(zhǔn)跟蹤評(píng)價(jià)，通過(guò)智能化手段來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)挖潛及降本增效，以智能化驅(qū)動(dòng)油田高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展。

四、結(jié)語(yǔ)

面臨著提質(zhì)增效、剩余油高度分散、無(wú)效循環(huán)和套損影響加劇、開(kāi)發(fā)調(diào)整難度加大等諸多挑戰(zhàn)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)潛在價(jià)值，借智引力，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展是助力采油廠高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎和關(guān)鍵舉措，油田開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)資源具有海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的特點(diǎn)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘這些復(fù)雜信息的有用價(jià)值，研究前景十分廣闊

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在采油廠油藏開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用實(shí)例表明，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，具有傳統(tǒng)手段不可比擬的先進(jìn)性、科學(xué)性和合理性，能夠輔助油田開(kāi)發(fā)調(diào)整工作的有序推進(jìn)，但在技術(shù)應(yīng)用中需要注意以下兩點(diǎn)：一是要持續(xù)提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量是大數(shù)據(jù)決策分析的基礎(chǔ)，前期的數(shù)據(jù)融合治理、決策參數(shù)的選擇、決策方向的制定決定了決策結(jié)果的精準(zhǔn)度；二是要結(jié)合區(qū)塊特征構(gòu)建模型。深度學(xué)習(xí)方法建立后，并不是通用于整個(gè)油田每一個(gè)區(qū)塊的，要根據(jù)區(qū)塊的實(shí)際特點(diǎn)、發(fā)育特征，增減限制參數(shù)，優(yōu)化計(jì)算方法，不斷完善優(yōu)化建模技術(shù)。

參考文獻(xiàn)

[1]薛茹.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在油田中的應(yīng)用[J].微型電腦應(yīng)用，2018，34（05）：26-28.

[2]郭華，范月娟.數(shù)據(jù)挖掘及其發(fā)展探析[J].中國(guó)新通信，2018，20（09）：79-80.

[3]劉慈.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田生產(chǎn)中的應(yīng)用研究[J].信息系統(tǒng)工程，2023，No.351（03）：91-93.

[4]張乃文.油田生產(chǎn)中大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究[J].化學(xué)工程與裝備，2019（01）：27+41.

[5]王娟，梁立星，武璠，等.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字化油氣藏研究與決策中的應(yīng)用[J].鉆采工藝，2018，41（03）：107-109.

[6]李英杰.基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及其運(yùn)用的研究[J].北京印刷學(xué)院學(xué)報(bào)，2021，29（08）：149-151.

[7]李士琦.能源互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究[J].數(shù)碼世界，2017（06）：100.

[8]張娜，武瑛，章玲，等.試析大數(shù)據(jù)在油田信息化建設(shè)中的應(yīng)用[J].信息系統(tǒng)工程，2021（09）：124-126.

[9]孫曉萍.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田生產(chǎn)中的應(yīng)用研究[J].中國(guó)管理信息化，2019，22（09）：171-172.

[10]趙文紅.淺談大數(shù)據(jù)技術(shù)在油田信息化建設(shè)中的應(yīng)用[J].中國(guó)管理信息化，2020，23（18）：82-83.