研究文章
人工智能与提高采收率深度融合研究现状
摘要
提高采收率（EOR）技术主要包括化学驱、气驱和稠油热采，均以扩大波及体积、提高剩余油动用程度为目标。人工智能正深度嵌入EOR，构建“感知—分析—决策—执行”闭环，推动注采工具智能化、过程监督数智化和动态调整规范化。以物理约束机器学习为核心、智能井筒工具为执行端、自动控制为神经的闭环系统正在形成。智能分层注采、井下边缘计算和深度强化学习驱替优化等技术已在多类场景初步验证，展现出超越物理极限提升采收率的潜力。未来，小样本物理嵌入智能、井-地-云协同及全生命周期闭环调控将推动油气田迈向无人化自适应开发。
关键词
提高采收率；人工智能；化学驱；气驱；稠油热采
参考
张雷;暨梦琪;张小玫;张紫檀;罗杨;王鹏.知识与数据协同驱动的分层注采优化决策方法进展与展望[J].当代化工研究, 2024(19):21-23.
郭军辉;郑宪宝;王治国;杨冰冰;付宪弟;马宏宇;朱吉军.大庆长垣油田水驱开发技术智能化实践与展望[J].大庆石油地质与开发,2024,43(03):203-213.
蒲堡萍;魏建光;周晓峰;尚德淼.基于机器学习的低渗透砂岩聚合物驱采收率预测[J].科学技术与工程,2023,23(28):12045-12056.
张玉松;刘琦;彭勃;罗聃.智能纳米化学驱油剂研究现状[J].现代化工,2020,40(06):19-23.
熊春明;魏发林;杨海洋;张松;丁彬;雷征东;张德平;周强.二氧化碳驱波及控制智能响应流体特征及作用机理[J].石油勘探与开发,2023,50(03):648-656.60
