油氣人工智能

第一章 概述
第一節(jié) 人工智能基本概念
第二節(jié) 人工智能發(fā)展的歷史階段
一 人工智能發(fā)展的三個階段
二 人工智能包含的三個層次
第三節(jié) 新一代人工智能關鍵技術
一 知識圖譜
二 自然語言處理
三 機器學習
四 計算芯片
第四節(jié) 人工智能在勘探開發(fā)領域的應用
一 定向鉆井
二 生產管理
三 工況診斷
四 壓裂優(yōu)化設計
五 油井維護
第二章 勘探開發(fā)人工智能平臺
第一節(jié) 夢想云智能引擎
第二節(jié) 中國石油認知計算平臺
一 平臺架構
二 平臺特性
三 用戶定位
第三節(jié) 數(shù)據(jù)處理
一 數(shù)據(jù)集成
二 數(shù)據(jù)處理
三 數(shù)據(jù)標注
四 特征工程
五 樣本構建
第四節(jié) 知識圖譜
一 本體管理
二 圖譜管理
三 數(shù)據(jù)管理
四 模型管理
第五節(jié) 機器學習與模型訓練
一 算法選擇
二 典型算法介紹
三 模型訓練
第六節(jié) 模型評估與調優(yōu)
一 精度指標
二 性能指標
三 其他指標
四 模型調優(yōu)
第七節(jié) 模型發(fā)布與智能服務超市
一 模型發(fā)布
二 智能服務超市
第八節(jié) 智能應用開發(fā)
一 模型應用
二 模型部署
三 應用開發(fā)
第三章 人工智能在石油勘探開發(fā)領域的應用
第一節(jié) 人工智能在初至波自動拾取中的應用
一 研究背景
二 技術思路
三 應用實踐
第二節(jié) 人工智能在地震層位解釋中的應用
一 研究背景
二 技術思路
三 應用實踐
第三節(jié) 人工智能在測井油氣層識別中的應用
一 研究背景
二 技術思路
三 應用實踐
第四節(jié) 人工智能在抽油機井工況診斷中的應用
一 研究背景
二 技術思路
三 應用實踐
第五節(jié) 人工智能在單井產量遞減和含水預測中的應用
一 研究背景
二 技術思路
三 應用實踐
第四章 油氣人工智能發(fā)展與展望
第一節(jié) 人工智能發(fā)展趨勢
第二節(jié) 關鍵問題與挑戰(zhàn)
第三節(jié) 人工智能發(fā)展的認識
結束語
參考文獻