油井產(chǎn)量預(yù)測上的人工智能應(yīng)用
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摘要：近年來，人工智能在人臉識別、自動駕駛等多個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，與其他學(xué)科交叉融合的相關(guān)研究發(fā)展迅速。主要綜述了人工智能的發(fā)展歷史及其在油井產(chǎn)量預(yù)測上的研究進(jìn)展，目的是為了跟蹤最新的科學(xué)研究進(jìn)展，體現(xiàn)人工智能在油井產(chǎn)量預(yù)測上的可行性和有效性，為該領(lǐng)域的科學(xué)研究工作者提供思路和新的啟發(fā)，為實現(xiàn)智慧化油田提供新的科學(xué)支撐手段。
關(guān)鍵詞：人工智能；油井產(chǎn)量預(yù)測；智慧化油田
石油資源作為國家工業(yè)發(fā)展和人們?nèi)粘Ｉ钪械闹匾Ｕ?，具有非凡的意義，因此，優(yōu)化油田開采的管理模式，將油田開發(fā)效益實現(xiàn)最大化非常重要[1–2]。然而，油田的地下條件十分復(fù)雜，石油的產(chǎn)量依賴于許多參數(shù)，其中主要包括測井?dāng)?shù)據(jù)和壓裂數(shù)據(jù)[3-5]，這些參數(shù)之間往往存在非線性的關(guān)系，且通常會有大量缺失，因此建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型對油井產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測分析并不容易?；仡櫽途a(chǎn)量預(yù)測的研究歷史，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的油井產(chǎn)量預(yù)測方法，主要依賴經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛠眍A(yù)測油井產(chǎn)量的未來趨勢[6-8]，比如基于Arps遞減曲線的傳統(tǒng)油井產(chǎn)量預(yù)測方法，在油藏工程中作為預(yù)測和分析油藏產(chǎn)油動態(tài)的典型代表方法，有眾多實例證明其可行性。然而，由于石油在生產(chǎn)過程中會受到如采取壓裂等增產(chǎn)增注的手段措施進(jìn)行技術(shù)干預(yù)，Arps遞減模型是通過歷史產(chǎn)量的變化數(shù)據(jù)和對產(chǎn)量遞減規(guī)律作出的判斷，進(jìn)行未來產(chǎn)量的預(yù)測，存在一定的局限性。近幾年來，人工智能在各行各業(yè)的火爆熱度，機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法都體現(xiàn)出了其處理分析數(shù)據(jù)的優(yōu)秀能力，本文將對近年來國內(nèi)外人工智能應(yīng)用于油井產(chǎn)量預(yù)測上的研究進(jìn)行文獻(xiàn)綜述整理，以幫助相關(guān)研究工作者了解最新的研究進(jìn)展。
1人工智能的發(fā)展
人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，大多數(shù)指的是利用計算機(jī)及其系統(tǒng)模仿人類神經(jīng)網(wǎng)的工作狀態(tài)，以達(dá)到計算機(jī)及其系統(tǒng)能夠擁有推理、分析和判斷等學(xué)習(xí)行為的目的。人工智能集合了計算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)和哲學(xué)等眾多學(xué)科，在語音識別、圖像處理、自然語言處理、自動定理證明及智能機(jī)器人等應(yīng)用領(lǐng)域取得了顯著成果[9]。通常人工智能的算法主要是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩個方面。機(jī)器學(xué)習(xí)是指計算機(jī)系統(tǒng)依賴于模式和分析使用的算法和數(shù)學(xué)統(tǒng)計模型的科學(xué)研究，目的是為了高效完成指定的特殊任務(wù)，而不使用直接明確的命令。深度學(xué)習(xí)（也稱為深度結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)或分層學(xué)習(xí)）是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法的一部分，學(xué)習(xí)可以是有監(jiān)督的、半監(jiān)督的或無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)[10]。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)并沒有明顯的區(qū)別界限。1956年，由眾多科學(xué)研究學(xué)者主導(dǎo)的達(dá)特茅斯會議第一次將“人工智能”作為討論重點，標(biāo)志著人工智能作為一門新興學(xué)科的誕生[11]。同年，阿瑟•塞繆爾創(chuàng)造了機(jī)器學(xué)習(xí)這一概念，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)編寫了一種和人類對弈下棋的智能程序，該程序在1962年戰(zhàn)勝了人類下棋大師。之后，開始了機(jī)器學(xué)習(xí)熱潮，機(jī)器學(xué)習(xí)理論逐漸豐富。機(jī)器學(xué)習(xí)分析和解決問題的主要過程被分為訓(xùn)練和預(yù)測兩個階段，在訓(xùn)練的過程中獲得目標(biāo)模型，通過目標(biāo)模型得到程序的預(yù)測結(jié)果。隨后，由于當(dāng)時的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能力的一些不足，人工智能在實際生活生產(chǎn)的運(yùn)用上迎來了發(fā)展低谷。直到1997年，IBM公司的“深藍(lán)”計算機(jī)在國際象棋比賽中的勝利，為人工智能的發(fā)展獲得新的契機(jī)，以符號為主的研究趨勢走向低谷，以仿人類神經(jīng)為基礎(chǔ)的研究逐漸火熱。研究學(xué)者們提出了更適于大數(shù)據(jù)挖掘的深度學(xué)習(xí)概念，人工智能再次出現(xiàn)研究熱潮，大量優(yōu)秀算法問世，如前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，在圖像識別分類和數(shù)據(jù)分析預(yù)測上發(fā)揮重要作用。至今為止，對于人工智能的研究在科學(xué)界依然如火如荼，發(fā)展迅猛，各行各業(yè)的研究學(xué)者開始重視人工智能與其他學(xué)科的交叉融合應(yīng)用，如機(jī)器學(xué)習(xí)與自動駕駛緊密結(jié)合，不斷提升行業(yè)的發(fā)展?jié)摿?，深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法提高無人汽車的自動駕駛能力，使得訓(xùn)練出的模型在基本路測環(huán)境中保持穩(wěn)定[12]?？梢灶A(yù)見，在未來，人工智能技術(shù)將更加緊密地與人們的生活相結(jié)合，滲透入生活中的方方面面，且與各學(xué)科領(lǐng)域融合交叉，促進(jìn)時代的發(fā)展。
2人工智能在油井產(chǎn)量預(yù)測上的應(yīng)用
2005年，NguyenHH等介紹了決策支持系統(tǒng)（DSS）中采用的兩種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，幫助用戶預(yù)測加密井的產(chǎn)油量，該系統(tǒng)以加密井可能的累計產(chǎn)量范圍和生產(chǎn)壽命長度的形式進(jìn)行了預(yù)測，并提供了數(shù)字化結(jié)果和可視化說明。2010年，金寶強(qiáng)等研究分析，由于油井產(chǎn)量隨時間的變化關(guān)系受多種因素的影響，它們之間是一種極其復(fù)雜的非線性關(guān)系，利用支持向量機(jī)（SVM）方法，構(gòu)建了具有時變特性的混沌-SVM耦合模型[13]，取得了較好的預(yù)測效果。隨后，LiXiongmin等提出了一種改進(jìn)的決策樹學(xué)習(xí)方法，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策樹（NDT）模型，該模型的主要優(yōu)點是它可以捕獲屬性之間的依賴關(guān)系，因此，它可能提供改進(jìn)的或更準(zhǔn)確的預(yù)測。2011年，李春生等針對油田單井產(chǎn)量提出了基于改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，對傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練算法進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)它存在易于陷入局部極小，收斂速度慢等問題，從而提出了使用算法的改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后給出了基于改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單井產(chǎn)量預(yù)測模型仿真實驗，結(jié)果證明了該算法的實用性和可行性，在油井產(chǎn)量預(yù)測方面有一定的實用價值。次年，Mirzaei-PaiamanA以一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)預(yù)測井口氣液兩相流流量的新方法，所建立的模型根據(jù)油嘴上游壓力、油嘴尺寸和產(chǎn)油比來預(yù)測油流率，通過實例表明，所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的預(yù)測效果和較高的計算精度，與經(jīng)驗相關(guān)系數(shù)相比，ANN模型給出了最優(yōu)的系數(shù)值，與包含三個以上輸入?yún)?shù)的經(jīng)驗關(guān)聯(lián)模型相比，該模型預(yù)測油流率的時間更短。2013年，AhmadiMA等又提出了一種基于模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和帝國主義競爭算法的油井產(chǎn)油率預(yù)測新方法。網(wǎng)絡(luò)的輸入變量為線路的溫度和壓力，輸出變量為油流量，基于人工智能的模型做一種最有利的數(shù)值反演策略。2016年，MaXin利用了核函數(shù)方法將Arps遞減模型擴(kuò)展為非線性多變量預(yù)測模型，對中國和印度兩個油田的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析預(yù)測，結(jié)果顯示該模型方法在油田產(chǎn)量預(yù)測上具有可行性。2018年，谷建偉等針對常規(guī)產(chǎn)量預(yù)測方法無法考慮時序影響因素的非同步性以及滯后性，應(yīng)用時間序列分析方法，結(jié)合卡爾曼濾波器（Kalmanfilter），建立考慮因素動態(tài)關(guān)系的產(chǎn)量ARIMA-Kalman濾波器時間序列模型，以實例油田資料開展機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，并采用數(shù)據(jù)擬合及預(yù)測檢驗評價算法合理性，實現(xiàn)最終產(chǎn)量數(shù)據(jù)預(yù)測，具備精準(zhǔn)的預(yù)測能力。同年，ChithraChakraN發(fā)現(xiàn)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的累積產(chǎn)油量預(yù)測方法，利用HONN通過表示神經(jīng)輸入變量的線性和非線性相關(guān)，克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性，發(fā)現(xiàn)如果沒有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，HONN在預(yù)測油氣藏產(chǎn)量方面具有很大的潛力。隨后周于皓等利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大非線性映射和擬合能力，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)量預(yù)測模型，并針對油田生產(chǎn)數(shù)據(jù)的高誤差、易缺省等特性和曲線擬合預(yù)測不易收斂的情況，提出了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集擴(kuò)充方法和改良的均方誤差損失函數(shù)。LeylaMuradkhanli在2018年提出一個預(yù)測阿塞拜疆國有石油公司石油產(chǎn)量的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選擇了多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為學(xué)習(xí)規(guī)則反向傳播算，應(yīng)用于石油產(chǎn)量預(yù)測，所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合良好，具有較好的預(yù)測能力和較高的精度。WangYang針對當(dāng)前油氣產(chǎn)量預(yù)測的需求，提出了一種基于AlexNet的多輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，并與反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、k近鄰和決策樹方法進(jìn)行了對比，發(fā)現(xiàn)該模型對實際油田數(shù)據(jù)的預(yù)測效果更好。近年來，谷建偉又提出了利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）深度學(xué)習(xí)的時間序列分析能力，選取7口油井作為研究樣本對象，考慮樣本參數(shù)特征，選取排量、泵深、生產(chǎn)天數(shù)、含水率、動液面、氣油比、周圍油井產(chǎn)液量、周圍注水井注水量等8個指標(biāo)來預(yù)測油井產(chǎn)量變化[14]，效果優(yōu)異。20世紀(jì)以來，國內(nèi)外眾多學(xué)者嘗試將人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法融合到油井產(chǎn)量預(yù)測研究當(dāng)中，綜上所述，這些方法研究均取得了有效的成果，為科學(xué)管理油氣開發(fā)提供了一種全新的思路。
3結(jié)束語
本文梳理了人工智能的發(fā)展歷史和人工智能在油井產(chǎn)量預(yù)測上的應(yīng)用。隨著人工智能的快速發(fā)展，與其他行業(yè)的學(xué)科交叉融合嘗試得到了越來越多的實踐應(yīng)用，相信在不久的未來，人工智能會進(jìn)一步推動油田產(chǎn)量的科學(xué)預(yù)測分析，進(jìn)一步提高對未來油井產(chǎn)量預(yù)測的準(zhǔn)確性，輔助石油工作者實現(xiàn)更加智能的“可持續(xù)發(fā)展”油田規(guī)劃管理。
作者：程悅菲 楊洋 單位：西南石油大學(xué)