人工智能钻井技术研究方法及其实践

杨传书，李昌盛，孙旭东，黄历铭，张好林

（中国石化石油工程技术研究院，北京102206）

近年来，新一代人工智能技术快速发展，在智慧安防、智慧金融、智慧零售等领域取得了良好的应用效果。因此，全社会掀起了“人工智能+”的研究热潮，石油行业也不例外，尽管一些报道称在某些场景取得了很好的应用结果，但总体来说，人工智能技术在石油行业的应用研究仍处在探索阶段，在钻井领域尚未取得工业应用的实质进展。从现有文献报道看，人工智能的应用场景很多，人工智能算法也很多，需要采用科学的方法加快人工智能应用技术研发。笔者从方法论入手，阐述了一条将人工智能技术应用到钻井领域的技术路径，并提出了钻井人工智能技术的发展建议。

1 钻井领域人工智能应用概况

人工智能（简称AI）是计算机科学的一个分支，是一门认知学科，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的、能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。AI包括机器人、计算机视觉、自然语言处理、认知与推理、机器学习和博弈与伦理等6大方面[1]，广泛应用于社交、医疗和商业等领域。支撑AI崛起的3大支柱条件是数据、算力和算法。

BP公司与IBM公司联合研发了下套管卡管智能预测系统，准确率达到了85%。沙特阿美公司利用决策树和k-邻近算法预测井涌，准确率达到了90%以上[2]。Oceanit和Shell公司合作研发了智能定向钻井系统，利用14口井的定向钻井数据进行强化学习训练，基于当前施工参数预测未来的压差和扭矩，误差分别为0.21%和2.72%，可以实现高效定向钻进[3]。……