期刊文献+

关于人工智能技术在油田生产管理中应用的实践与思考

在线阅读 下载PDF
导出
摘要 挖掘利用海量的生产数据资源,将人工智能技术应用于油气生产异常问题超前预警、趋势及指标预测,将给企业带来极大的价值。在实践的基础上,对知识工程技术、机器学习技术以及知识工程与机器学习相结合的技术等3条技术路线进行了对比分析,结果表明规则模型与机器学习结合的技术路线,符合新一代人工智能发展趋势和油气生产人工智能应用方向,并对未来应用前景进行了展望。
作者 邴绍强
出处 《石化技术》 CAS 2020年第5期118-119,共2页 Petrochemical Industry Technology
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献68

  • 1张冬丽,刘先贵,王文清,刘慈群.利用遗传算法解释试井参数[J].油气井测试,2004,13(3):9-12. 被引量:3
  • 2夏克文,沈钧毅,李昌彪.一种基于计算智能的油气层识别方法[J].计算机工程与应用,2005,41(5):190-192. 被引量:7
  • 3李德毅,孟海军,史雪梅.隶属云和隶属云发生器[J].计算机研究与发展,1995,32(6):15-20. 被引量:1343
  • 4邹晓琴,陈光海,韩爱真,刘永红.基于决策树模型在油田公司项目决策中的应用[J].河南石油,2006,20(3):100-101. 被引量:6
  • 5Isermann R, Balle E Trends in the application of model based fault detection and diagnosis of technical processes[J]. Control Engineering Practice, 1997, 5(5): 709-719.
  • 6Parthasarathy K, Jay H L. Diagnostic tools for multivariable model-based control system[J]. Industrial and Engineering Chemistry Research, 1997, 36(7): 2725- 2738.
  • 7Anne Raich, Ali Cinar. Statistical process monitoring and disturbance diagnosis in multivariable continuous processes [J]. AIChE J, 1996, 42(4): 995-1009.
  • 8Jie Chen, Ron J. Patton. Robust model-based fault diagnosis for dynamic systems[M]. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1999.
  • 9Bagheri F, Khaloozaded H, Abbaszadeh K. Stator fault detection in induction machines by parameter estimation using adaptive Kalman filter[C]. Proc of 2007 Mediterranean Conf on Control and Automation. Piscataway: IEEE, 2007: 1-6.
  • 10Li L L, Zhou D H. Fast and robust fault diagnosis for a class of nonlinear system: Detectability analysis[J]. Computers and Chemical Engineering, 2004, 28(12): 2635-2646.

共引文献559

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部