目前国内石油工程企业已通过自动化钻机、井场集控中心、钻井分析决策平台等技术初步构建形成了基于咨询模式的智能钻井决策系统,启动了从咨询模式向自主决策控制的升级。由于现有钻井机理模型与传统机器学习技术难以满足升级需求,文章...目前国内石油工程企业已通过自动化钻机、井场集控中心、钻井分析决策平台等技术初步构建形成了基于咨询模式的智能钻井决策系统,启动了从咨询模式向自主决策控制的升级。由于现有钻井机理模型与传统机器学习技术难以满足升级需求,文章基于AI FOR SCIENCE研究范式,以深度强化学习技术框架,面向钻井效率、风险与成本等优化场景,提出智能钻井大模型概念及构建方法。以智能钻井大模型为核心,设计了融合专家经验、机理模型、数据分析的多智能体协同决策的应用范式。通过技术架构设计与关键技术实验验证,该模型依托强化学习智能体的自适应学习、持续学习等能力,可适配复杂钻井环境并实现自主决策和全局优化,为智能钻井自主化升级提供了可行路径。展开更多
针对现有土石坝渗流监控指标拟定方法存在主观性较强和精度较低的不足,基于智能算法改进的超阈值(peaks over threshold,POT)模型,提出了优化的土石坝渗流监控指标拟定方法.以3σ准则为确定最优阈值的理论基础,采用基于混沌映射、结合L...针对现有土石坝渗流监控指标拟定方法存在主观性较强和精度较低的不足,基于智能算法改进的超阈值(peaks over threshold,POT)模型,提出了优化的土石坝渗流监控指标拟定方法.以3σ准则为确定最优阈值的理论基础,采用基于混沌映射、结合Levy飞行和逆向学习的动态选择策略改进的麻雀搜索算法(improved chaos sparrow search algorithm,ICSSA),对POT模型中阈值的选取方法进行优化.建立了ICSSA-POT模型,实现对监测资料尾部数据的拟合,从而得到更为合理的土石坝渗流监控指标.研究表明,相比于传统方法,所提方法可有效避免主观性与随机误差,得到的监测资料尾部数据的拟合决定系数提高了5%,具有更高的计算精度,拟定的渗流监控指标更偏于安全,对防范土石坝渗流破坏、确保土石坝安全长效运行具有较强的指导意义.展开更多
文摘目前国内石油工程企业已通过自动化钻机、井场集控中心、钻井分析决策平台等技术初步构建形成了基于咨询模式的智能钻井决策系统,启动了从咨询模式向自主决策控制的升级。由于现有钻井机理模型与传统机器学习技术难以满足升级需求,文章基于AI FOR SCIENCE研究范式,以深度强化学习技术框架,面向钻井效率、风险与成本等优化场景,提出智能钻井大模型概念及构建方法。以智能钻井大模型为核心,设计了融合专家经验、机理模型、数据分析的多智能体协同决策的应用范式。通过技术架构设计与关键技术实验验证,该模型依托强化学习智能体的自适应学习、持续学习等能力,可适配复杂钻井环境并实现自主决策和全局优化,为智能钻井自主化升级提供了可行路径。
