在学习>深度学习与油气开发领域融合的背景下，科研边界持续扩展，创新成果不断涌现。从基本物理模型构建到油气开发问题的复杂模拟，从数据驱动分析到工程问题的智能解决，学习>深度学习正以前所未有的动力推动油气开发领域的革新。以下是学习>深度学习在油气开发领域应用的几个方面：

1. 油气产量预测：学习>深度学习技术已经被大量应用于油气产量预测，在解决复杂环境下的精准产量预测时表现卓越。通过结合地质、工程和地球物理等多元信息，学习>深度学习模型能够有效地识别出影响油气产量的关键因素。

2. 测井解释：学习>深度学习在测井方向的应用，既能做自动岩性、岩石类型、沉积微相识别，也可以做储层物性解释，特别是非常规油藏的测井解释，如裂缝孔隙度解释，合成曲线的生成等。

3. 油藏工程：在油藏工程方面，学习>深度学习在油藏数值模拟、非常规油藏产量预测、流体参数预测等方向表现出了广阔的应用前景。

4. 油气开采优化：学习>深度学习技术在油气开采优化技术中的应用，包括气体探测技术、储层预测分析技术以及安全监测技术。

5. 自动数据处理和解释：数据挖掘和数理统计在石油勘探开发中的应用十分成功，在测井曲线解释、储层参数预测等工作中得到了广泛应用。学习>深度学习、集成学习、迁移学习等技术未来有望在岩石物理、地震图像、测井曲线等数据的自动化处理与分析中得到深入应用。

培训对象：

地质学、建筑科学与工程、矿业工程、安全科学与灾害防治、公路与水路运输、水利水电工程、石油天然气工业、地球物理学、环境科学与资源利用、自动化技术等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。

学习>深度学习驱动的油气开发技术与应用

油气开发工程物理模型基础

1. 油气开发工程中的基本数学物理模型及工程问题

1.1.裂缝性储层流体流动模型：等效连续介质模型、离散裂缝网络模型

1.2.油气藏流体连续介质模拟及数值模拟方法

1.2.1. 连续介质模型

1.2.2. 有限差分法(FDM)

1.2.3. 有限体积法(FVM)

1.2.4. 有限元法(FEM)

1.3.油气藏开发中的提高采收率技术：化学驱等多种提高原油采收率的方法，以及如何通过物理法、化学法提高油气采收率机制和工程设计

1.4.非常规油气藏的压裂设计和开发模拟

1.4.1. 油藏地质建模 1.4.2. 压裂裂缝扩展数值模拟

1.5.偏微分方程（PDE）在油气开发中的作用和体现

偏微分方程求解方法概述

Python学习>深度学习神经网络基础

1. Python基本指令及库

1.1.Python基础：通过交互式编程环境，教授Python基础，包括数据类型和逻辑运算等。

1.2.科学计算库：介绍NumPy和Matplotlib，并讲授如何使用它们进行科学计算和数据可视化。

实战演练：基于简单NumPy指令解决油气开发工程分类问题

1.3.神经网络构建：通过简单的实例，如使用NumPy构建感知机，教授神经网络的基本概念。

1.4.学习>深度学习框架：通过TensorFlow和PyTorch的实例，教授如何构建和训练用于油气开发工程问题的学习>深度学习模型。

实战演练：基于PyTorch模块求解

学习>深度学习PDE求解

1. 基于学习>深度学习的PDE求解方法

1.1.学习>深度学习求解PDE的方法

1.1.1. 简单PDE的物理信息神经网络（PINN）：将物理方程作为神经网络的约束条件，确保网络输出符合物理规律。

算例实现：Burgers方程；扩散方程等

1.1.2. 渗流方程的物理信息神经网络（PINN）：基于学习>深度学习框架的渗流方程求解方法。

算例实现：单相渗流方程求解

优势和挑战：分析学习>深度学习求解PDE的优势，以及面临的挑战。

学习>深度学习参数反演

1. 基于学习>深度学习的参数反演

1.1.参数反演在油气开发中的重要性作用

1.2.基于学习>深度学习的自动反演方法：

1.2.1. 数据驱动下的自动试井解释方法：基于卷积网络的自动试井解释方法，提高解释速度和准确性

算例实现：Automatic well test interpretation method for circular reservoirs with changing wellbore storage by using one-dimensional convolutional neural network， Journal of Energy Resources Technology. 2023

1.2.2. 物理驱动下的自动试井解释方法：基于全连接神经网络的自动试井解释方法，提高解释速度和准确性

算例实现：利用残差神经网络反演储层中的渗透率K (Surrogate modeling for porous flow using deep neural networks, Journal of Petroleum Science and Engineering, 2022, https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.110460.)

论文复现与应用

1. 学习>深度学习在油气开发中的应用：论文复现

1.1.BP神经网络隐式法在测井数据中的应用研究：利用BP神经网络进行测井数据分析

参考文献： Implicit Approximation of Neural Network and Applications. SPE Res Eval & Eng 2009，12 (6): 921-928.

1.2.神经网络在测井数据预测中的应用研究：侧重如何利用物理信息提高预测精度

参考文献：硕士论文

1.3.油气水流动的三维多相多组分非定常偏微分方程组的建立、求解及应用研究：探讨如何建立和求解复杂的PDE方程组，并在油气开发中应用

参考文献：Surrogate modeling for porous flow using deep neural networks, Journal of Petroleum Science and Engineering, 2022, 213, 110460

1.4.人工智能技术在油气开发中的应用研究：特别是在处理大数据方面的应用，如气田开发。

参考文献：Deep learning-based analysis of the main controlling factors of different gas-fields recovery rate, Energy，2023, 285, 15, 128767, (代码不公开)

基于非结构PEBI网格的水驱、化学驱、致密油、页岩气开发中的流动规律数值模拟软件的研发与应用介绍：介绍系列工业软件，这些软件在解决生产制度优化、井网优化等关键技术难题中的应用

进展与展望

1. 人工智能方法在油气田开发中的应用：进展与展望

1.1.总结人工智能方法在油气田开发研究领域的进展：包括数据驱动方法、物理驱动人工神经网络PDE求解器和数据与物理共同驱动方法。

未来发展趋势：探讨大语言模型在油气田开发中的应用潜力。

主讲老师：

“双一流”及“211工程”建设高校教授带领团队讲授。研究方向：偏微分方程智能求解方法，油气藏流动大模型，油气大数据，工业软件研发等。代表性成果：揭示致密油藏流动规律的物理机制，提出了具有颠覆性的偏微分方程智能求解方法，建立系列智能反演新方法，建立了系列油气水流动新模型与新方法。发表论文100多篇，其中SCI收录70余篇；授权发明专利15项。