页岩油气开采过程面临诸多复杂地质力学问题，页岩的力学性质作为决定开采效率与安全性的核心要素，亟待深入的研究与探索。在此背景下，机器学习凭借强大的数据处理与模式识别能力，为页岩力学性质研究开辟了新路径。本文聚焦机器学习在页岩力学性质研究中的应用，系统阐述该领域的现状、挑战与展望。首先，详细梳理当前机器学习算法在页岩力学参数预测、破坏模式识别方面的应用成果，展示其相较于传统研究方法在处理复杂数据、挖掘潜在规律上的显著优势。随后，梳理了机器学习在页岩力学性质研究应用中面临的诸多挑战。页岩样本数据具有高维、小样本特性，容易导致模型出现过拟合现象；同时，多数机器学习模型内部运行机制难以解释，限制了其推广使用。此外，页岩地质条件复杂多变，不同地区页岩的矿物组成、孔隙结构差异巨大，现有模型在跨区域、跨地质条件应用时，普适性明显不足。最后，基于前沿技术发展趋势展望未来。机器学习在页岩力学性质研究领域前景广阔，通过融合地质、地球物理、测井等多源数据，能够为模型提供更丰富的信息，降低数据维度带来的负面影响；优化算法架构，结合迁移学习、集成学习等技术，可提高模型的泛化能力；构建基于物理约束的机器学习模型，既能增强模型的可解释性，又能提升其在复杂地质条件下的适应性。这些策略有望突破现有瓶颈，推动机器学习在页岩力学性质研究中的深度应用，为页岩油气资源的高效开发提供坚实的理论与技术支撑。

断层作为油气运移、聚集的重要通道和场所，其识别任务是地震资料解释工作的重要环节。然而断层的类型多样、分布广泛、特征复杂，为断层识别任务带来了不小的困难，本文提出了使用3D TransUnet模型进行断层识别的方法，该模型基于3D CNN和Transformer模块构建而成，采用3D Unet模型端对端的结构设计，通过学习合成地震数据三维断层之间的空间关系，从而预测实际地震数据的断层信息，在荷兰北海F3区块和塔里木盆地哈拉哈塘地区的地震工区都成功应用，并取得良好的效果。研究结果表明, 3D TransUnet模型具有CNN局部精度高和Transformer全局注意力的特点，能够根据断层全局信息对复杂区域的断层进行推理预测。将实验结果与3D Unet模型和其他传统方法断层识别的结果进行对比，通过计算验证集断层识别的召回率(Recall)和精确率(Precision)，得到的3D TransUnet模型断层识别的召回率为0.87，精确率为0.83，远高于其他断层识别方法。在三维实际地震工区的应用中，3D TransUnet模型能够在不同实际地震工区都准确地识别出断层信息，对于特征较弱的断层，由于该模型加入了Transformer模块，具备全局注意力机制，因此可以通过整个工区断层的分布趋势来推断出该区域是否存在断层。通过将训练完成的断层识别模型同时运用到不同实际地震工区(F3区块和哈拉哈塘地区)，从而证明了该方法的通用性，即训练好的断层识别模型可以在不同地区的地震数据中使用。研究发现该方法能够有效地识别出地层中的微裂缝信息，在微裂缝作为储集层的油气田，由于微裂缝主要沿着大断层发育，井位都部署在大断层的附近，而在这类油气田的中后期采油阶段，井位的部署则主要根据微裂缝的发育程度决定，因此该断层识别方法对微裂缝作为储集层的油气田的井位部署具有指导意义。

地层可钻性评估对钻井工程至关重要，影响着钻井作业效率和成本效益。传统的三维评估方法往往面临跨尺度多源数据的不稳定融合问题，导致空间泛化能力有限且预测效果欠佳。为解决上述局限性，本文提出了一种基于门控循环单元(GRU)网络的多源数据融合方法，优化地层可钻性的智能评估并提高我国东部某研究区的钻井效率。该方法分为两个阶段：井数据训练阶段和三维应用阶段。在第一阶段，利用地震平均子波和测井资料合成伪深度域地震记录作为基础，并进一步提取地层可钻性敏感属性作为网络输入。具体敏感属性包括融入地质信息的速度模型和用于捕捉多尺度地层结构的分频地震属性。采用改进的可钻性指数D_c作为标签训练模型，确保网络模型学习建立输入属性与可钻性指标的准确映射关系。这种训练方法利用GRU网络的时序学习能力，对数据中的复杂关系进行有效建模。在第二阶段，预训练网络推广至三维应用，提取相应的属性构建三维输入数据集并输入至预训练GRU模型中来预测评估研究区域的地层可钻性。通过对研究区5口代表井的分析，验证了D_c指数有效表征研究区的地层可钻性。此外，Marmousi数值模型实验表明，该方法优于传统智能预测方法，例如仅依赖原始地震数据或原始地震融合测井数据输入的方法。在研究区的实际应用进一步证实了本方法能有效地捕捉地层可钻性变化。该方法通过提供可靠的预测，成为优化钻井作业和增强钻井工程决策的有力工具。

随着油气勘探技术的不断进步，非常规油气储层已成为增储上产的重要领域。然而，非常规油气储层由于其低渗透性、岩石致密性和非均质性，难以通过传统方法构建准确的理论模型和经验公式，形成准确的测井解释，指导储层的识别和挖掘。近年来，人工智能的快速发展为非常规储层的测井解释提供了新的解决思路。本文通过国内外文献调研，首先分析了非常规储层的主要地质特征及评价难点，然后梳理了机器学习、深度学习等技术在岩性识别、物性参数预测、“甜点”预测等测井解释环节的应用情况。已有研究显示，卷积神经网络能更好地处理多尺度测井数据，循环神经网络适用于时间序列测量分析，集成学习方法在复杂参数条件下可提升预测精度。实际案例显示，AI方法相比传统技术有明显改进：岩相分类准确率提高25%~40%，孔隙度估算误差降低15%~30%。深度学习模型还能有效挖掘测井数据与储层参数间的复杂关系，改善低信噪比条件下的解释效果。评估发现，现有数据驱动模型在物理规律匹配性和小样本适应性方面仍有不足，特别是在处理非均质地层时。针对这些问题，建议3个改进方向：(1)构建融合物理约束与数据驱动的混合建模框架；(2)开发面向小样本学习的迁移学习方法；(3)建立集成测井、岩心与地震数据的多模态融合体系，同时建议完善特征工程标准化流程，强化模型验证与不确定性量化机制，并关注图神经网络、物理信息神经网络等新兴技术的应用潜力。本研究通过分析人工智能技术在非常规储层测井解释中的适用性，为其方法选择和技术优化提供了实践参考。

本研究针对钻井工况识别中实时性差、准确率低的问题，提出了一种创新的智能识别方法。该方法融合一维卷积神经网络(1dCNN)用于局部特征提取、双向门控循环单元(BiGRU)捕捉时序依赖以及多头注意力机制对齐时间域并强化关键信息，从而实现对旋转钻进、滑动钻进、划眼、倒划眼等13种工况的高效区分。在模型设计上，通过消融实验系统评估了各模块(1dCNN、BiGRU、自注意力与多头注意力机制)及其串并联结构的贡献，并借助Optuna自动调参进一步优化了性能。实验结果表明：在单井时间域数据测试中，工况识别准确率达96.22%；在同区块及跨区块井数据迁移测试中，整体准确率保持在94%~97%，且各工况识别率均超过80%；此外，实时数据测试结果与现场实际操作高度吻合。该方法为钻井工况的实时监控与作业优化提供了有力技术支撑。

页岩油井在生产过程中普遍存在产量快速递减的问题，需依赖频繁实施增产措施以维持稳定产能。然而，在实际生产管理中，准确判断油井生产是否“异常递减”面临挑战。一方面，页岩油产量受地层条件和工况波动影响显著，预测难度较大；另一方面，现场增产措施虽频繁实施，但相关记录往往不完整或缺失，导致模型识别与分析的困难。本文针对上述挑战，提出了一种融合正样本和无标签学习(Positive-Unlabeled Learning, PU Learning)与经典递减模型的页岩油井异常产量递减预警方法。首先，构建基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的PU学习模型，利用少量已有明确标注的增产措施数据与大量未标注样本，识别油井在生产周期中潜在的增产干预时间点，并将油井产量曲线划分为多个“自然递减段”。随后，针对各段自然产量递减过程，建立双指数递减模型进行拟合，提取关键递减参数，并构建区域历史递减特征分布作为判断基线。在此基础上，提出基于递减参数分布百分位的异常识别机制，实现对产量异常快速递减井段的精准预警。实证研究基于我国某典型页岩油区块2021——2024年600余口油井的历史生产数据，结果表明：所构建的PU-LSTM识别模型在标签不完备条件下具备良好的增产时间点判别能力，双指数递减模型拟合精度高、稳定性好，整体预警体系在油井运行监测与干预时机判断中具有较强的实用性和工程推广价值。

深水气田开发面临高水深、强耦合、高风险等复杂挑战，存在船体稳定性风险高、气藏分析难度大、监测数据获取困难、一体化生产管理复杂等技术难题。传统方法往往依赖分散的单模块仿真与人工决策，模型更新滞后、信息孤立，难以实现对气藏、管网、平台等全流程的协同优化。数字孪生技术能够突破传统方法在数据孤立、模型耦合不足和决策滞后等方面的局限，实现实时交互、闭环控制和全链条一体化协同管理，打通气藏、井筒、管网与平台间的信息壁垒，为深水气田提供协同高效的生产调控与安全保障。为此，本文以“深海一号”生产平台为研究对象，探索构建了贯通气藏—井筒—管网—平台—业财全业务链条的深水气田生产数字孪生系统。首先，系统梳理了油气生产数字孪生研究进展，分析了典型建模方法、技术体系与工程实践。其次，提出融合物理机制与数据驱动的模块化混合建模方法，并形成系统解构、模型构建、数据集成、优化求解与反馈闭环的完整建模流程。接着，面向“深海一号”实际应用场景，开发了船体系泊管理、流动保障管理、智能气藏管理、可视化管理等数字孪生模块，实现了预警监测、预测性维护、辅助决策、三维可视化和全链闭环控制。现场应用表明，该系统显著提升了平台自动化与智能化程度，将配产核算时间由4~5天缩短至1 h内，预测准确率超过90%。最后，针对当前存在的模型可迁移性差、人工干预多等问题，提出引入大模型与小模型联动、集成水下控制系统、构建覆盖全生命周期孪生系统的建议。研究成果为深水气田的智能高效开发提供了可行的技术路径与工程案例参考。

井间连通性已成为指导水驱油藏开发的重要依据之一。传统井间连通性预测方法，如示踪剂分析、试井分析、数值模拟等，存在计算困难、过程繁琐、费用高等问题，而基于深度学习的方法又存在数据敏感、适应性差等问题。为应对上述挑战，本文提出了一种融合数值模型与图神经网络的井间连通性预测方法。该方法一方面充分考虑了生产过程中与注采井网相关的物理参数，推导了考虑多项因素的井间连通性数值模型，解决了以往数值模型形式单一的问题；另一方面合理利用了井网结构与图结构的相似性，设计了以长短期记忆神经网络为基础模型的图神经网络模型，并提出数值模型与深度学习模型的融合方法，解决了传统人工智能方法忽略物理参数的问题，并在长短期记忆神经网络框架下引入自注意力机制优化模型，应用所建融合模型，结合机理模型与油藏实际生产数据，完成了井间连通性及产液量的同步预测，并据此制定新的开发方案。多组实验验证表明，该模型对井间连通性的预测准确率高，基于连通性结果进一步计算的产液量预测值准确率可达98%，证实了模型的可靠性。用融合模型预测油藏不同小层的井间连通性，发现模型在不同规模的井网上的预测准确率都达到了95%以上，具有较强的适用性。最后基于连通性预测结果对生产方案进行调整，对连通性高的井降液，对连通性较低的井增液。对比发现，调整后的开发方案相较于原始方案，预测10年后的采出程度提高了6.8%。该方法兼顾物理可解释性与计算效率，为水驱油藏开采效果判断和二次开发方案设计提供了技术参考。

油田开发过程中，准确的产量动态预测可以为油田生产措施调整、开发决策优化提供重要帮助。地下井网系统复杂的空间结构和动态随机的时变特征影响产量动态预测方法对注采井时空关系的有效学习，同时现有预测方法未能考虑多参数跨时间步的时空响应关系，导致井组多生产动态时序特征提取和关联分析存在局限性，制约产量预测精度的提升。本文考虑多节点多生产动态时序特征，建立时空图神经网络多井产量动态预测方法及基于树结构的贝叶斯算法的模型参数优化策略，有效聚合邻近节点多元信息，提高油藏产量预测精度和鲁棒性。该模型利用某海上水驱油藏生产数据验证。结果表明，优化后的模型精度较高，具有较好的产量趋势及置信区间预测；通过对比实验证明该模型可以有效实现多生产动态信息利用，提高预测精度，预测精度相较前人方法均方误差降低23.67%~56.96%，分位数损失函数降低18.31%~59.58%。研究成果可用于水驱油藏产量动态预测，为油藏生产决策提供可靠支持。

底水砂岩油藏水平井生产动态受储层属性、生产制度等多因素影响，预测难度大。传统经验公式和数值模拟等方法存在诸多局限性。近年来，伴随油田智能化进程，机器学习方法逐渐广泛应用于油田生产过程。相对于传统方法，该方法兼具全面性与高效性，但缺乏物理可解释性和鲁棒性，限制了其在实际工程中的可信度与适用性。为解决该问题，首先，本文以渤海油田某区块为例，建立考虑渗透率时变的底水砂岩油藏水平井渗流机理模型。其次，本文对传统LSTM神经网络结构进行了改进，构建了一个支持动静态数据多层输入的神经网络框架，提升了模型对不同地质状况的适应性，且该框架的动静态参数权重可调整。最后，本文用渗流机理模型生成机理模型数据集，并采用数据集融合方式建立了数据驱动与渗流物理机理融合的水平井生产动态预测模型，数据—物理融合机制提升了该模型的可解释性和鲁棒性。测试结果表明：动静态参数多层输入神经网络框架相对于传统LSTM神经网络预测精度小幅提升；数据驱动与渗流机理融合模型相比于动静态参数多层输入神经网络框架预测精度显著提升。现场应用效果也验证了该融合模型在水平井生产动态预测中的高效性和实用性，为油田开发方案优化和生产制度制定提供了有力支撑。

CO₂驱油技术作为油藏高效开发与碳封存协同推进的关键手段，其应用过程中面临的CO₂气窜问题，已成为限制采收率提升与碳封存安全性的重要工程难题。因此，准确预测CO₂气窜时机并采取有效防控措施，对保障 CO₂驱开发效益、提升碳封存稳定性具有不可替代的重要意义。然而，现有预测方法在实际应用中面临诸多挑战：(1)传统定量表征模型依赖特定油藏参数，难以适应不同类型油藏的预测需求；(2)气窜发生前期气油比接近于零，数据呈现高维、小样本、稀疏等特征，导致传统经验公式方法在捕捉复杂非线性模式方面表现有限；(3) 储层中高渗带和裂缝等优势渗流通道分布具有随机性，其渗透率远高于基质渗透率，且通道参数难以精准表征，进一步加剧了CO₂气窜发生时机预测的复杂性和不确定性。为解决这些问题，本研究提出了一种融合多源域深度迁移学习与Stacking集成学习的智能预测方法。该方法采用多源异构数据训练策略，通过自适应技术实现不同油藏间的知识迁移，并采用了支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)、决策树(Decision Tree, DT)、随机森林(Random Forest, RF)、K近邻(K-Nearest Neighbors Algorithm, KNN)4种基模型构成Stacking集成框架，融合各基学习器的预测优势，有效提升对CO₂气窜时机这类高维小样本数据的拟合能力与复杂模式捕捉精度。矿场应用结果表明，该方法具有优异的预测性能，决定系数(Coefficient of Determination, R²)达0.96，均方误差(Mean Squared Error, MSE)为12.61，平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)低至6.04%。本研究不仅为CO₂气窜预测提供了更加精准与智能化的技术路径，还展现了良好的通用性和跨油藏适应能力，为不同类型油藏的CO₂驱开发优化提供了新的解决方案，对提升原油采收率、降低开发风险以及实现大规模碳封存目标具有重要的工程应用价值。同时也为天然气窜流、水窜等其他流体窜流时机的预测与防控研究提供了有益的借鉴与参考。

机械钻速的预测对于优化钻井参数、提升钻井效率和节约钻井成本具有重要意义。尽管智能算法在机械钻速预测中取得了较好的效果，但现有方法普遍忽视钻头磨损状态对机械钻速的影响。针对这一技术瓶颈，本文提出了一种耦合钻头磨损的机械钻速预测模型，通过构建钻头磨损系数预测与理想钻速预测的双层神经网络架构，实现了钻井参数、磨损状态与钻速之间复杂非线性关系的建模。针对钻头实时磨损标签稀缺的挑战，本文提出了一种预训练学习机制，分两步训练得到钻头磨损的系数。基于渤海油田A、B区块实测数据的对比实验表明：(1)提出模型的预测精度较传统机器学习方法在A、B区块分别提升100%和27%，较BP神经网络模型提升14%和7.6%，显著超越传统数据驱动模型的性能；(2)在岩性复杂的浅部地层(A区块)的预测效果提升优于岩性稳定的深部地层(B区块)；(3)提出的预训练学习机制能够使模型在无实时磨损标签条件下实现钻头磨损系数预测，并能同步提升机械钻速的预测精度，在两类区块分别提升24%和10%。本研究构建的耦合模型与预训练机制，既为机械钻速预测提供了更高精度的预测方法，也为钻头磨损状态的实时监测提供了有效的表征手段，能为钻井作业提供有效的指导。

火山岩气藏非均质性强、气井无阻流量影响因素多，导致传统的气井无阻流量预测方法难以兼顾计算效率与精度。针对上述问题，本文引入数据驱动的极端梯度提升算法(XGBoost)，并提出融合气体渗流机理与数据驱动算法，构建基于物理引导XGBoost算法(PG-XGBoost)的火山岩气藏单井无阻流量模型。本文基于克拉美丽气田滴西区块50口气井的实际数据，通过平均不纯度减少算法(MDI)与斯皮尔曼相关系数的双重筛选，综合量化分析储层岩性、渗透率、孔隙度、地层压力、储层厚度、裂缝发育程度、压裂措施等7项气井无阻流量的影响因素，并选取气井无阻流量的主控因素。在此基础上，运用XGBoost算法构建气井无阻流量预测模型，并以二项式气井产能方程作为气体渗流机理的表征公式，与XGBoost算法的损失函数相结合，构建具有物理引导的XGBoost算法(PG-XGBoost)。进而应用滴西区块气井的实际数据进行盲井检验，评价PG-XGBoost算法的气井无阻流量预测精度。结果表明：渗透率、地层压力、压裂措施、储层岩性、裂缝发育程度是克拉美丽气田滴西区块火山岩气藏单井无阻流量的主控因素。经该区块5口气井的盲井检验，PG-XGBoost算法预测无阻流量的精度为88.0%，较完全由数据驱动的XGBoost算法，预测精度提升了15.2%。因此，以二项式产能方程等气体渗流机理作为数据驱动算法的物理约束，可有效表征气体非达西渗流，并提升XGBoost算法对气井无阻流量的预测精度。本文方法可实现火山岩气藏单井无阻流量的准确预测，为火山岩气藏等复杂气藏的无阻流量预测提供了可借鉴的技术路径。

准确可靠的产量预测是油气田高效开发与科学决策的关键环节。尽管机器学习方法已在该领域取得了显著进展，但现有模型通常依赖有限的历史生产数据从零训练，难以有效刻画产量序列中的复杂非线性动态、长期时间依赖性以及多变量间的高维交互关系，导致泛化能力不足、预测鲁棒性受限。为应对上述挑战，本文提出了一种基于大语言模型(Large Language Model, LLM)的气井产量预测新方法。该方法以预训练GPT-2模型为基础，通过几项关键策略实现时序预测适配：首先，对包含日产气量、油压、套压及生产时间的输入数据进行实例归一化，以促进知识迁移；其次，设计可训练的嵌入层，将数值型时序数据映射至LLM的语义嵌入空间，实现跨模态对齐；最后，采用冻结与微调相结合的参数高效迁移策略——冻结LLM的核心自注意力与前馈网络层以保留通用知识，同时微调位置编码与层归一化模块以增强对产量时序特性的建模能力。所构建的GPT4TS模型在四川盆地某海相碳酸盐岩气田实际生产数据上进行了系统验证。实验结果表明：对于开发历史较长的气井，GPT4TS显著优于传统LSTM模型——在单变量输入条件下，平均绝对百分比误差(MAPE)降低18.573%；在多变量输入条件下，MAPE进一步降低35.610%，充分体现了其在复杂趋势建模与多变量协同分析方面的优势。然而，对于投产时间较短的气井，由于历史数据不足以支撑LLM的有效微调，其预测精度反而低于LSTM。本研究不仅验证了大语言模型在油气产量预测中的应用潜力，也揭示了其性能对历史数据长度的依赖性，为实际工程中预测模型的合理选择提供了理论依据与实践指导。

在石油勘探开发过程中，长期积累的文档中蕴含大量工程知识与实践经验，这些资料对油田科学开发和生产决策具有重要意义。然而，此类信息多以文字描述、数据表格及说明性图件等多模态和非结构化形式保存，缺乏统一结构化表达，导致检索与利用效率低下，知识难以系统化应用。传统信息检索方法在处理跨段落、多模态复杂语料时存在局限，仅依靠大规模语言模型进行问答又容易出现虚假生成和上下文割裂，难以满足专业领域对准确性和可解释性的要求。为解决这一问题，本文基于微软开源的图检索增强生成框架，构建了一种面向油藏地质的图检索增强智能问答系统。针对油田文档语言复杂、层次繁多和结构异构的特点，应用了三种优化方法：一是基于文档逻辑结构的切分方法，通过识别标题层级和编号规则实现语义单元合理划分，避免实体关系抽取中的语义割裂；二是结合油藏地质术语体系的提示词优化机制，提升关键实体与语义关系识别与抽取的准确性和完整性，减少错误和遗漏；三是多模态输出机制，通过嵌入匹配实现文本回答与相关图表联动，使结果既具备语言连贯性，又能得到可视化证据支撑，增强了解释性和可信度。实验部分以某典型海域油田约九万字的综合报告为数据源，构建知识图谱并开展评估。与未优化方法和原始框架对比，结果表明优化系统在真实性、答案相关性、上下文精确率和上下文召回率等指标上均有显著提升，其中真实性和相关性的改善表明系统能够更准确生成符合事实和问题意图的回答，上下文指标的提升则显示其在跨段落整合与多模态关联方面更具优势。研究结果表明，该系统在知识抽取、组织与应用方面表现出更高准确性与可靠性，具有良好的工程适配性与扩展潜力，不仅为油田复杂知识的结构化管理和智能化利用提供了可行方案，也为大语言模型在石油工程等高专业化领域的应用落地提供了参考借鉴。

生成式人工智能(如DeepSeek)的快速发展显著降低了大模型技术的应用门槛，为油气勘探开发这一高度依赖经验与数据的领域注入了新的智能化动能。本研究以DeepSeek系列模型为对象，系统评估其在油气勘探开发领域的多维应用能力。通过设计六维量化评估体系，对领域基础知识、复杂推理能力、计算能力、多模态能力、开放创新性问题及专业工作能力进行评估。测试结果表明，大模型在基础知识覆盖度、处理开放性、创新性问题方面表现优异，展现出较强的领域知识理解能力与跨学科整合潜力；但在处理具体实例和数据时存在幻觉风险，在复杂推理问题中细粒度逻辑推理能力不足，复杂数值计算的准确性与效率存在缺陷；同时，在多模态处理(尤其是专业图像生成与识别)、专业软件操作及实时工程响应等方面存在明显的能力边界。针对测试暴露的局限性，本文提出了一套四维一体技术路径，以实现智能转型，它包括：基于检索增强生成(RAG)的动态知识融合机制，以解决知识滞后与数据幻觉问题；知识图谱驱动的推理引擎，旨在提升复杂问题的逻辑推理精度；专业软件协同架构，通过API网关整合专业工具以扩展模型能力边界；智能体(Agent)赋能的工程系统，以实现复杂任务的自动化分解与执行。对垂直领域知识图谱构建、软件生态协同、智能体实时决策等关键技术瓶颈进行了深入分析，并提出了相应的攻关方向。研究认为，大模型在油气领域的深度应用需与领域知识工程、专业软件生态及边缘计算技术深度耦合，从场景建设入手，突破关键技术，实现“数据—知识—工具”协同应用，逐步实现从单点能力增强到系统工程智能化的转型。