摘要：储层保护在油气勘探开发全过程中具有重要的战略意义，深层油气资源开发环境复杂、技术要求高，完善的储层保护技术能够保障油气勘探开发过程实现“少投入、多产出、显著提高经济效益”的目的，应该重视其在钻井、完井、采油等各个阶段中的关键核心作用。近年来，机器学习等人工智能技术得到广泛应用，为储层保护提供了智能化的解决方案，智能化储层保护技术成为大势所趋。通过系统归纳近年来储层保护与人工智能技术融合的相关文献，分析了储层保护中所使用的模型方法、敏感性损害预测数据集特征、智能决策系统开发及应用的研究现状。总结“人工智能+储层保护”技术的落地局限性，主要表现在：第一，数据质量参差不齐，导致模型的输入基础不够可靠；第二，应用场景复杂，各类油气田的工程环境差异大，模型在应对复杂情况时效果不一；第三，模型泛化能力较低，在不同场景中的适用性受到局限；第四，配套软件研发体系不够成熟，制约了软件的落地应用。针对现有问题，提出未来发展的重点方向：首先，需要进行数据治理以提升数据质量，构建高质量的储层保护数据库；其次，应该在智能模型中融入储层保护领域的专业知识，提高模型精度；第三，需要增强模型的可解释性，提升技术人员对模型预测结果的信任度；最后，开发基于大模型环境的智能决策支持系统，实现更高层次的智能化储层保护方案。

关键字：储层保护;人工智能;损害预测;储层敏感性;智能决策系统

ISSN号：2096-1693

卷、期、页：卷9期6：960-971

发表日期：2024-12-15

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：一般期刊

发表期刊名称：石油科学通报

参与作者：孙金声

通讯作者：沐华艳,盛科鸣,王全得,张伟

第一作者：蒋官澄,贺垠博,董腾飞

论文类型：期刊论文

论文概要：沐华艳,蒋官澄,孙金声,贺垠博,董腾飞,盛科鸣,王全得,张伟，人工智能在储层保护中的研究现状与发展方向，石油科学通报，2024，卷9期6：960-971

论文题目：人工智能在储层保护中的研究现状与发展方向