摘要：随着石油勘探开发领域生产数据的不断激增，整合和分析难度日益加大，人工分析法难以满足油气田现场的开发需求。机器学习可精准高效地实现数据的处理，是数据分析和优化领域中的一项关键技术，利用机器学习处理油气田开发中的疑难问题已成为业内的主攻方向。但由于受标准化建设、样本库建立、现场融合度等方面的限制，机器学习在石油勘探开发领域中的应用尚存在不少挑战和不足，未来应致力于加强机器学习标准化建设、提高深度学习算法的数据处理能力、深度机器学习领域的学科交叉，多管齐下，共同推进机器学习在油气田行业内的长足发展。
文章目录
1 机器学习在油气田开发领域中的应用
1.1 地震解释领域
1.2 储层识别领域
1.3 产量预测领域
1.4 开发优化领域
1.5 增产提采领域
2 存在的技术瓶颈
3 未来发展方向
3.1 加强机器学习标准化建设
3.2 提高数据处理能力
3.3 深度机器学习领域的学科交叉
