深度调剖决策：人工智能在油田优化中的关键应用

本篇论文深入探讨了人工智能在油田深度调剖驱软件研制与应用中的重要角色，以大庆石油学院工程硕士学位论文的形式呈现。论文首先介绍了绪论，概述了调剖技术的国内外现状和发展趋势，重点提及了大庆油田化学调剖技术的发展情况及其未来方向。作者关注的因素包括注水井的吸水能力、油层的非均质性以及周围油井的动态，这些是影响调剖井选择的关键参数。 在第二章，作者详细探讨了深度调剖的决策方法，如通过排除法和模糊综合评判技术对调剖井进行综合决策，涉及了主要调剖层位的选择、调剖剂的选择（如建立调剖剂库并确定选剂过程）、施工工艺参数设计以及调剖效果和经济效益的预测。第三章着重于深度调剖决策软件的开发，讨论了软件的模块构成、功能模块，如文件管理、选井决策、选层设计、效果预测和输出报告等，同时强调了软件的特点和运行环境要求，包括运行平台和硬件配置。 第四章以实际应用案例——南一区东块为例，展示了软件在区块整体调剖优化决策中的具体应用，包括区块概况、选井选层原则、开发和油藏特性分析，以及软件决策的结果展示，如选井决策表、选层结果、选剂结果、预测曲线和经济评价结果。软件的优点在于其精准的预测能力和经济性评估，有助于提高油田的开采效率和经济效益。 这篇论文结合了人工智能和机器学习技术，为油田调剖提供了科学的决策支持工具，对于推动我国石油工业的智能化进程具有重要意义。它不仅展示了理论研究的深度，也展示了实际操作的实用性，是一份极具价值的学术参考资料。