融合软硬计算的人工智能在石油储层纵向预测中的理论与项目研究

本篇论文主要探讨了人工智能与机器学习在石油储层纵向预测领域的软硬计算融合理论与方法。作者郭海湘，通过对研究生学位论文的诚信声明，表明其在导师指导下独立完成了这项研究，涉及内容包括不确定性预测理论在石油勘探开发中的应用、软计算在教育经济贡献率和石油勘探管理中的理论与方法研究，以及软硬件结合的石油储层预测技术。 论文详细回顾了作者的学术背景，他拥有西北大学经济管理学院本科和中国地质大学（武汉）的硕士学位，且一直致力于资源管理工程的博士研究，显示出扎实的学术基础和持续的研究热情。在攻读博士学位期间，他参与了多项国家级和省部级科研项目，涵盖了软计算理论、教育经济贡献率估算、石油勘探管理和供应链管理等多个领域，表明作者具有广泛的科研视野和实践经验。 值得注意的是，论文的核心部分可能集中在以下几个方面： 1. **软硬计算融合**：探讨如何将传统硬计算（如数学模型和算法）与人工智能和机器学习的软计算（如模糊逻辑、神经网络等）相结合，提高石油储层纵向预测的精度和效率。这可能涉及到数据处理、模型构建、计算优化等方面的技术创新。 2. **石油储层纵向预测**：针对石油开采过程中的关键问题，利用机器学习算法对储层特性进行预测，以便优化钻探策略和提高采收率。这种方法可能包括深度学习模型、支持向量机或其他预测模型的应用。 3. **软计算理论与方法**：论文可能深入讨论了如何运用软计算理论，如模糊逻辑和遗传算法，来处理不确定性因素和复杂性问题，以增强石油储层预测的鲁棒性和适应性。 4. **实际项目案例**：列举的科研项目和资助计划展示了作者在这些理论与方法上的实际应用，如教育经济贡献率的估算、巷道与安装工程网络计划评审系统的开发，以及供应物流系统的优化。 这篇论文对于理解和应用人工智能和机器学习技术在石油储层纵向预测中的软硬计算融合具有重要的理论价值和实践指导意义，是石油工程与信息技术交叉领域的一个前沿研究成果。