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English(EN) A Machine-Learning-Based Gas Lift Optimization Workflow for Unconventional Fields

机器学习优化非常规油气田气举作业

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种基于机器学习的工作流，用于优化非常规油气田的气举作业。该系统集成了用于预测气举性能曲线的机器学习模型和贝叶斯优化框架，以在设施容量限制内确定最佳注入速率。该工作流已在巴肯地层超过200口井成功试点和部署，平均产量提升超过5%。该方法为缺乏井下测量数据或可行多速率测试的油田提供了一种经济高效的解决方案。 AI

影响 该工作流展示了机器学习在优化资源开采方面的实际应用，有望提高能源行业的效率。

排序理由 这是一篇详细介绍用于特定工业应用的新机器学习工作流的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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机器学习优化非常规油气田气举作业

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Sha (Sasha), Miao, Alexandra Vendetti, Logan Smart, Gunta Chomchalerm, Yang Chen, Christopher Frazier, Dustin Haralson, Jeremy Sorenson, Xiao Ma, Huafei Sun, Aaron Shinn, Haining Zheng, Xiao-Hui Wu, Peng Xu ·

    面向非常规油藏的基于机器学习的产气优化工作流

    arXiv:2607.25885v1 Announce Type: cross Abstract: In this paper, we present an automated data-driven workflow using Machine Learning (ML) for gas lift optimization in unconventional fields. This workflow integrates a ML model that accurately forecasts the Gas Lift Performance Cur…

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