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陳掌星院士團隊：基于工程經驗知識約束神經網絡的套管選材推薦模型

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陳掌星院士團隊：基于工程經驗知識約束神經網絡的套管選材推薦模型

作者簡介：李奕政（1996—），在讀博士，就讀于香港理工大學、寧波東方理工大學，主要從事能源及油氣人工智能研究工作。

E-mail：yizheng.li@connect.polyu.hk




基于工程經驗知識約束神經網絡的套管選材推薦模型

李奕政1,2, 陳掌星（美國工程院院士）1,3 , 王正4
孟 洋1,2，張永安1,2, 丁瑞辰1,3
1 寧波東方理工大學
2 香港理工大學
3 寧波數字孿生（東方理工）研究院 
4 中國石油大學（北京）石油工程學院
摘要：科學合理的套管設計對于保障油氣生產安全、預防資源浪費與財產損失至關重要，是確保鉆井及開采作業順利進行的核心要素。文章針對套管設計所面臨的日漸復雜的工況及數據管理難題，提出了一種工程經驗知識約束神經網絡（EKNN）的方法，旨在指導套管設計工作。該方法利用現有套管數據資產，基于機器學習的強大數據處理能力，構建一個高效的套管選材推薦模型，通過嵌入套管強度校核知識，提高模型選材推薦的科學性和安全性。首先基于套管數據資產構建套管選材數據集，選取經典的MLP（Multi-layer Perceptron，多層感知機）神經網絡建立套管選材推薦模型；采用多任務學習策略設計網絡結構，模型在訓練過程中優化套管的壁厚及鋼級分類；然后以模型預測精度通過超參數優化工具Optuna優化模型超參數；最后以損失函數修正的方式嵌入套管強度校核知識（工程經驗知識約束）完成EKNN模型的建立。工程經驗知識約束神經網絡模型對套管選材的預測精度可達90%以上，模型預測得出的套管選材可以很好地滿足套管柱強度設計要求，為各油氣田有效利用累積的數據資產、降低成本及優化決策提供有力支持。


關鍵詞：套管設計; 工程經驗知識約束; 神經網絡; 損失函數修正

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為了進一步加強煤層氣勘探開發領域的交流與合作，推動技術創新與產業升級，中國石油大學（北京）聯合西南石油大學、中石油煤層氣公司、中國石油勘探開發研究院、中國發展戰略學研究會能源發展戰略專業委員會以及煤層氣開發利用國家工程研究中心，擬于2025年3月14-15日在四川成都聯合舉辦“2025煤層氣勘探開發年會”，攜手《鉆采工藝》、《中國石油勘探》、《石油科技論壇》、《煤炭學報》、《石油勘探與開發》聯合發起共同征稿。評選出的優秀論文將進行同行評審，期刊評審通過后根據各期刊專家意見進行修改并按照的要求補充完善后，可在期刊中發表。
論文摘要截止時間：2025年2月28日
論文全文截止時間：2025年4月18日
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