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如今，人工智能与传统产业的深度融合愈发凸显重要性。作为典型的传统行业，油气行业拥有庞大的资源数量、数以千亿计的资产规模。同时也有专业度高、工艺流程复杂、产业链长、设备资产总量巨大，应用场景复杂等特点。作为国家战略性资源和工业基础，油气行业数字化转型智能化发展已是大势所趋▕ 大视域图像拼接
油气田开发动态模拟预测及优化领域，创新地提出了大数据驱动的开发动态指标的预测预警新方法，实现了油气藏不同开发阶段的区块动态预测与预警，并以此为基础建立油气田开发规划优化模型群，解决产量构成、措施结构及产量分配等一系列优化问题。
该成果2010年以来先后在国内外各大油田应用，产生经济效益13.70亿元，经济和社会效益显著，相关专家评价达到了国际先进水平。
2021年4月，北京召开“第三届中国石油石化智能化技术交流会暨石油石化企业数字化转型高峰论坛”，中国工程院院士、油田开发专家李阳在会上提出的“数据驱动+物理指导”思想。西南石油大学团队的这一成果与李阳院士的思想不谋而合。闵超介绍道：“后来，该思路也被我们用于解决根据压裂曲线的模式识别这种典型的小样本问题中，该方法将压裂曲线作为地层在压裂过程中反馈的“声音”，利用深度学习的方法“倾听”地层“说”的话，实现压裂状态的实时、自动识别。”
“人工智能和新能源是我们面临的第四次工业革命的重要基石，本次革命所利用的新能源，以太阳光能、风能、水能等为主，不再以释放有害物质损害人类赖以生存的环境和健康为代价。”闵超谈到，人工智能将对新能源的开发和利用提供助推的作用。
首先，利用人工智能可以建立预测模型，解决可再生能源由于间歇性而导致的供求不均衡问题。同时，借助人工智能的技术，可以实现生产的精细化，在提高生产效率的同时降低能耗，使得油气田一直以来的“低耗高效”开发得以现实。
开发数十项油气田人工智能项目
开发和研究了地质大数据分析平台、页岩气建产核心区地质智能评价技术、页岩气地质薄片智能鉴定技术、深海关键技术与装备、井控人员VR仿真培训实验室等数十项人工智能项目。
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