在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

通过对岔河集水下分流河道砂体的特征以及对开发的影响进行详细的分析和研究,根据钻遇砂体统计,岔河集油田水下分流河道砂体表现为纵向厚度小,河道宽度窄的特点,单砂体厚度集中分布在1~5 m之间,河道宽度普遍小于100 m。加密钻井能新增钻遇砂体和油砂体,砂体和油砂体的连通率也有所增加;但即使井距加密到100 m左右后,井网对砂体的控制程度仍然较低。大部分油砂体难以形成注采关系,表现为有采无注或有注无采;有注采关系的油砂体也以两点法和三点法注采系统为主,难以形成完善的注采井网系统。油井和水井的多向见效关系主要是由于合层开发造成的假象。由砂体特征影响而形成的剩余油类型主要为:现有井网没有控制的透镜状油砂体,有采无注弹性开发形成的剩余油,和水驱单向受效形成的剩余油等。

对于高含水时期的油藏,注采结构直接关系到油田的开发效果。目前阶段,利用人工设计注采调整方案准确性低,难以寻找最优解,而传统数值模拟则多是针对规则井网进行注采调整,存在网格维数高、优化梯度求解复杂等缺点。以厄瓜多尔A油藏为例,利用井间连通性理论结合优化算法对高含水油田不规则井网进行注采优化调整,可以在实现自动制定转注井位及时机的同时求解注采参数,并在厄瓜多尔A油藏进行实际应用,能有效改善油田开发,完善注采结构。

渤海石ji头凸起东陡坡沙河街组白云质白云岩中的白云岩为优质储层，白云岩含量与储层物性呈正相关。 本文利用薄片，岩心，壁心，地球化学数据，分析岩石学和矿物学特征，系统地分析了这种白云岩的古地理环境和成因机理，建立了成因模型。 钙锰矿体中的白云岩具有许多发育特征，其由三类成因形成：准协同白云石化，埋藏白云石化和热液白云石化。 钙锰矿中的白云石以基质，颗粒（砂岩，卵石），生物骨架（海螺，兽脚类），碎屑壳和白云石水泥的形式产生。 微量元素，碳和氧同位素，微量矿物质和古生物学组合表明，古地理环境是封闭的大陆性盐咸水海湾，气候干燥炎热，蒸发强烈。 它为白云母砂岩中白云岩的生产提供了有利条件。 有三种白云岩的遗传模型。 第一个模型是准同时白云石化。 气候干燥炎热，文石和高镁方解石沉积在沙子和砾石中。 由于蒸发的作用，发生白云石化。 第二种模型是掩埋白云石化。 粘土矿物脱水产生的水导致高镁地层中的Mg2 +迁移到岩石中，导致白云石化的发生。 第三种模型是热液白云石化。 深层断层可以将地热流体带入上覆的储层，形成热液白云岩。

数字油田建设现状及发展展望，何坚，王世俊，根据大量资料和吉林油田数字油田建设实际情况，简要阐述了数字油田的基本含义，通过对国内外数字油田建设现状的分析，指出数字油

针对渤西油田QK18-1钻井平台含油废水处理系统存在的主要问题,即原油缓冲罐因进水质、水量变化较大造成罐体液位波动、后段水力旋流器供压不稳定、除油效果差、出水超标等,通过系统优化提出了稳流、稳压的改进措施,实践表明:在水力旋流器前配置稳压罐、增设回流管阀和在线液位控制,极大地提高了除油效果,使出水石油类稳定达到国家排放标准,同时提高了系统的处理能力。

为了树立低碳意识,主动构建和完善塔里木油田碳排放管理体系,积极减少其碳排放总量与强度,介绍了塔里木油田开展的一系列应对碳排放权交易的基础性工作,包括碳盘查与报告、碳排放统计与管理制度建设,分析了温室气体排放结构与降碳方向,研究了碳配额预测与碳交易定位。研究结果表明:塔里木油田认识到开展企业碳排放管控工作的基础是掌握碳排放数据,数据准确性的保障条件是完善的管理制度和统计方法。塔里木油田掌握了碳排放数据,规范了碳排放管理工作,明确了降碳方向,初步完成碳交易企业定位,为油田企业开展碳排放管控及参与碳交易市场提供借鉴。

油田企业滚动业务发展计划最优化及其价值计算，张传平，张翼，编制石油开发滚动业务发展计划，选择龚帕兹模型对探明储量进行全景透视；选择年初剩余探明储量作为状态变量，解决了利用动态规划

对目前油田资源的有效管理也是一个巨大的挑战，特别是当技术层面的发展不能跟上需求时，新的优化生产方案将会起到非常重要的作用。很多有效的方法已经能够通过技术进步来成功实现，使得公司把商业战略从操作管理的被 动应变转为建立智能化油田的主动出击。，可以提高其产量并降低操作费用；整合油田数据采集系统，应用于油田管理和财务系统，可加速动态分析和改进措施。

本文介绍长庆油田以信息化建设推进数字油田建设进程，数字油田是数字地球在油气勘探开发信息化和油田管理决策中的应用。数字油田建设就成为石油企业获取竞争优势的最终选择。石油企业通过综合信息应用平台对生产、计划、开发、安全、财务、人事等系统各个环节进行智能化加工处理、快速整合。使这些信息资源得到最大限度地共享和有效利用，及时为决策者提供依据，促进企业管理水平和运行效率的提高。数字化油田为企业提高工作效率、增加企业经济效益和社会效益。促使企业整体水平的提升，增强国际市场的竞争力。