本文主要是介绍基于钻井大数据的钻进参数优化和人工智能建模技术，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1．研究的目的及意义
以石油钻井系统数字化建设为基础，利用石油钻井系统的数据库、数据处理模型等，依据大数据技术和人工智能建模技术，构架具有全面感知、生产量化、科学指导决策、可视化钻井过程的钻进优化系统。通过统一的集中运行以及实时高效的科学化模拟、分析、预测与优化，对海量钻井数据进行分析处理，从而优化钻进过程，提高钻井效率，降低钻井成本，为实现智慧化钻井奠定基础。
石油钻井数据来源于钻井过程的各个环节，且种类繁多，数量巨大，因而存在海量钻井数据的存储及管理不一致的问题。且钻井过程中钻进参数及地下环境等的复杂性和多样性，以及钻井过程很多因素的不确定性，如：地下环境、地质参数等的不确定，使得钻井决策更多地依赖于专家经验，以至于决策的科学性差。为了提高决策的科学性，钻井工作人员和研究人员对钻井过程做了很多优化工作，提出了很多的优化模型和改进方法。但是，随着钻井行业数据量的不断增长，传统的数据处理模型对于非结构化数据的处理具有一定的局限性，因此如何利用先进的技术和管理手段，收集、整合、优化石油钻井各类数据对于提高钻井效率具有重要意义。
在石油钻井数字化建设的基础上，结合大数据技术和人工智能建模技术，对钻井勘探、开发、生产管理等领域的各项数据，进行统一存储、分析与优化，实现海量钻井大数据的共享化、一体化、钻井生产可视化和分析决策科学化，以优化钻井过程，达到降低钻井成本的目的。
2</
这篇关于基于钻井大数据的钻进参数优化和人工智能建模技术的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
