本書作為油氣人工智能教育教學成果，收錄油氣人工智能理論和應用場景的研究論文18篇，作者是中國石油大學（北京）人工智能學院首屆畢業(yè)生和他們的畢業(yè)設計（論文）指導老師。內容涉及地球物理測井、地球物理勘探、鉆井與開發(fā)工程、管網與油氣儲運、石油煉制與化工等石油石化全產業(yè)鏈的部分智能點。本書可供高等學校本科生、研究生參考。
肖立志，男，博士，中國石油大學（北京）人工智能學院院長，教授。1978年9月至1982年7月，江漢石油學院勘探系學習，獲學士學位；1984年9月至1987年7月，中國礦業(yè)大學測物系學習，獲碩士學位；1991年9月至1995年7月，中國科學院武漢物理與數(shù)學研究所學習，獲博士學位；1996年,受英國皇家學會資助，赴諾丁漢大學學習，同年，加入美國西方阿特拉斯國際公司；1997年，美國Halliburton休斯頓研究中心工作；2002年，全職回國工作，擔任中國石油大學教授、博士生導師；2010年3月至2016年2月，擔任地球物理與信息工程學院院長；2011年12月至2016年11月，兼任油氣資源與探測國家重點實驗室副主任；2016年2月，在美國哈佛大學工程與應用科學學院任兼職教授；10月，創(chuàng)建"哈佛大學-石油大學聯(lián)合實驗室”（Harvard-CUPB Joint Lab）；2018年12月至今，擔任人工智能學院院長；2019年3月至今，擔任教育部非常規(guī)油氣國際合作聯(lián)合實驗室主任。參加的學術組織及任職：石油科學（英文版）Petroleum Science主編；中國地球物理學會常務理事、井孔地球物理專委會副主任、Applied Geophysics副主編；中國物理學會波譜專業(yè)委員會副主任，波譜學雜志副主編；中國儀器儀表學會地學儀器專委會副主任，分析儀器常務理事、核磁共振儀器專家組組長；中國石油和化工自動化應用協(xié)會理事；國際孔隙介質磁共振協(xié)會（MRPM）Scientific committee member；國際定位磁共振協(xié)會（SRMR）Executive committee member；歐洲地學家和工程師協(xié)會（EAGE）China Chapter President；美國勘探地球物理學家協(xié)會（SEG）China advisory committee member；中國石油大學學報、石油科學通報等編委。獲得教學成果獎：2013年獲中國石油大學（北京）優(yōu)秀教學成果獎一等獎，排名第一；2015年獲中國石油大學（北京）優(yōu)秀教學成果獎一等獎，排名第一；2017年獲中國石油大學（北京）優(yōu)秀教學成果獎一等獎，排名第一；2021年獲中國石油大學（北京）優(yōu)秀教學成果獎一等獎，排名第一；2017年獲得中國石油教育學會教學成果一等獎；2014年在英文期刊The Leading Edge上發(fā)表長篇教改論文。主要著作出版情況：肖立志，井下極端環(huán)境核磁共振科學儀器，北京：科學出版社，2016年；肖立志等，頁巖氣巖石物理與測井評價及微觀滲流特性，北京：科學出版社，2014年；李新,肖立志,天然氣水合物的地球物理特征與測井評價，北京：石油工業(yè)出版社，2013年；肖立志等，中國復雜油氣藏核磁共振測井理論與方法，北京：科學出版社，2012年；肖立志等,Progress in Geophysics & Information Technology，北京:石油工業(yè)出版社，2011年；肖立志等，成像測井學基礎，北京，石油工業(yè)出版社，2010年；楚澤涵，高杰，黃隆基，肖立志，地球物理測井原理與方法（上、下冊），北京：石油工業(yè)出版社，2008年；肖立志, 石油測井科學前沿探索文集, 北京：石油工業(yè)出版社，2007年；肖立志等，核磁共振測井資料解釋與應用導論，北京：石油工業(yè)出版社，2001年；George Coates, Lizhi Xiao, Manfred Prammer, NMR Logging Principles and Applications, Gulf Professional Publishing, 1999年；肖立志，核磁共振成像測井與巖石核磁共振及其應用，1998年。
專題一 地球物理測井
基于機器學習的致密儲層流體識別方法研究 1
DT、SVM和ANN融合算法的測井巖性識別方法研究 13
基于成像測井圖像的小樣本裂縫智能識別 25
基于改進的集成學習的測井巖性智能識別方法—以大牛地氣田致密砂巖氣藏為例 36
專題二 地球物理勘探
基于深度學習的地震相自動識別 49
基于自適應閾值密度聚類的智能速度拾取方法 61
專題三 鉆井與開發(fā)工程
機械鉆速智能預測模型優(yōu)選 71
基于數(shù)據驅動模型的水下氣田產量預測 81
基于無監(jiān)督聚類分析的均衡壓裂布縫位置優(yōu)選 93
基于機器學習的抽油機井工況診斷 99
基于人工智能算法的CO2-原油體系MMP預測模型及主控因素分析 109
專題四 管網與油氣儲運
基于均值特征提取與機器學習的管道泄漏檢測 121
基于深度學習的管道漏磁圖片智能識別技術 131
原油儲罐智能化完整性管理系統(tǒng)設計 147
基于格拉姆角場的滾動軸承智能診斷方法 154
專題五 石油煉制與化工
基于自助聚合神經網絡的柴油加氫精制反應過程氫耗預測 166
基于粒子群優(yōu)化算法的化工穩(wěn)態(tài)流程模擬參數(shù)優(yōu)化 177
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