Maschinelles Lernen ist eine universelle datengetriebene Analysemethode und auch ein wichtiges Mittel zur Nutzung von Big Data in der Öl- und Gasindustrie. Die Exploration und Entwicklung von Öl und Gas als wichtiges Gebiet mit langer Geschichte und großer Datenbasis hat ein großes Potenzial für Data Mining. Die Nutzung von Big-Data-Analyse-Technologien in Ölfeldern kann Entscheidern bei der Investitionsanalyse, Risikobewertung und Produktionsoptimierung helfen und bringt große wirtschaftliche Vorteile. Methoden des maschinellen Lernens werden schon lange von Forschern im Öl- und Gasbereich erprobt, und mit der Entwicklung von maschinellen Lernalgorithmen werden ständig viele Anwendungsszenarien vorgeschlagen, jedoch sind allgemeine Lösungen für spezifische Szenarien noch in der Erkundung. Der Autor beginnt mit der Einführung des Modellierungsprozesses des maschinellen Lernens aus den grundlegenden Prinzipien, gibt einen Überblick über die Entwicklungsgeschichte von drei Haupttypen maschineller Lernmethoden für die Analyse von Big Data in Ölfeldern, diskutiert die Kernthemen, Ziele und Vorteile der Big-Data-Analyse in Ölfeldern unter Berücksichtigung der Eigenschaften, analysiert die Hauptanwendungsszenarien von maschinellem Lernen im Öl- und Gasbereich und fasst bestehende Probleme und Gegenmaßnahmen bei der typischen Prognose der Öl- und Gasproduktion zusammen.

Big Data in Ölfeldern;Datengetriebene Modelle;Produktionsprognose;Maschinelles Lernen;Intelligentes Ölfeld