L'apprentissage automatique est une méthode analytique universelle basée sur les données, et également un outil important pour l'exploitation des mégadonnées dans le secteur du pétrole et du gaz. L'exploration et le développement du pétrole et du gaz, en tant que domaine important avec une longue histoire et une vaste base de données, possèdent un grand potentiel pour l'extraction de données. L'utilisation des technologies d'analyse des mégadonnées des champs pétroliers peut aider les décideurs dans l'analyse des investissements, l'évaluation des risques et l'optimisation de la production, apportant d'importants avantages économiques. Les méthodes d'apprentissage automatique ont été utilisées par les chercheurs dans le domaine pétrolier et gazier dès longtemps, et avec le développement des algorithmes d'apprentissage automatique, de nombreux scénarios d'application sont constamment proposés, mais des solutions universelles pour des scénarios spécifiques sont encore à l'étude. L'auteur commence par présenter le processus de modélisation de l'apprentissage automatique à partir des principes fondamentaux, retrace l'historique des trois principales méthodes d'apprentissage automatique utilisées pour l'analyse des mégadonnées des champs pétroliers, discute des contenus clés, objectifs et avantages de l'analyse et de l'exploitation des mégadonnées pétrolières selon leurs caractéristiques, analyse les principaux scénarios d'application de l'apprentissage automatique dans le domaine pétrolier, et résume les problèmes actuels et les stratégies dans la prédiction typique de la production pétrolière et gazière.

Mégadonnées des champs pétroliers;Modèles basés sur les données;Prédiction de production;Apprentissage automatique;Champ pétrolier intelligent