Avec l'augmentation de l'incertitude sur le marché mondial de l'énergie et la mise en œuvre de la stratégie « Pétrole Intelligent et Numérique de Chine », l'évaluation économique traditionnelle fait face à des problèmes tels qu'une forte dépendance à l'expérience, un effet d'îlots de données significatif et une capacité de réponse dynamique insuffisante. Par conséquent, cet article construit un système de gestion en boucle fermée numériquement intelligent pour l'évaluation économique couvrant toute la chaîne des données, modèles, décisions et supervision, propose neuf types de modèles de décision spécialisés incluant la prédiction économique de l'exploitabilité basée sur les réseaux neuronaux, l'évaluation de l'efficacité marginale des réserves de troisième niveau et l'optimisation de la production par puits individuel ; conçoit une architecture de gestion à double boucle « micro-boucle au niveau du projet » et « macro-boucle au niveau de l'entreprise » ; établit une base de données standardisée couvrant cinq catégories d'indicateurs : données de base, données de développement, données de coûts et dépenses, paramètres communs, données d'investissement ; et assure l'authenticité des données et la scientificité des décisions via un audit dynamique, une alerte intelligente et une analyse rétrospective. L'application pratique montre que ce système améliore significativement la précision de l'évaluation économique et soutient efficacement l'amélioration de la qualité et de l'efficacité des champs pétroliers. En ce qui concerne l'évaluation économique des ressources pétrolières et gazières, les résultats orientent efficacement l'optimisation des directions d'exploration ; grâce à une évaluation comparative des quatre blocs P, T, U, V du champ pétrolier S, les blocs P et T ont été priorisés, obtenant de bons résultats économiques ; lors de l'optimisation des investissements de construction de capacité en phase de développement, le bloc X de l'unité N a réalisé une économie d'investissement de 10% grâce à l'optimisation du programme, le taux de rendement interne passant de 8,3% à 9,6% ; en matière d'amélioration des mesures, en 2024, 166 puits inefficaces ont été identifiés et rejetés lors de l'évaluation préalable, évitant ainsi un risque de 3 300×10⁴ yuans. En résumé, le système de gestion en boucle fermée numériquement intelligent construit résout efficacement les limites de l'évaluation économique traditionnelle et réalise une transition de l'analyse de projets de construction discrets à la prise de décision intelligente de bout en bout. Ce système offre non seulement une voie de transformation numérique intelligente recyclable pour les entreprises pétrolières et gazières, mais son concept d'« optimisation dynamique de cycle de vie complet » a également une signification directrice pour le développement intelligent de l'industrie énergétique.

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