El aprendizaje automático es un método analítico basado en datos de uso general, y también una herramienta importante para el análisis de grandes datos en el sector del petróleo y gas. La exploración y desarrollo de petróleo y gas, como un campo importante con larga historia y gran base de datos, tiene un gran potencial para la minería de datos. El uso de tecnología de análisis de grandes datos en campos petroleros puede ayudar a los tomadores de decisiones en el análisis de inversiones, evaluación de riesgos y optimización de la producción, generando grandes beneficios económicos. Los métodos de aprendizaje automático han sido aplicados por investigadores en el campo del petróleo y gas desde hace tiempo, y con el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático, se proponen constantemente muchos escenarios de aplicación, pero aún se están explorando soluciones generales para escenarios específicos. El autor comienza introduciendo el proceso de modelado del aprendizaje automático desde los principios básicos, ordena la historia de desarrollo de tres tipos principales de métodos de aprendizaje automático utilizados para el análisis de grandes datos en campos petroleros, discute el contenido central, objetivos y ventajas de la utilización del análisis de grandes datos petroleros según sus características, analiza los principales escenarios de aplicación del aprendizaje automático en el campo del petróleo y gas, y resume los problemas y contramedidas existentes en la predicción típica de producción petrolera.

Grandes datos de campos petroleros;Modelos basados en datos;Predicción de producción;Aprendizaje automático;Campo petrolero inteligente