【摘 要】
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近年来,天然气越发在国民经济中占据重要地位,然而,从理论研究出发继而推导出相关结论再应用于实践指导这样的传统思路,越来越跟不上行业的发展步伐,严重制约了气田和气井的开发。本文应用先进的大数据技术,让数据指导实践,通过对石油天然气勘探开发过程中产生的大量数据进行分析,可以为实际勘探开发提供快速指导和决策支持。研究中采用Python语言结合机器学习技术对实际气田的大量数据进行了提取、处理、建模、分析和
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近年来,天然气越发在国民经济中占据重要地位,然而,从理论研究出发继而推导出相关结论再应用于实践指导这样的传统思路,越来越跟不上行业的发展步伐,严重制约了气田和气井的开发。本文应用先进的大数据技术,让数据指导实践,通过对石油天然气勘探开发过程中产生的大量数据进行分析,可以为实际勘探开发提供快速指导和决策支持。研究中采用Python语言结合机器学习技术对实际气田的大量数据进行了提取、处理、建模、分析和挖掘,建立了气井产量和地质参数、工程参数之间的关联度,可以分析出各个参数对气井产量的影响关系,同时可以通过预测模型对气井产量进行预测;另外,通过本文的研究还可以对地层的性质以及施工参数的效果进行评价,进而为油气田勘探开发提供决策支持。本文的研究思路和分析方法将有助于更智慧的油气田勘探和开发模式的转变,帮助提高油气勘探开发效果,对广泛的油气田实际应用具有一定的价值和适用性。
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