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工艺类GPTs
工艺类GPTs,不仅有助于提高开发效果和采收率,同时降低开发过程中的风险损失,确保油气田的安全稳定开发
*油气人工智能模型的泛化能力有限,实际应用中可能需根据具体场景和需求进行适配和优化。如您有合作意向或产品咨询,请随时与我们联系。
① 工艺类服务,由安东石油线下技术人员提供服务
② GPT开发服务,由安东人工智能专业技术人员提供服务
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工艺类GPTs服务
智能钻井地层分析平台
智能钻井地层分析平台综合运用MWD和LWD数据,实时分析地质分层信息,为钻进过程提供精准的地质导向建议,同时根据预设阈值自动生成预警与告警,确保工程人员及时调整钻进参数以规避风险。此外,系统通过对历史和实时数据的深度分析,为地质分层预测和钻进参数优化提供决策支持,从而全面提升钻井作业的效率和安全性。
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基于压裂参数的EUR预测及参数反推平台
通过先进的数据分析技术,结合压裂参数,为您分析预计采收储量(EUR)。不仅如此,系统还能根据EUR值反向推算关键参数,实现历史记录的深度挖掘和相关性分析,帮助您优化油藏管理和提高采收效率。
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钻井参数优选平台
基于井深和钻井液性能,推荐钻压与钻速应确保安全前提下的效率最大化。建议根据岩石硬度调整钻压,避免过大导致钻头磨损;钻速则根据岩层可钻性系数和转速指数优化,确保高效钻进同时减少能耗。
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地层压力异常工况报警平台
钻井地层压力异常告警系统能实时监测地层压力变化,一旦发现异常,立即发出告警,为钻井作业提供及时的安全预警。这有助于预防潜在风险,确保钻井作业的安全与顺利进行。
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智能砂堵报警模型平台
智能砂堵报警模型平台基于实时数据采集与传输,结合深度学习和边缘计算技术,实现砂堵风险的动态监测和预警。系统通过高效的数据分析,提供提前预警和优化建议,确保精准预警与及时响应,提升砂堵管理的效率与安全性。该方案助力砂堵管理的智能化转型,为油气开采中的砂堵问题提供全面解决方案。
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智能注采决策
为提高注水开发效率,施工人员需要将智能分层注水系统与智能分层采油系统相结合,通过注采联动,实时监控智能分层注水和智能分层采油情况,对各层系注水量、产液量、含水率、压力等情况进行动态对比分析,提高油藏调控的针对性与灵活性,提高注水方案执行率。
油气田视频监控
实现现场违章行为的实时抓取、智能识别与主动预警,还大幅节约监督人力资源,提升监管质效,有效防控安全风险,电子沙盘实施感知风险,优化了人员调配,同时客观上也提高了安全意识,规范了安全行为。
人工举升优化
人工举升的作用是将油气开采至地面,是原油开采中的重要环节。油井在井身结构、产量、流体性质等方面差异促进了人工举升技术的多元化发展。举升智能优化合实时井口监测方案,通过减缓油田产量的下降率,可以最大程度提高油井收益。
机采智能管控
以物联网数据为基础,结合大数据技术、工况诊断技术及机采提效优化技术,深度挖掘海量数据的潜在价值,可实现稀油机采井运行状况和能耗的整体管控。
油气田能耗优化
推进机采、注水、集输、电力四大生产系统节能降耗,推动提质增效。通过“关、停、并、转、减”,以及井筒工艺优化、机采井调平衡、低产井间开等措施,实现机采系统节电,实施电力系统配电减容、更换节能电机等措施,节约电能消耗。
生产调度策略优化
石油开采和加工的过程比较复杂,工序繁多,涉及的范围广,油田企业日常生产过程需要有计划的安排,这就需要发挥油田利用AI技术实现智能运行调度的作用,规划好油田企业的各项工作,保证企业生产和施工有序、高效的进行。
设备故障主动预警
在线监测系统可以分析设备的工作状态,预测设备的故障,并及时报警,避免设备故障导致的停工和维修时间延长。
成功案例
油气专业GPTs
设计类GPTs
解释类GPTs
工艺类GPTs
油气通GPT社区
油气通AI技术研讨专区
油气通大模型知识库
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