従来の油ガス貯留層研究方法は通常、各専門分野の分業協力に依存し、リレー方式で研究開発を進めています。しかし、このモデルでは各段階間の効率的な連携が難しく、全体的な効果最適化に限界があります。この問題を解決するため、本研究では人工知能アルゴリズムの適用、データ前処理、データ分析応用、およびモデルの自動更新と予測の4つのコア技術を統合した知能型ガス貯留層デジタルツインシステムを提案し、多学科協働、高効率データ利用、動的最適化予測を一体化した統合プラットフォームの構築を目指します。研究により、探査開発過程における多次元で異種かつ高ノイズのデータ特性に対応し、異常値処理、欠損値補完、データ変換、統計分析および品質評価を統合したデータ前処理スキームにより、データの正確性と信頼性を確保できることを示しました。ランダムフォレストや勾配ブースティング等の人工知能アルゴリズムをパッケージ化して、多パラメータと貯留層生産能力間の最適回帰モデルを構築し、生産量分析、裂開分析、「スイートスポット」予測という3大課題に重点的に対応し、生産予測精度の向上、裂開施工パラメータの最適化、および「スイートスポット」領域の有効な特定を実現しました。さらに、自動モデリングエンジンを採用し、貯留層の構造モデル、相モデル、属性モデルを動的に更新し、シミュレータエンジンと連携してリアルタイムのシミュレーション、追跡および予測を行い、貯留層開発プロセスにおけるモデルの適応性と精度を保証しました。デジタルツイン技術により、仮想空間内に貯留層実体と一致する仮想モデルを構築し、貯留層全ライフサイクルの分析、予測、および最適管理を実現しました。研究成果は、貯留層管理の知能化、精緻化および高効率化に向けた推進のための強力な理論的支援と技術的保証を提供します。

貯留層;探査開発;人工知能;デジタルツイン;統合プラットフォーム