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书籍油气人工智能理论与应用场景
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- 上架时间:2024-06-30 09:38:03
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内容介绍
本书作为油气人工智能教育教学成果，收录油气人工智能理论和应用场景的研究论文18篇，作者是中国石油大学（北京）人工智能学院 届毕业生和他们的毕业设计（论文）指导老师。内容涉及地球物理测井、地球物理勘探、钻井与开发工程、管网与油气储运、石油炼制与化工等石油石化全产业链的部分智能点。本书可供高等学校本科生、研究生参考。
肖立志，男，博士，中国石油大学（北京）人工智能学院院长，教授。1978年9月至1982年7月，江汉石油学院勘探系学习，获学士学位；1984年9月至1987年7月，中国矿业大学测物系学习，获硕士学位；1991年9月至1995年7月，中国科学院武汉物理与数学研究所学习，获博士学位；1996年,受英国 学会资助，赴诺丁汉大学学习，同年，加入美国西方阿特拉斯国际公司；1997年，美国Halliburton休斯顿研究中心工作；2002年，全职回国工作，担任中国石油大学教授、博士生导师；2010年3月至2016年2月，担任地球物理与信息工程学院院长；2011年12月至2016年11月，兼任油气资源与探测国家重点实验室副主任；2016年2月，在美国哈佛大学工程与应用科学学院任兼职教授；10月，创建"哈佛大学-石油大学联合实验室”（Harvard-CUPB Joint Lab）；2018年12月至今，担任人工智能学院院长；2019年3月至今，担任 非常规油气国际合作联合实验室主任。参加的学术组织及任职：石油科学（英文版）Petroleum Science主编；中国地球物理学会常务理事、井孔地球物理专委会副主任、Applied Geophysics副主编；中国物理学会波谱专业委员会副主任，波谱学杂志副主编；中国仪器仪表学会地学仪器专委会副主任，分析仪器常务理事、核磁共振仪器专家组组长；中国石油和化工自动化应用协会理事；国际孔隙介质磁共振协会（MRPM）Scientific committee member；国际定位磁共振协会（SRMR）Executive committee member；欧洲地学家和工程师协会（EAGE）China Chapter President；美国勘探地球物理学家协会（SEG）China advisory committee member；中国石油大学学报、石油科学通报等编委。获得教学成果奖：2013年获中国石油大学（北京）优秀教学成果奖一等奖，排名 ；2015年获中国石油大学（北京）优秀教学成果奖一等奖，排名 ；2017年获中国石油大学（北京）优秀教学成果奖一等奖，排名 ；2021年获中国石油大学（北京）优秀教学成果奖一等奖，排名 ；2017年获得中国石油教育学会教学成果一等奖；2014年在英文期刊The Leading Edge上发表长篇教改论文。主要著作出版情况：肖立志，井下极端环境核磁共振科学仪器，北京：科学出版社，2016年；肖立志等，页岩气岩石物理与测井评价及微观渗流特性，北京：科学出版社，2014年；李新,肖立志,天然气水合物的地球物理特征与测井评价，北京：石油工业出版社，2013年；肖立志等，中国复杂油气藏核磁共振测井理论与方法，北京：科学出版社，2012年；肖立志等,Progress in Geophysics & Information Technology，北京:石油工业出版社，2011年；肖立志等，成像测井学基础，北京，石油工业出版社，2010年；楚泽涵，高杰，黄隆基，肖立志，地球物理测井原理与方法（上、下册），北京：石油工业出版社，2008年；肖立志, 石油测井科学前沿探索文集, 北京：石油工业出版社，2007年；肖立志等，核磁共振测井资料解释与应用导论，北京：石油工业出版社，2001年；George Coates, Lizhi Xiao, Manfred Prammer, NMR Logging Principles and Applications, Gulf Professional Publishing, 1999年；肖立志，核磁共振成像测井与岩石核磁共振及其应用，1998年。
本书作为油气人工智能教育教学成果，收录油气人工智能理论和应用场景的研究论文18篇，作者是中国石油大学（北京）人工智能学院 届毕业生和他们的毕业设计（论文）指导老师。内容涉及地球物理测井、地球物理勘探、钻井与开发工程、管网与油气储运、石油炼制与化工等石油石化全产业链的部分智能点。本书可供高等学校本科生、研究生参考。
本书作为油气人工智能教育教学成果，收录油气人工智能理论和应用场景的研究论文18篇，作者是中国石油大学（北京）人工智能学院 届毕业生和他们的毕业设计（论文）指导老师。内容涉及地球物理测井、地球物理勘探、钻井与开发工程、管网与油气储运、石油炼制与化工等石油石化全产业链的部分智能点。本书可供高等学校本科生、研究生参考。
专题一 地球物理测井
基于机器学习的致密储层流体识别方法研究 1
DT、SVM和ANN融合算法的测井岩性识别方法研究 13
基于成像测井图像的小样本裂缝智能识别 25
基于改进的集成学习的测井岩性智能识别方法—以大牛地气田致密砂岩气藏为例 36
专题二 地球物理勘探
基于深度学习的地震相自动识别 49
基于自适应阈值密度聚类的智能速度拾取方法 61
专题三 钻井与开发工程
机械钻速智能预测模型优选 71
基于数据驱动模型的水下气田产量预测 81
基于无监督聚类分析的均衡压裂布缝位置优选 93
基于机器学习的抽油机井工况诊断 99
基于人工智能算法的CO2-原油体系MMP预测模型及主控因素分析 109
专题四 管网与油气储运
基于均值特征提取与机器学习的管道泄漏检测 121
基于深度学习的管道漏磁图片智能识别技术 131
原油储罐智能化完整性管理系统设计 147
基于格拉姆角场的滚动轴承智能诊断方法 154
专题五 石油炼制与化工
基于自助聚合神经网络的柴油加氢精制反应过程氢耗预测 166
基于粒子群优化算法的化工稳态流程模拟参数优化 177
商品参数
| 油气人工智能理论与应用场景（ 辑） |
|
图书定价： |
79.80 |
| 出版单位： |
电子工业出版社 |
| 出版时间： |
2023年03月 |
| 图书开本： |
16开 |
| 图书作者： |
无 |
| 图书页数： |
200 |
| ISBN书号： |
9787121450303 |
内容介绍
本书作为油气人工智能教育教学成果，收录油气人工智能理论和应用场景的研究论文18篇，作者是中国石油大学（北京）人工智能学院 届毕业生和他们的毕业设计（论文）指导老师。内容涉及地球物理测井、地球物理勘探、钻井与开发工程、管网与油气储运、石油炼制与化工等石油石化全产业链的部分智能点。本书可供高等学校本科生、研究生参考。
作者介绍
肖立志，男，博士，中国石油大学（北京）人工智能学院院长，教授。1978年9月至1982年7月，江汉石油学院勘探系学习，获学士学位；1984年9月至1987年7月，中国矿业大学测物系学习，获硕士学位；1991年9月至1995年7月，中国科学院武汉物理与数学研究所学习，获博士学位；1996年,受英国 学会资助，赴诺丁汉大学学习，同年，加入美国西方阿特拉斯国际公司；1997年，美国Halliburton休斯顿研究中心工作；2002年，全职回国工作，担任中国石油大学教授、博士生导师；2010年3月至2016年2月，担任地球物理与信息工程学院院长；2011年12月至2016年11月，兼任油气资源与探测国家重点实验室副主任；2016年2月，在美国哈佛大学工程与应用科学学院任兼职教授；10月，创建"哈佛大学-石油大学联合实验室”（Harvard-CUPB Joint Lab）；2018年12月至今，担任人工智能学院院长；2019年3月至今，担任 非常规油气国际合作联合实验室主任。参加的学术组织及任职：石油科学（英文版）Petroleum Science主编；中国地球物理学会常务理事、井孔地球物理专委会副主任、Applied Geophysics副主编；中国物理学会波谱专业委员会副主任，波谱学杂志副主编；中国仪器仪表学会地学仪器专委会副主任，分析仪器常务理事、核磁共振仪器专家组组长；中国石油和化工自动化应用协会理事；国际孔隙介质磁共振协会（MRPM）Scientific committee member；国际定位磁共振协会（SRMR）Executive committee member；欧洲地学家和工程师协会（EAGE）China Chapter President；美国勘探地球物理学家协会（SEG）China advisory committee member；中国石油大学学报、石油科学通报等编委。获得教学成果奖：2013年获中国石油大学（北京）优秀教学成果奖一等奖，排名 ；2015年获中国石油大学（北京）优秀教学成果奖一等奖，排名 ；2017年获中国石油大学（北京）优秀教学成果奖一等奖，排名 ；2021年获中国石油大学（北京）优秀教学成果奖一等奖，排名 ；2017年获得中国石油教育学会教学成果一等奖；2014年在英文期刊The Leading Edge上发表长篇教改论文。主要著作出版情况：肖立志，井下极端环境核磁共振科学仪器，北京：科学出版社，2016年；肖立志等，页岩气岩石物理与测井评价及微观渗流特性，北京：科学出版社，2014年；李新,肖立志,天然气水合物的地球物理特征与测井评价，北京：石油工业出版社，2013年；肖立志等，中国复杂油气藏核磁共振测井理论与方法，北京：科学出版社，2012年；肖立志等,Progress in Geophysics & Information Technology，北京:石油工业出版社，2011年；肖立志等，成像测井学基础，北京，石油工业出版社，2010年；楚泽涵，高杰，黄隆基，肖立志，地球物理测井原理与方法（上、下册），北京：石油工业出版社，2008年；肖立志, 石油测井科学前沿探索文集, 北京：石油工业出版社，2007年；肖立志等，核磁共振测井资料解释与应用导论，北京：石油工业出版社，2001年；George Coates, Lizhi Xiao, Manfred Prammer, NMR Logging Principles and Applications, Gulf Professional Publishing, 1999年；肖立志，核磁共振成像测井与岩石核磁共振及其应用，1998年。
关联
本书作为油气人工智能教育教学成果，收录油气人工智能理论和应用场景的研究论文18篇，作者是中国石油大学（北京）人工智能学院 届毕业生和他们的毕业设计（论文）指导老师。内容涉及地球物理测井、地球物理勘探、钻井与开发工程、管网与油气储运、石油炼制与化工等石油石化全产业链的部分智能点。本书可供高等学校本科生、研究生参考。
媒体评论
本书作为油气人工智能教育教学成果，收录油气人工智能理论和应用场景的研究论文18篇，作者是中国石油大学（北京）人工智能学院 届毕业生和他们的毕业设计（论文）指导老师。内容涉及地球物理测井、地球物理勘探、钻井与开发工程、管网与油气储运、石油炼制与化工等石油石化全产业链的部分智能点。本书可供高等学校本科生、研究生参考。
目录
专题一 地球物理测井
基于机器学习的致密储层流体识别方法研究 1
DT、SVM和ANN融合算法的测井岩性识别方法研究 13
基于成像测井图像的小样本裂缝智能识别 25
基于改进的集成学习的测井岩性智能识别方法—以大牛地气田致密砂岩气藏为例 36
专题二 地球物理勘探
基于深度学习的地震相自动识别 49
基于自适应阈值密度聚类的智能速度拾取方法 61
专题三 钻井与开发工程
机械钻速智能预测模型优选 71
基于数据驱动模型的水下气田产量预测 81
基于无监督聚类分析的均衡压裂布缝位置优选 93
基于机器学习的抽油机井工况诊断 99
基于人工智能算法的CO2-原油体系MMP预测模型及主控因素分析 109
专题四 管网与油气储运
基于均值特征提取与机器学习的管道泄漏检测 121
基于深度学习的管道漏磁图片智能识别技术 131
原油储罐智能化完整性管理系统设计 147
基于格拉姆角场的滚动轴承智能诊断方法 154
专题五 石油炼制与化工
基于自助聚合神经网络的柴油加氢精制反应过程氢耗预测 166
基于粒子群优化算法的化工稳态流程模拟参数优化 177