針對多層高含水復雜的注采連通對應評價準確性差，基于人工智能技術**強化深度學習算法，解決剩余油描述中的分層注水及聯通關系評價的精準預測問題。為老油田從注水劈分到產能預測、儲量分布圖技術的應用開發奠定基礎，將幫助石油科技人員從數據預測、人工措施方案編制等繁重的工作中解放出來，實現方案設計智能化。

新一代AI技術推動油水井管理智慧化

基于十幾年來石油行業積累的PB級石油數據，正方股份用三年時間開發的《P-AI油水井智能管家平臺》，將老油田低成本智慧油田變為現實，可設計出從數據的采集到數據分析、從數據分析到管理優化、從管理優化到生產調度指揮，直至提供云服務的端到端的解決方案，現已在國內油田投入使用。

AI強化算法提升增產增效措施方案效果

人工智能大數據技術可瞄準剩余油“靶心”，通過智能分析和優化方案調整注采關系，運用優化的地上地下一體化人工智能注采方案，替代傳統的注采方法，有望把含水率降低1—3百分點，增產1—2百分點，為老油田實現第四次采油提供強有力的技術保障。

打造覆蓋石油行業勘探開發知識圖譜

基于井史數據、地質數據和措施數據，利用深度森林系列及Stacking系列等算法，對于全井分析，采用深度非局域堆疊算法通過大規模井群分析，給出單井到單井的影響，針對數據不足或噪聲較大的樣本，進行生成對抗網絡擴充和提升算法填補；對于層到層分析，進而形成系列新特征集，建立人工智能油藏分析知識庫.

在國家大力發展大數據人工智能的背景下，為進一步促進大數據人工智能與石油行業的緊密融合，加強大數據在油氣勘探開發中的高效應用，就油氣勘探開發領域解決智能化關鍵技術這一難題，充分利用院士的專業優勢和正方股份的人工智能大數據技術的優勢，我司于2019年成立了院士工作站。

院士工作站不斷吸納人才，培養技術團隊，目前已擁有院士2名，教授級高級工程師5名，算法工程師2名，全棧工程師2名，油藏工程碩士研究生5名。

攻關方向

公司將高含水老油田的層間干擾的地質難題作為攻關目標，立足科技創新，以大數據人工智能技術為引領，利用大數據人工智能新技術替代傳統石油行業技術，為中國石油工業技術創新做出貢獻，開創中國石油工業人工智能的智慧油田新時代。