随着人工智能、大模型、数字孪生等技术的快速发展，油气钻采工程正处在智能化转型的关键阶段。尽管智能方法已在钻井、压裂、举升、油藏等多个领域取得一系列显著的理论成果，但在工程应用推广中仍面临多重挑战。中国石油大学（华东）孙宝江教授团队梳理了人工智能方法在钻井、压裂、举升及油藏等环节的研究进展与实践应用情况，结合国内外前沿智能化理论与典型应用案例，进一步总结了人工智能方法在多种油气钻采场景下的优势与不足。指出目前智能模型普遍存在泛化能力弱、对标签数据依赖强、可解释性差以及多模态数据融合利用不足等问题，并结合中国石油工业钻采技术现状及上述问题提出了人工智能方法发展建议。相关研究认识刊登在《石油学报》第46卷第11期。

（1）概述了国内外油气钻采领域内钻完井工程设计与施工参数优化、水力压裂改造效果评价与工艺参数优化、人工举升井故障诊断、油气藏物性和产能预测多方面的人工智能方法及智能化技术的发展现状，人工智能方法的应用突破了传统方法在效率与工程适应性上的局限。

（2）归纳总结出油气钻采工程中的智能模型存在标签数据依赖严重、可解释性弱、小样本学习能力欠佳、工程适用性与可靠性验证尚不充分、智能方法解决优化问题时效性差、多目标优化决策方法灵活性不足以及多模态数据融合困难等问题。

（3）提出了油气钻采工程中人工智能方法发展建议：①建立标准化行业共享数据库体系，解决智能模型对比与验证难题；②加强学习范式研究，缓解标签数据依赖问题；③加强智能优化方法研究，提高决策精准性与时效性；④强化物理约束的数据驱动模型研究，增强物理—数据双驱动模型的可靠性；⑤推进样本均衡与增强技术研究，提升少数类识别准确性与模型稳定性；⑥加强多模态数据融合与处理方法研究，提升智能模型预测精度与工程鲁棒性；⑦发挥通用及行业大模型优势，提高油气钻采多场景智能优化决策可解释性与准确性。

论文链接：http://www.syxb-cps.com.cn/CN/10.7623/syxb202511011