杨涛院士讲述数字地下技术 杨安摄影

【本站讯】4月13日，挪威工程院院士杨涛做客第71期黄岛讲坛，作题为“数字地下技术——开创性技术创造价值的推动者”的学术报告。

杨涛通过挪威老油田开发的实例介绍数字化为石油工业带来的效益。他表示，开发数字孪生技术、自动钻井控制技术，建立地下地质、钻井综合数据库等，可以大大降低人工成本，简化工作流程，提高工作效率。

杨涛介绍，随着老油田开发数据规模越来越庞大，数据结构越来越复杂，解释起来也越来越困难，机器学习（Machine Learning）作为一种实现人工智能的方法，主要是借助机器的强大运算能力，模拟人类的学习行为，通过分析历史大数据，挖掘事物的潜在规律，实现对事物未来变化趋势的预测。相较于传统理论方法，机器学习方法优势突出：传统模型比较复杂且建立困难，机器学习方法能够抛开复杂模型，只关注输入条件和输出结果，解决了传统方法建模复杂、假设过多的问题；传统模型通用性不强，不同模型误差诊断几率大，而机器学习模型通用性强，节省成本；机器的强大运算能力解决了传统方法计算耗时的问题，提高了分析预测准确度。

通过近年来对数字分析、机器学习等技术的研究，杨涛2022年研究开发的实时油藏流体识别技术在世界石油大奖中获得“最佳数据管理和应用解决方案奖”。该项目利用大型储层流体数据库实现了一项技术突破，可以基于机器学习在钻井时准确识别石油和天然气，使用廉价且未充分利用的泥浆气数据，通过优化井位和完井技术创造巨大的商业价值，利用数字创新实现了随钻储层流体类型改进这一数十年来行业追求的目标。

报告结束后，杨涛与现场师生进行了探讨交流。

杨涛，油藏工程专家，挪威工程院院士，1991年毕业于我校应用化学专业并获学士学位，现为挪威能源巨头艾奎诺公司（Equinor，原挪威国家石油公司）总工程师级高级技术专家，国际石油工程师协会（SPE）杰出讲座专家，《油藏评价与工程》（SPE期刊）、《石油科学与工程》（Elsevier期刊）编委，获SPE北海地区油藏工程技术奖、SPE杰出技术编辑奖、SPE杰出会员奖、欧洲地球科学家和工程师协会（EAGE）阿尔弗雷德·韦格纳奖、挪威工程院最高荣誉奖。长期从事提高原油采收率和储层流体性质的研究，为全球近300个油田提供过油藏工程咨询服务，近年来研究方向为高级数据分析、二氧化碳封存、低碳氢能等，2022年获世界石油最佳数据管理和应用解决方案奖。