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智能采油气GPTs
优化油气开采过程中各项参数,输出执行,从而达到油气井生产参数最优化、效益产量最大化、能耗最低、工况最佳的目的
*油气人工智能模型的泛化能力有限,实际应用中可能需根据具体场景和需求进行适配和优化。如您有合作意向或产品咨询,请随时与我们联系。
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智能采油气模型架构
智能采油气GPTs
1    智能注采决策
为提高注水开发效率,施工人员需要将智能分层注水系统与智能分层采油系统相结合,通过注采联动,实时监控智能分层注水和智能分层采油情况,对各层系注水量、产液量、含水率、压力等情况进行动态对比分析,提高油藏调控的针对性与灵活性,提高注水方案执行率。
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2   人工举升优化
人工举升的作用是将油气开采至地面,是原油开采中的重要环节。油井在井身结构、产量、流体性质等方面差异促进了人工举升技术的多元化发展。举升智能优化合实时井口监测方案,通过减缓油田产量的下降率,可以最大程度提高油井收益。
3   机采智能管控
以物联网数据为基础,结合大数据技术、工况诊断技术及机采提效优化技术,深度挖掘海量数据的潜在价值,可实现稀油机采井运行状况和能耗的整体管控。
成功案例
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