石油工程学院2024-2025学年“求实导师学术沙龙”系列讲座（周玉辉教授）

2024年12月3日上午9点，由周玉辉教授主讲的“求实导师学术沙龙——基于数据挖掘算法的海上油田开发效果智能评价技术”在基础实验楼B205智能油气藏开发虚拟仿真实验中心举行。长江大学油气田开发工程专业的研究生和中海油研究总院相关专家参加了此次报告。

周玉辉教授在报告中深入剖析了海上油田开发中的关键挑战，包括预测工作量大、反应周期长以及敏感性分析不足等问题。他指出，这些问题的存在严重影响了海上油田开发的效率和效果。为了解决这些问题，周教授详细讲解了传统算法、机器学习、神经网络、深度学习等四类共12种数据挖掘算法的原理及在海上油田开发效果评价当中的应用实例。

在传统算法方面，周教授讲解了支持向量机(SVM)、k近邻算法(k-NN)等，这些算法在处理高维数据和基于实例的学习方面表现出色。在机器学习领域，他强调了随机森林(Random Forest)的重要性，这是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树来提高分类或回归的准确性。神经网络作为模拟人脑结构的算法，通过激活函数非线性组合输入特征，特别适合处理复杂的非线性关系。而深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)，则在图像处理和序列数据处理方面展现出强大的能力。

此次报告不仅为在场的研究生和专家提供了一个学习和交流的平台，也推动了海上油田开发效果智能评价技术的发展。通过这次学术沙龙，参与者对如何利用数据挖掘算法优化海上油田开发效果有了更深入的理解，为未来的研究和实践提供了宝贵的思路和方法。