Достижения в развитии двойной парадигмы искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли, основанной на физических ограничениях и данных

Интеграция физических механизмов с методами, основанными на данных, позволяет преодолеть ограничения искусственного интеллекта, использующего только данные, и моделей, основанных исключительно на механизмах. Подходы, основанные только на данных, характеризуются низкой интерпретируемостью и слабой обобщающей способностью при дефиците данных, тогда как модели, основанные исключительно на физических законах, требуют значительных вычислительных ресурсов и плохо справляются со сложными нелинейностями. В работе освещены достижения двойной парадигмы, сочетающей физические ограничения и методы, основанные на данных, в различных областях нефтяной инженерии: объединение механистических моделей и искусственного интеллекта с использованием байесовских сетей обеспечивает прослеживаемое прогнозирование пространственного распределения углеводородов; моделирование на основе знаний и данных гарантирует геологическую реалистичность; совместная физико-информационная диагностика неисправностей повышает эффективность мониторинга скважин в условиях шума. Эти достижения демонстрируют, что глубокая интеграция предметных знаний, физических законов и многоканальных данных необходима для создания интерпретируемых, надежных и эффективных интеллектуальных систем для освоения сложных ресурсов недр. Тип документа: аналитический обзор. Цитируется как: Hui, G., Wang, M., Cheng, H. Advances in physics-constrained and data-driven dual paradigm for artificial intelligence in oil and gas. Advances in Geo-Energy Research, 2026, 20(3): 201-204. https://doi.org/10.46690/ager.2026.06.01