本报告聚焦于如何通过 CMG模拟技术，在确保油气资源近期稳定供应的同时，为长期向环保能源转型奠定基础，助力实现决策的去风险化、最优化与快速化。介绍了CMG AI模拟技术在油气行业的应用，包括机器学习和基于物理的代理模拟技术，以加速最优解决方案的发现，帮助确定各种运营决策如何提高投资回报，并动态模拟运营变化对资产价值的影响。同时，强调了不确定性分析的重要性，以及如何通过敏感性分析、历史拟合、优化等步骤提高决策的准确性和可靠性。
CMG软件应用情况：
- 油气田开发优化：通过历史拟合和不确定性分析，评估预测的不确定性，选择参数组合以进行预测情况分析。在阿根廷门多萨省马拉尔格的兰卡内洛重油油田，利用CMG软件进行了完整的气田模型构建、敏感性分析、预测不确定性评估等，以优化生产并降低运营成本。
- 不确定性分析与历史拟合：CMG软件能够对多个参数进行不确定性分析，识别重要参数，并通过历史拟合校准模拟模型，提高预测的准确性。例如，对兰卡内洛油田的1027次运行中，有25%的运行满足了历史拟合的误差标准（6.5%），从而确定了代表性方案进行进一步分析。
- 优化与决策支持：CMG软件通过优化工作流，帮助用户在考虑地下条件、流程和经济变量等不确定性因素时，识别出可行的单一开发方式，降低规划风险，增强决策信心。在兰卡内洛油田的案例中，利用鲁棒优化工作流对评估井位置进行了优化，以最大化油田的净现值。
- AI与机器学习技术应用：CMG软件结合人工智能和机器学习技术，如傅里叶神经算子（FNOs）和物理信息神经网络（PINNs），能够快速、准确地进行预测，减少探索不同运营场景的时间，并在数据存在缺口的情况下，利用资产和流程的物理特性进行决策支持。
结论：
- 一体化工作流程的应用价值：文章展示了包括概率历史拟合、预测不确定性评估和鲁棒优化的一体化工作流程，能够在高不确定性环境下为油气田开发提供决策支持，提高决策的准确性和效率。
- 未来工作方向：未来将重点关注兰卡内洛油田下区块的橄榄层，评估其开发可行性，同时考虑南部区域的开发方案，尽管这些区域由于缺乏井数据而存在较高的地质和储层物性不确定性。
- AI技术的潜力与展望：AI和机器学习技术在油气行业的应用前景广阔，能够帮助实现资产数字化转型，通过智能井位部署、实时优化、减少排放等手段，提升运营效率和可持续性。
- 数字孪生的协同路径：提出了一个将统一3D平台、AI加速模拟、智能模型构建和工程助手相结合的协同路径，以实现更智能、更快速的建模和决策支持，推动油气行业的数字化和智能化发展。
