Artificial intelligence applications and challenges in oil and gas exploration and development
Notice bibliographique
Résumé
The rapid integration of artificial intelligence into oil and gas exploration and development offers transformative opportunities within the context of the global energy transition. This article highlights the key advancements and challenges in artificial intelligence applications. Machine learning algorithms enable data-driven shale sweet spot prediction, overcoming the limitations of traditional methods by capturing complex controlling factors. Intelligent core image analysis, leveraging computer vision and foundation models, enables automatic mineral identification, pore analysis, and rock structure characterization, thereby providing a comprehensive framework for microscopic reservoir appraisal. Physics-informed neural networks address the limitations of purely data-driven reservoir simulation by embedding governing seepage equations into their loss functions, thereby ensuring physical consistency and improved generalization. Multimodal architectures significantly enhance unconventional shale gas production prediction by integrating geological heterogeneity with dynamic production behavior, leading to more accurate and stable forecasts. Collectively, these AI-driven approaches underscore the importance of combining domain expertise, multi-source data, and physics-aware modeling to achieve efficient and intelligent oil and gas development. Document Type: Perspective Cited as: Hui G., Ren Y., Bi J., Wang M., Liu C. Artificial intelligence applications and challenges in oil and gas exploration and development. Advances in Geo-Energy Research, 2025, 17(3): 179-183. https://doi.org/10.46690/ager.2025.09.01
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».