自动化决策支持加快了对修井候选井的识别和管理. 可用的本地, 在云端, 这些人工智能和工作流自动化解决方案通过显著减少花费在油井审查上的时间和精力，从而提高决策的准确性和质量，从而在主动性方面取得了突破.

大规模加速筛选

传统的复井过程是缓慢的, 手动密集, 而且效率低下, 从而减少对释放生产潜力的影响. 缺乏标准化会导致决策信心不足, 信息和模型很可能没有完全同步. 定制流程和工程偏见使得比较机会变得困难.

解决这些挑战的方法首先是整合各个系统和来源的数据，从油藏属性到生产数据和井图. 通过将工程最佳实践与先进的数据科学相结合，并使用历史数据来识别修井，从而提供自动化决策支持, 重新激活和下套管的机会.

现场验证的结果包括:

• 在井评审过程中节省90%的时间和成本.
• 通过相关的干预服务，成熟油田的产量提高了100%.
• 自动化决策支持解决方案的结果可以用于集成方法, 通过数字化综合服务组合提供服务，可在任何条件下对油井进行主动干预, 降低了成本, 风险, 以及环境影响.

不断更新提高产量的机会

机器学习与先进的分析模型相结合，产生洞察力和不断更新的机会记录，可以根据技术和经济标准进行排名. 候选人可以通过机会成熟阶段进行跟踪和加速, 由提供深入技术评价和详细工作计划的咨询解决方案提供支持. 可以捕获干预后的关键绩效指标，以便对筛选过程进行持续和自动化的改进.