数据驱动方法和人工智能（AI）算法比基于物理的方法更有前景，前者主要来源是数据，这是每个现象的基本要素。这些算法从数据中学习并揭示看不见的模式。这项新技术对每秒产生大量数据的石油行业具有重要意义。由于石油和天然气行业正处于向油田数字化的过渡阶段，在不同的石油工程挑战中，集成数据驱动建模和机器学习（ML）算法的动力越来越大。ML已广泛应用于工业的不同领域。人们已开展大量的研究，探索AI 在该行业各个学科中的适用性。然而，这些研究缺乏两个主要特征，大多数研究要么不够实用，不适用于实际领域的挑战，要么仅限于特定问题，无法推广。必须注意数据本身及其分类和存储方式。尽管有大量来自不同学科的数据，但它们都被存储在部门的数据库中，消费者无法访问。为了从数据中获取尽可能多的信息，需要将数据存储在一个集中的数据库中，不同的应用程序可以从中方便地使用这些数据。
石油与天然气工程智能化已成为行业发展的必然趋势，其中智能钻完井技术可以大幅提高钻井效率和钻遇率，降低施工成本，被视为油气领域的一项变革性技术和前沿热点。机理-数据融合的智能建模、数字孪生等人工智能方法及其在油气钻完井工程领域的应用已取得广泛关注和关键进展，但是智能钻完井技术研究仍然处于初级阶段。在人工智能、大数据等前沿技术与油气钻完井工程深度融合的过程中，智能钻完井场景体系、多源多尺度数据治理、机理-数据混合驱动、模型可解释性、模型迁移性和不确定性建模等面临诸多挑战。为此，本文系统提出了钻完井人工智能应用场景体系，全面阐述了各场景下的智能技术及研究进展，深入探讨了智能钻完井技术未来发展的重点方向，为人工智能技术落地油气钻完井工程提供参考。
尽管可再生能源的探索在过去十年取得了进展，但原油或石油仍然是世界上最重要的能源资源之一。石油生产涉及许多具有挑战性的问题，如复杂的油水乳状液不稳定、管道和其他设施上的结垢现象，以及水处理。这些问题受到相关过程中涉及的油/水/固/气界面的分子力的影响。本文概述了通过应用表面力仪器（SFA）和原子力显微镜（AFM）等纳米力学测量技术探测几个石油生产过程（如沥青提取、乳液稳定和不稳定、结垢和防污现象以及水处理）中的界面力的最新进展。沥青与周围流体介质中的矿物固体或气泡之间的相互作用力决定了油砂生产中沥青的释放和浮选效率。复杂的油/水乳状液的稳定性受乳状液滴之间，特别是界面活性物种（如沥青质）之间作用力的制约。各种石油成分（如沥青质）和乳状液滴与不同的基质表面（如管道或膜）相互作用，影响结垢现象、油水分离和废水处理。对这些分子间和界面力的量化推进了对这些界面相互作用机理的理解，促进了先进材料和技术的发展，从而解决了相关的挑战性问题并改善了石油生产过程。此外，本文还介绍了该领域尚未解决的挑战和对未来研究方向的建议。
过去近20 年，非常规油气资源（如页岩油/气、致密油/气）的商业化开采极大地改变了全球能源结构。非常规油气资源的'甜点区/段'（sweet-spot area/interval）通常由异常高有机质沉积或与其紧密伴生的（粉）细砂岩或碳酸盐岩等组成。非常规油气资源'甜点区/段'的形成主要受控于它们的沉积和成岩过程，是一定地质时期的构造活动、海/湖平面升降、气候变化、水体缺氧、火山活动、生物灭绝或辐射、重力流等全球或区域性地质事件沉积耦合的结果。异常高有机质泥页岩为烃类的生成提供了物质基础，而与其紧密伴生的（粉）细砂岩或碳酸盐岩为油气聚集提供了大量储集空间。本文以我国四川盆地奥陶系五峰组-志留系龙马溪组、鄂尔多斯盆地三叠系延长组以及北美阿巴拉契亚盆地泥盆系马塞勒斯组和威利斯顿盆地泥盆系-石炭系巴肯组4 个典型非常规油气层系作为研究实例，结果表明：非常规油气'甜点区/段'的形成都受全球性或区域性重大地质事件的控制，它们的时空耦合为有机质的生产、保存和富集以及油气的生成、运移、成藏和开发创造有利的条件。非常规油气沉积学研究聚焦于富有机质泥页岩层系沉积时期重大地质事件及其相关的沉积耦合作用过程，是研究非常规油气'甜点区/段'形成与分布的'一把钥匙'。
将全球气候变化控制在1.5 ℃以内需要降低温室气体排放，主要是减少二氧化碳（CO2）的排放。可通过驱油过程将CO2封存在油藏地质体中，因此，CO2驱油与封存被视为降低CO2排放的重要手段之一。本研究提出了一种新型的CO2提高采收率（EOR）方法，即封存驱动型CO2提高采收率，其主要目标是通过在油藏中封存尽可能多的CO2来实现CO2净零排放甚至负排放，同时最大限度提高原油采收率。该方法以二甲醚（DME）作为一种高效化学助剂，用于辅助传统CO2 驱提高原油采收率，同时提高CO2封存率。结果表明，DME可提高CO2在原油中的溶解度，有利于CO2的溶解封存；可抑制因CO2的抽提作用造成的原油轻质组分'逃逸'，这对原油可持续开发至关重要。封存驱动型CO2 EOR方法在提高波及效率方面优于传统的CO2 EOR，尤其是在采油后期更为明显；同时，封存驱动型CO2 EOR比传统的CO2 EOR可更有效地提高原油采收率。此外，通过封存驱动型CO2 EOR封存的CO2量远超采出原油燃烧产生的碳排放总量。通过优化开发方案，如水气交替注入，可实现更高的原油采收率和CO2封存率目标。
深部煤层是分布最广泛的适宜二氧化碳（CO2）地质封存的地层之一，且通常位于大型CO2排放源附近。将CO2注入到煤层中具有巨大的CO2封存潜力，同时可以提高煤层气的采收率（CO2-ECBM）。近年来，多个国家在煤层中已经开展了CO2-ECBM 的先导试验，并取得了良好的可行性验证效果。然而，目前CO2-ECBM先导实验仍存在技术问题需要解决，即CO2的注入会引起煤层渗透率降低进而影响长期注入能力。本文采用原位同步辐射X射线显微CT扫描技术，首次在原位条件下直接证明了注入氮气（N2）可以置换解吸CO2并减小因CO2吸附引起的煤基质膨胀，进而重新打开因为CO2吸附而闭合的裂隙促使渗透率回升。研究结果表明，煤层中注入经过简单处理的烟道气（主要成分为N2和CO2），是技术上可行的CO2-ECBM 替代方案。首先，发电厂产生的烟道气可以在去除颗粒物后直接注入，从而避免了较高的CO2分离成本。其次，N2的存在可以使煤层保持较高的渗透率，实现长期CO2注入封存和煤层气增产。总之，深部煤层中注入烟道气一方面可以实现CO2大量封存，另一方面可以强化煤层气开采，为煤矿实现净零排放提供了一条有效途径。
非常规油气已经成为我国油气增储上产的最重要现实资源，但目前产量规模与巨大的资源量和快速增长的探明地质储量不匹配，技术、成本、管理和理念四个层次的挑战制约了规模效益开发。在实践的基础上，提出和阐述了'一全六化'系统工程方法论，即全生命周期管理、一体化统筹、专业化协同、市场化运作、社会化支撑、数字化管理及绿色化发展，并在吉木萨尔陆相页岩油等国家示范区得到了良好应用。本文提出了'非常规不代表低效益'和'非常规不等于低采收率'等颠覆性观点，指出管理者和开发专家必须始终把效益目标根植于内心，必须以理念变革推动管理革命，实现大幅度降本增效并引领技术发展。
天然裂缝的许多特性是不确定的，如裂缝的空间分布、岩石物理特性和流体流动性能。贝叶斯定理提供了一个框架来量化地质建模和流动模拟的不确定性，从而支持储层物性预测。贝叶斯方法在裂缝性储层中的应用大多局限于合成案例。然而，在现场应用中，一个主要问题是贝叶斯先验是被证伪的，因为它不能预测油气藏的生产历史。在本文中，我们展示了如何利用全局敏感性分析（GSA）来确定先验被证伪的原因。然后，我们采用近似贝叶斯计算（ABC）方法，结合基于决策树的代理模型来拟合生产历史。我们将这两种方法应用于一个复杂的裂缝性油气藏，其中综合考虑了所有不确定因素，包括油层物理特性、岩石物理特性、流体特性、离散裂缝参数以及压力和渗透率的动态变化。我们成功地找出了证伪的几个原因。结果表明，我们提出的方法可以有效地量化裂缝性储层建模和流动模拟的不确定性。此外，关键参数的不确定性，如裂缝开度和断层传导率，得到了降低。
非常规油气的高效勘探开发已成为提高我国油气自给率的重要保障，但与常规油气和国外非常规油气相比，钻井中常遭遇的'井塌、井漏、高摩阻'和诱发的储层损害不仅影响成井率，更是'高成本、低产量与低效益'的重要原因。由特殊功能材料构成、可提高井壁质量的钻井液是解决这些难题的核心。但我国非常规油气储层条件具有复杂性、多变性和不确定性，国内外现有水基钻井液无法解决这些难题，油基钻井液虽具有一定优越性，但因环境污染风险和成本高等而使应用受限。近10 余年来，国内外热点研究具油基钻井液优点的水基钻井液，但都未取得突破性进展，其成为制约经济规模开发非常规油气的'共性与关键核心'重大技术难题。为此，本文由国际前沿仅提高钻井液自身抑制性和润滑性的外因法，拓展为同时随钻提高井壁质量的内外因结合法，并将仿生学引入石油工程化学材料合成领域，模仿海洋贻贝、猪笼草、蚯蚓等生物的生命活动、生物行为、组成与结构，利用研发的固壁剂、双疏抑制剂与键合润滑剂，研制了随钻提高井壁质量型保护储层钻完井液新技术。宏观和微观研究表明，该技术能减缓甚至阻止井壁岩石强度遭受破坏、岩石毛细管对水分的吸力反转为阻力、井壁高摩阻转变为超低摩阻，使水基钻井液的井壁稳定性、润滑性和储层保护效果超过典型油基钻井液；同时，废弃钻井液环境可接受，并可成为自然界植物的养分和生态循环系统中的一环，使其由环保型钻井液升级为生态型钻井液，实现了'成井率高、储层保护效果好、成本低、环境友好'一体化目标。该技术已在我国1000 余口高难度非常规油气井得到验证与推广应用，大幅缓减了'井塌、井漏、高摩阻'诱发的储层损害难题，平均井塌率减小82.6%、井漏发生率降低80.6%、摩阻复杂率降低80%以上、提速30%以上、油气井产量较以前提高1.5 倍以上。使原来必须使用油基钻井液方可完钻的井转变为水基钻井液完钻，已成为'规模、效益、环保'开发非常规油气资源行之有效的核心技术，并为保护储层技术开辟了新的研究方向，推动了石油工业与环境保护的协调发展；同时，本文通过向自然界学习成功建立了钻井液新技术，为石油工程原创性材料、技术与理论研发和创建提供了思想与灵感的不竭源泉。
经过70 多年的发展，机器翻译取得了巨大成就。特别是近年来，随着神经网络机器翻译（NMT）的出现，翻译质量得到了极大提高。本文首先回顾机器翻译的发展历程，从基于规则的机器翻译、基于实例的机器翻译，到统计机器翻译。然后详细介绍神经网络机器翻译技术的进展，包括基本原理和当前主流模型（Transformer），以及多语言翻译。接下来介绍机器同声传译的最新进展，探讨如何在翻译质量和时间延迟方面取得平衡。之后，介绍机器翻译丰富的产品形式和应用。最后，简要讨论机器翻译面临的挑战和未来的研究方向。
磷化锡（SnP）具有极佳的锂离子扩散能力和高理论比容量，是高功率锂离子电池的理想负极材料。然而，SnP的合成难度高，大尺寸晶粒导致的电化学不可逆也阻碍了其应用。根据密度泛函理论（DFT）计算，使用原位催化磷化方法可以显著降低SnP的相对生成能。因此，在还原氧化石墨烯（rGO）包裹的碳骨架内合成了SnP/CoP异质纳米晶。所得复合材料具有超快充放电能力（50 A·g−1时容量为260 mA·h·g−1），且循环1500次不会出现容量衰减（2 A·g−1时容量为645 mA·h·g−1）。充放电机理分析表明尺寸为4.0 nm的SnP/CoP纳米晶具有高反应可逆性，且CoP在较高电位生成的金属Co加速了低电位SnP反应的动力学，从而赋予材料超快充放电能力。相对电流密度的有限元模拟进一步验证了这一现象。
鸡蛋羹是一种在餐桌上常见的菜肴，在冷冻干燥后可得到均匀的多孔结构。鸡蛋羹中的蛋白质提供了丰富的碳和氮元素，并且鸡蛋羹的独特微观结构和可调节的电学参数使它成为一种潜在的多孔碳前驱体。本文以蛋清作为原材料，氮原位掺杂的多孔碳（NPC）和碳酸钾改性的NPC（PNPC）是通过一个简单的凝胶和碳化过程制备得到的。多孔碳的独特形貌继承于蛋白质，包括纤维簇、蜂窝孔和布满沟槽的骨架。这些结构具有优异的阻抗匹配和高效的内部损耗性能，使得到的多孔碳成为优异的无需金属元素掺杂的轻质电磁波吸收材料。作为多孔碳的代表之一，PNPC10-700 具有包括纤维簇、蜂窝孔和多孔骨架的多重
结构。并且，PNPC10-700 具有最大反射损耗值（66.15 dB；厚度为3.77 mm）和一个宽达5.82 GHz的有效吸收频段（从12.18 GHz到18 GHz，厚度为2.5 mm），这远超大部分文献中报道的数值。因此蛋清（蛋白质）的凝胶和后续碳化的结合是一种用于设计多孔碳吸波材料微观形貌和电磁性能的新方法。
在页岩气革命的背景下，乙烷干重整因在化学原料生产和碳减排方面的潜力而备受关注。本研究通过X射线光电子能谱、H2程序升温还原和能量散射X射线谱等手段，揭示了一种组成诱导的金属-载体强相互作用。氧化铈中Al的引入增强了金属与载体之间的相互作用，显著影响了Al-Ce-O载体表面FeNi活性组分的分散度，从而提升了FeNi/Al-Ce-O催化剂的乙烷干重整反应性能。随着载体中Al含量的增加，负载FeNi催化剂的乙烷和二氧化碳的转化率与转换频率（TOF）以及一氧化碳选择性和产率都呈现先增大后减小的趋势，与载体的理论有效表面积（TESA）的变化趋势相同。其中，Al含量为50%的FeNi/Ce-Al0.5催化剂在873 K下具有最好的乙烷干重整反应性能。结合原位傅里叶变换红外光谱（FTIR）分析观察到，Al的引入不仅增加了表面Ce3+和氧空位的含量，同时也促进了表面活性组分的分散，提升了负载FeNi催化剂的乙烷干重整性能。
鉴于元学习在众多领域取得的巨大成就，本文针对数据回归问题提出了融合度量学习和神经网络（NN）的局部二次嵌入学习（LQEL）算法。首先，通过优化输入输出空间里样本间度量的全局一致性来改进马氏度量（Mahalanobis metric）学习算法；同时，通过引入松弛约束进一步证明了改进的度量学习问题等价于一个凸规划问题。然后，基于局部二次插值假设原理，引入了两个轻量级的神经网络，其一用于学习局部二次模型中的系数矩阵，另一个则用于对从不同局部近邻获得的预测结果进行权重分配。最后，将两个子模型嵌入统一的回归框架中，并通过随机梯度下降（SGD）算法学习模型参数。所提出的算法优势在于可充分利用目标标签中隐含的信息找到更可靠的参考样本。并且，使用LQEL算法对变量进行差分建模，避免了因传感器漂移或不可测量变量导致的模型退化问题。多个基准数据集和两个实际工业应用数据集的计算结果表明，所提出的方法优于几种典型的回归方法。
地震超前探测方法是获取隧道前方复杂地质体结构的重要手段，对隧道工程的安全建设和灾害防治极为重要。针对目前隧道地震超前探测方法在获取掌子面前方地质体结构和物性参数时存在精度不足的问题，本文将高分辨率成像的声波频率域全波形反演方法应用于地震隧道超前探测，并研究了频率组选择策略以及观测系统对反演效果的影响，实现了隧道前方不良地质体的结构成像与物性反演。研究结果显示：本文基于常规频率域声波全波形反演的频率组选择策略，提出的覆盖垂直波数和抗混叠相结合的频率组选择策略，能够有效获得隧道前方地质体的空间结构和物性参数，并提高反演分辨率；本文通过线性增加隧道观测系统侧边长度，讨论不同隧道双边观测系统长度对反演成像的影响，得出侧边长度近似于掌子面宽度5 倍时反演效果最佳，超过该范围后继续增加侧边观测长度对反演结果影响可忽略；最后采用研究结果对复杂的多地层模型进行反演，得出掌子面前方复杂地层的准确结构形态和物性参数，验证了本文方法的可行性。
本文介绍了于2017 年在中国东部建立的新安江多尺度嵌套水文循环实验流域（XAJ-NEW）的研究背景、科学目标、实验设计和初步成果。该实验流域地处亚热带湿润季风气候区域，流域总面积为2674 km2。XAJ-NEW旨在在典型湿润山丘区构建一个多尺度嵌套水文气象综合观测实验系统，强化对水循环的精
细监测，探索水文过程时空尺度效应，揭示径流产生和分配机制。经过两年的观测运行，初步结果表明，包括降水、径流、地下水、土壤水在内的关键水文气象过程和要素的时空变率与尺度密切相关，并对冠层截留和地表地下径流组分的分配过程进行定量观测。对XAJ-NEW的持续监测可以进一步揭示产流和径流分配机制，揭示水文过程的时空尺度效应，理解气候变化对水文过程的影响。以上成果可以为理解多尺度水文过程及该过程对气候要素的响应、完善模型参数化方案、增强气候预测提供新的见解。
室内环境质量对人们的健康和福祉有显著影响，环境参数的连续监测与用户反馈已成为建筑业和学术界普遍关注的问题之一。现有关于环境监测系统的研究大多关注于传感器精度与成本效益的提升，而忽略了环境与用户之间的交互作用。为此，本团队开发了一种建筑环境智能监测与反馈系统，即智能建筑环境监测器（IBEM），既解决了室内环境参数的高时空分辨率、大通量、精准监测难题，又实现了环境与用户之间的反馈交互和主客观数据的同步采集。在硬件层面，IBEM集成了温度、相对湿度、PM2.5、CO2及照度多类传感器，并通过结构和电路优化设计减小了传感器之间的相互干扰，其测试精度经过与标准仪器的比对实验得到了有效验证，结果显示IBEM与标准仪器的测量数据基本一致，相关性强、误差小（R2 > 0.97，拟合斜率介于1.01 和1.05 之间）。在软件层面，基于无线通信和云技术建立了Web 端和移动端的可视化平台与用户交互界面，形成了环境数据的信息流及环境数据与用户交互反馈的通路。目前，IBEM已在国内18 个城市的131 栋建筑中得到了广泛应用，测点数量共1188 个，典型应用场景包括了室内环境问题的靶向诊断、主客观环境数据的关联分析等。综上，IBEM为人居环境领域的学术研究和工程实践提供了重要技术支撑。
使用碳纳米管替代微米级纤维可增强超高性能混凝土（ultra-high performance concrete, UHPC）的抗冲击性能，但碳纳米管的弱润湿性和低分散性以及碳纳米管与UHPC之间的弱界面结合限制了其增强效果的充分发挥。因此，本文拟通过官能团化处理提高碳纳米管对UHPC抗冲击性能的增强效果。研究结果表明，通过碳纳米管的官能团化处理可使C‒S‒H 凝胶中的Si‒O‒Ca‒O‒Si 配位键发生断裂，进而在UHPC基体中形成以碳纳米管为中心的增强网络。此外，掺入官能团化碳纳米管（尤其羧基化碳纳米管）可显著降低骨料-基体界面宽度甚至消除界面，提高UHPC 结构整体性。另外，复合官能团化碳纳米管可降低UHPC的孔隙率及孔隙（尤其纳米级孔隙）尺寸，进而诱导UHPC内部C‒S‒H 凝胶收缩，从而增加凝胶内部水化产物的结构致密性。由于上述官能团化碳纳米管对UHPC微观结构的改善作用，复合材料在200~800 s−1应变率冲击压缩荷载作用下的动态抗压强度、动态峰值应变、冲击韧度和冲击耗散能显著提高。在所有复合材料中，羧基化碳纳米管（尤其是羧基化短碳纳米管）复合UHPC的抗冲击性能普遍优于普通及羟基化碳纳米管复合UHPC，甚至超过高掺量的钢纤维复合UHPC。
已有大量研究对施工中的返工问题进行了研究，但解决返工问题的成效有限，仍然困扰着施工进程，这对项目的绩效产生不利影响。几乎所有返工研究都侧重于确定其近端或根本原因，因此忽略了导致返工的条件。本文借鉴了之前的实证研究，对这一空白进行了研究，以提供一个急需的理论框架，从而更好地理解返工原因、返工后果以及如何在施工期间减少返工。从审查中得出的理论框架使施工组织认识到，减少返工应首先建立一套差错管理文化，包括真正的领导力、心理安全、差错管理导向和复原力。本研究认为，一旦在施工组织及其项目中建立了差错管理文化，施工组织就能更好地认识用于解决返工问题的方法、工具和技术的益处，如精益生产®和建筑信息模型。本文还为未来研究提供了方向，并确定了对实践的意义，以便能够在施工中减少返工。