SSSDScientific and Social Sustainable Development3066-89643066-8980Art and Design10.61369/SSSD.2025060010Article基于人工智能的油气水处理工艺仿真研究https://artdesignp.com/journal/SSSD/1/6/10.61369/SSSD.2025060010刘国庆2025162025-05-28人工智能技术的快速发展和应用领域的不断扩展，改变了传统油气水处理工艺方式，使之更加高效、精准和节约，本文将基于人工智能，从油气水处理工艺仿真相关概述及技术特点分析入手，对其进行深入研究，不断提高油气水处理工艺技术水平。人工智能,数据分析,油气水处理工艺,精准,仿真

 [1]牛鹏涛,杜渐,潘诗元,等. 基于机器学习的油气水三相混输管道起点压力预测 [J]. 油气田地面工程, 2025, 44 (02): 36-41+48. [2]王福昌,谈涛,高阳,等. 漏失及油气水侵严重长封固段致密油气井一次上返固井技术 [J]. 石油钻采工艺, 2024, 46 (03): 292-297+316. [3]邓翔天. 油气水多相流相含率超声测试优化方法研究[D]. 武汉科技大学, 2024. [4]汉继程,官自超,王伟杰,等. 某海底油气水混输管道内腐蚀风险分析与控制建议 [J]. 涂层与防护, 2024, 45 (02): 5-9+46. [5]苏茜,邓翔天,刘振兴. 油气水三相流相含率超声测试模型优化 [J]. 化工进展, 2024, 43 (02): 791-799. [6]彭琴,刘斌,刘春艳,等. 考虑油气水三相流的水平井产能计算新方法 [J]. 复杂油气藏, 2023, 16 (04): 444-448. [7]苏茜,夏志飞,刘振兴. 基于RBF的油气水段塞流流型超声识别方法 [J]. 化工进展, 2024, 43 (02): 628-636. [8]牛永斌,荆楚涵,邵威猛,等. 生物扰动油气水储层的研究现状及展望 [J]. 沉积学报, 2023, 41 (06): 1934-1953. [9]符强,谭忠健,李鸿儒,等. 基于气测与地化多参数组合的录井油气水解释模型 [J]. 录井工程, 2023, 34 (02): 65-71. [10]李雪莹. 基于深度学习的油气水多相管流量预测研究 [J]. 油气田地面工程, 2023, 42 (06): 14-19. [11]张李娜. 油气水三相流在线分离与流态辨识方法研究[D]. 东北石油大学, 2023.  [12]徐念念. 浅谈油气水分离处理工艺流程及技术探讨 [J]. 清洗世界, 2022, 38 (03): 23-24.