中国石油大学（华东）《人工智能应用（智能油气系统研发版）》2024-2025 学年第一学期期末试卷

班级班级学号姓名本科．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．密．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．封．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．试卷说明：1、试卷满分100分，120分钟完成试卷；2、钢笔或圆珠笔直接答在试题中（除题目有特殊规定外）；3、答卷前将密封线内的项目填写清楚。题号一二三四五总分合分人复核人满分100得分一、选择题（本大题总共15小题，每题2分，共30分）1.人工智能中，用于描述数据分布的一种常见模型是A.决策树B.神经网络C.概率分布D.支持向量机2.在油气系统中，利用人工智能技术进行油藏描述时，通常会涉及到的数据处理环节不包括A.数据清洗B.数据加密C.特征提取D.数据归一化3.以下哪种算法常用于人工智能中的分类任务A.K-Means算法B.线性回归算法C.朴素贝叶斯算法D.最小二乘法4.智能油气系统研发中，对于实时监测数据的分析，主要运用的人工智能技术是A.强化学习B.深度学习C.自然语言处理D.计算机视觉5.人工智能在油气勘探中的作用不包括A.提高勘探效率B.降低勘探成本C.完全替代人工勘探D.优化勘探方案6.在人工智能模型训练中，验证集的作用是A.训练模型参数B.评估模型性能C.增加数据量D.提高模型复杂度7.油气生产过程中，利用人工智能预测设备故障，常用的技术手段是A.聚类分析B.关联规则挖掘C.异常检测D.数据可视化8.以下关于人工智能在智能油气系统中的应用，说法错误的是A.可以实现自动化生产调度B.能提高油气采收率C.无法处理复杂地质数据D.有助于优化管道输送9.人工智能中的模型评估指标，对于分类问题常用的是A.均方误差B.准确率C.召回率D.F1值10.在智能油气系统研发中，数据预处理的目的不包括A.提高数据质量B.降低数据维度C.增强数据安全性D.便于模型训练11.以下哪种人工智能技术可用于油气田的产量预测A.卷积神经网络B.循环神经网络C.深度信念网络D.以上都可以12.智能油气系统中，利用人工智能技术进行地质建模时，需要考虑的因素不包括A.地质构造B.岩石物理性质C.人类活动影响D.地层流体性质13.人工智能在油气管道泄漏检测中的应用，主要基于A.图像处理技术B.声学检测技术C.传感器数据分析D.光学检测技术14.以下关于人工智能算法的特点，描述正确的是A.决策树算法简单易懂，适合处理高维数据B.神经网络算法计算效率高，可快速收敛C.支持向量机算法对异常值敏感D.聚类算法不需要预先指定类别15.在智能油气系统研发中，运用人工智能技术优化钻井路径，主要依据的是A.地质数据和油藏模型B.钻井设备性能C.操作人员经验D.天气条件二、填空题（本大题总共5题，每题4分，共20分）1.人工智能在油气系统中的应用主要包括勘探、开发、生产等环节，其中在开发环节利用人工智能技术可进行油藏数值模拟，其目的是____________________。2.智能油气系统研发中，常用的深度学习模型有____________________、____________________等。（写出两种即可）3.在人工智能算法中，梯度下降法是一种常用的____________________算法，其作用是____________________。4.油气生产过程中，利用人工智能进行设备故障诊断，首先需要收集设备的____________________数据，然后运用合适的算法进行分析处理。5.人工智能在油气管道监控中的应用，可通过对管道沿线的____________________数据进行实时监测和分析，及时发现管道泄漏等异常情况。三、简答题（本大题总共6题，每题4分，共24分）1.简述人工智能在油气勘探中的主要应用场景。2.说明在智能油气系统研发中，数据标注的重要性。3.解释什么是机器学习中的过拟合现象，并说明在油气领域应用中如何避免过拟合。4.简述利用人工智能技术优化油气田生产调度的原理。5.列举人工智能在油气管道运输安全保障方面的应用措施。6.阐述深度学习在智能油气系统中的优势和面临的挑战。四、案例分析题（本大题总共2题，每题6分，共12分）1.某油气田在进行油藏描述时，采用了人工智能技术。通过收集大量的地质数据、测井数据等，运用机器学习算法建立了油藏模型。在模型建立过程中，遇到了数据不平衡的问题。请分析数据不平衡对模型的影响，并提出解决数据不平衡问题的方法。2.某智能油气系统在运行过程中，利用人工智能进行设备故障预警。最近发现预警准确率有所下降。请分析可