经过近一年的规划和筹备，北京力会澜博能源技术有限公司于近日正式收到河北化工学会关于同意合作设立大数据剥茧算法实践中心的批文，标志着剥茧算法在完成理论完善、实践评价后，正式进入商业化推广与应用的新阶段。
剥茧算法作为一种基于概率学原理的大数据分析手段，利用工程原生数据，建立“层”、“维”空间结构，以数据模型代替解析模型，构建多因素影响数学关系构建，完成无人为干预环境中主控因素筛选，实现工程因素复杂作用关系“抽丝剥茧”式数据化解构与表征。相对常规算法，剥茧算法具有受工程因素人为误差干扰小、复杂多因素环境适应性强、数据模型具备开源性优化能力等优势。
剥茧算法最早于2004年，由团队为解决低密度绒囊钻井流体配方优化与成本控制而提出。至2008年，剥茧算法应用目标从绒囊钻井流体单一体系扩展至绒囊堵水流体、绒囊修井流体等多类型体系，计算目标也从单一密度参数延伸至封堵能力、伤害能力等多目标参数，实现“点”到“线”的升级。2012年，剥茧算法从绒囊系列流体专用辅助算法脱离，发展成为独立的大数据处理工具，并先后完成煤层气产量诊断（2012）、油井压裂产量预测（2012）、破碎性储层漏失分析（2013）、破碎性储层伤害评价（2017）、致密气选择性控水需求诊断（2019），低压气井修井漏失对策研究（2019）及超深井井壁失稳主控因素研究等（2020）领域，实现了“线”到“面”的跨越。依托剥茧算法，团队已先后完成多层合采产量模拟系统、控缝高压裂模拟等物理模拟设备，以及储层敏感性诊断软件、低压气井漏失程度预测软件等数据终端的开发和优化，有效改善了工程实际与室内物理模拟、数值分析等传统方法的对接准确性。
后续，团队将充分利用大数据剥茧算法实践中心的平台优势，继续深化与各科研高校、研究院所等单位合作关系，充分利用团队现场防漏堵漏与储层保护系列技术应用数据，实现工程需求诊断数据化、专项技术研发信息化、现场工程实践智能化的战略目标。