石油勘探開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用

前言：想要寫(xiě)出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了石油勘探開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用范文，希望能給你帶來(lái)靈感和參考，敬請(qǐng)閱讀。

在智能化、“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)的新時(shí)代背景下，石油勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展是能源行業(yè)極為核心與避不開(kāi)的重要戰(zhàn)略研究目標(biāo)。隨著石油資源品質(zhì)的不斷劣質(zhì)化，油氣資源開(kāi)采的難度不斷加大，開(kāi)采成本逐年攀高，油氣勘探開(kāi)發(fā)面臨的新挑戰(zhàn)是拋棄以前“儲(chǔ)量為王”，樹(shù)立“數(shù)據(jù)為王”的新理念，加大數(shù)據(jù)治理力度，提升數(shù)據(jù)價(jià)值。同時(shí)，數(shù)據(jù)、算力、算法、場(chǎng)景“四位一體”，共同驅(qū)動(dòng)人工智能技術(shù)“以點(diǎn)帶面”在石油勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域應(yīng)用。

近些年來(lái)，人工智能技術(shù)已逐步應(yīng)用于石油勘探開(kāi)發(fā)中的沉積儲(chǔ)層研究、測(cè)井解釋、物探處理、鉆完井、油藏工程等多個(gè)領(lǐng)域，并取得了一定的進(jìn)展。沉積儲(chǔ)層研究方面，部分學(xué)者開(kāi)始借助于巖心圖像的智能化分析實(shí)現(xiàn)沉積儲(chǔ)層的精準(zhǔn)量化研究，取得了一定的工業(yè)應(yīng)用效果，并展現(xiàn)出巨大應(yīng)用潛力。測(cè)井方面，部分石油企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在曲線(xiàn)重構(gòu)、巖性識(shí)別、儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)、油氣水層識(shí)別、智能分層、成像測(cè)井等方面開(kāi)展了探索研究和初步應(yīng)用。物探方面，利用目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像分類(lèi)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)構(gòu)造解釋、地震相識(shí)別、地震波場(chǎng)正演、地震反演、初至拾取、地震數(shù)據(jù)重建與插值、地震屬性分析等地震數(shù)據(jù)處理解釋。鉆完井方面，人工智能應(yīng)用主要體現(xiàn)在井眼軌道智能優(yōu)化、智能導(dǎo)向鉆井、鉆速智能優(yōu)化等。油藏工程方面，利用精細(xì)分層注水“硬數(shù)據(jù)”實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的油氣水井智能注水優(yōu)化，極大地提高了采收率。此外，基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)量預(yù)測(cè)、生產(chǎn)措施的智能優(yōu)化等應(yīng)用也取得了初步效果。

總體而言，人工智能技術(shù)在石油勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用“如日方升”，但石油勘探開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用“道阻且長(zhǎng)”，人工智能工業(yè)化落地應(yīng)用面臨重重困難。一方面，數(shù)據(jù)共享難，數(shù)據(jù)質(zhì)量管控機(jī)制尚不完善?！皵?shù)據(jù)大不等于大數(shù)據(jù)”，油氣勘探開(kāi)發(fā)雖然積累了海量的數(shù)據(jù)，但是由于缺乏有效的質(zhì)量管控和共享機(jī)制，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題堪憂(yōu)，強(qiáng)中心化產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)孤島。另一方面，“新瓶裝舊酒”現(xiàn)象突出，探索應(yīng)用多，工業(yè)落地少。人工智能如果沒(méi)有做到減員增效，那就是沒(méi)用的，是花架子。目前，部分項(xiàng)目在立項(xiàng)過(guò)程中存在蹭熱點(diǎn)現(xiàn)象，多以“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”，而非“需求驅(qū)動(dòng)”，不能解決油田一線(xiàn)的生產(chǎn)問(wèn)題，因而也無(wú)法做到真正的減員增效。同時(shí)，“小樣本”、儲(chǔ)層非均質(zhì)性、多解性等客觀原因也給人工智能的應(yīng)用落地增加了很大的難度。

行而不輟，未來(lái)可期。人工智能應(yīng)用是一項(xiàng)持久攻堅(jiān)戰(zhàn)，不能一蹴而就，需要以點(diǎn)帶面，逐漸鋪開(kāi)。采取近期發(fā)展戰(zhàn)略和遠(yuǎn)期發(fā)展戰(zhàn)略相結(jié)合的方式，統(tǒng)籌考慮頂層設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)治理、研發(fā)布局、工業(yè)推廣、人才培養(yǎng)等方面，實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展。深化油氣勘探開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)管理、提取使用一體化應(yīng)用技術(shù)，利用區(qū)塊鏈等技術(shù)加大油氣勘探開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)治理體系研究，形成全新“智能數(shù)據(jù)”，構(gòu)建“平臺(tái)+數(shù)據(jù)+模型+應(yīng)用”AI賦能體系。建成新業(yè)態(tài)和新生態(tài)，聚焦勘探開(kāi)發(fā)一體化，實(shí)現(xiàn)勘探開(kāi)發(fā)研究和生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)智能化。石油勘探開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用有助于能源企業(yè)提質(zhì)增效、降本減負(fù)，加快國(guó)家能源安全以及碳達(dá)峰、碳中和的戰(zhàn)略進(jìn)度。

作者:劉合 單位:中國(guó)工程院