综合性AI技术引领油气勘探智能化发展未来

肖倚天 孙旭东

➤通过机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）等先进技术，人工智能（AI）能够高效处理和分析大规模复杂的地质数据，为勘探工作提供更加精准的地下构造与属性分析，大幅提高油气勘探成功率和开发效率

➤以深度学习为代表的AI技术自2015年逐步开始进入油气领域，取得了非常广泛的应用，深度学习将作为最核心的AI技术，推动石油行业的数字化转型和智能化发展

➤新兴的前瞻技术为传统勘探方法提供了新的发展方向和视角，正在逐渐改变AI技术应用的模式，机器学习及深度学习将与其他各类新技术融合成为一种更加强大的综合性技术

➤未来石油勘探行业将更加重视跨行业合作和创新模式，这包括与科技公司、环保组织和学术机构的合作，共同开发新技术和解决方案；石油勘探行业将向更加智能化、环境友好和协同合作的方向发展

随着全球油气资源的衰减和勘探技术的日益复杂化，传统的石油勘探方法正面临着巨大挑战。资源的发现难度加大、开采成本升高及环境保护的要求，都迫切需要新的技术来解决这些问题。在这样的背景下，人工智能（AI）技术的引入成为石油勘探领域的一次革命性创新。AI的应用不仅仅是技术的简单迭代，它代表着一种全新的工作方式和思维模式的转变。

AI技术在石油勘探领域的应用涵盖了从数据处理模式识别，到预测分析等多个方面。通过机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）等先进技术，AI能够高效处理和分析大规模复杂的地质数据，为勘探工作提供更加精准的地下结构分析，大幅提高油气勘探的成功率和效率。此外，AI技术在优化钻井计划、预测钻探风险、降低操作成本等方面的应用，也展现出了巨大的潜力。

以深度学学为代表的AI技术在油气领域应用广泛

AI技术在油气中的应用可以延伸到20世纪90年代，以模式识别、基因算法、BP神经网络（神经网络模型）为代表的机器学习方法已经开始应用于测录井信息处理解释、构造解释、地震属性识别等。2015年之后，以深度学习为代表的AI技术在油气领域逐步开始应用探索，取得了非常广泛的应用。

人工智能当前在石油勘探中应用的示意图。 肖倚天/供图

在石油勘探领域，数据处理和分析是AI应用最为关键的领域之一，随着勘探技术的进步，数据量大幅增加，AI技术尤其是机器学习和深度学习技术，在处理大规模复杂数据集方面展现了显著优势，这些技术能从地震数据、井下测井数据及其他地质信息中提取关键特征，辅助地质学家进行更准确的地下构造分析和油气藏评估，可以更有效地识别油气藏位置，预测油气产量，从而优化勘探开发策略；能极大提高地震数据解释的准确性和效率。利用先进的机器学习模型，可以自动识别地震图像中的关键地质特征，如断层、岩层界面等，还能帮助揭示难以察觉的地震信号，提供深入的地质洞察，这对于复杂或难以解释的地震数据尤为重要。在钻井过程中，AI系统可以实时监控钻井参数，预测钻头磨损、井涌井漏等潜在问题并给出优化建议，这种实时分析和预测能力有助于避免成本高昂费用；在油气藏生产阶段，AI能根据历史生产数据和地层特性优化油井产量，有效延长油田的生产寿命，并提高资源的整体开采效率，机器学习技术还能对影响产能的复杂因素进行建模和预测，这些模型能够帮助工程师更准确地估计油气田的潜在产量，并找到提高采收率的最佳策略；AI技术还可以在石油勘探开发过程中进行风险评估和管理，分析地质和运营数据，预测钻井和生产过程中可能出现的风险，如爆炸、井下事故等，使企业能够采取预防措施，减少事故发生的可能性，确保作业的安全性。

深度学习相对于传统的机器学习，在方法上不需要人为参与构建较多的“特征参数”，同时也能够充分发挥大数据的优势。由于深度学习本身是建立在海量数据基础上的人工智能算法，因此，随着大数据技术与数据湖（Data Lake）建设的推进，以及更多应用场景的探索，深度学习在越来越多的领域展现出相对于传统数学模型的优势。

近年来，深度学习在油气勘探开发领域取得了非常广泛的应用，石油行业产生的海量数据可以通过深度学习技术进行整合、清洗和分析，挖掘出隐藏的信息和模式，为业务决策提供依据。未来，基于技术发展和更多应用场景的探索，深度学习将作为最核心的人工智能技术，推动石油行业的数字化转型和智能化发展。

油气资源评价。深度学习能够从大量地质、地球物理和地球化学数据中提取有用信息，改进油气资源的评估方法和精度。

地震数据解释。以识别地下岩层结构、预测储集层的位置和属性。

测井数据分析。在测井曲线重构、岩性识别、储层参数预测、油气水层识别，以及智能分层等方面进行更准确地分析。

采油生产优化。通过实时处理来自油井的物联网数据，深度学习可以帮助预测产量，并指导水驱开发过程中的实时调控。

智能钻井。深度学习借助井场多参数的实时采集，可用于预测钻井风险，包括地层压力变化、钻井液漏失等，从而减少非生产时间并提高钻井效率。

故障检测与诊断。通过对油气生产设备传感器数据进行实时监测和分析，深度学习可以提前预测设备故障，减少停机时间并确保安全。

油藏建模与模拟。深度学习不仅可以用于建立更为精确的油藏模型，也可以构建油藏模拟代理模型来模拟地下流体流动，以便更好地理解和控制油田开采过程。

自动化与机器人技术。结合计算机视觉和自然语言处理技术，深度学习驱动的机器人和无人机可在危险或难以到达的环境中执行任务，如海底管道检查或现场监测。

决策支持系统。基于大数据和深度学习的技术可以为管理层提供决策支持，帮助他们更好地理解复杂的石油生产环境，制定战略规划。

目前，全球多家公司已成功在油气勘探开发领域应用AI技术

位于美国加利福尼亚州帕洛阿尔托的Maana公司专注于油腐蚀风险分析，该公司提供一款名为“计算知识图谱”的软件，这个软件利用预测性分析帮助石油和天然气公司减少因油腐蚀导致的非计划维护。通过机器学习分析维护数据，如炼油厂事故报告和不同类型原油的物理特性数据，Maana的软件能够识别以往情况下导致腐蚀的因素，从而提高运营效率和安全性。

贝克休斯公司（Baker Hughes）与人工智能企业英伟达（Nvidia）合作，利用基于AI的分析帮助石油和天然气公司从数据中获得有用信息，以降低勘探、提取、处理和运输石油的成本。贝克休斯公司开发的基于深度学习的分析软件能够帮助员工根据收集的数据做出更好的商业决策。该解决方案能分析大量的生产和传感器数据，如泵压、流量和温度，以预测哪些设备和部件可能会出现故障，从而实现预测性维护。

道达尔石油（Total Oil）与谷歌云（Google Cloud）的合作旨在开发一种AI系统，用于分析地下数据，以改进其勘探和生产（E&P）过程。这一合作目标是开发一种能够分析图像文件、将发现与从技术文档中提取的信息相关联的软件，并将这些信息汇总成一个可查询的AI助手。该助手能以自然语言回答有关地下数据的问题，从而提高勘探的效率和精确度。

埃克森美孚（Exxon Mobil）与麻省理工学院（MIT）的研究人员合作，共同开发深水勘探机器人，以自动化烃类勘探过程。这些机器人被设计用于自动化自然渗漏检测和表征过程。埃克森美孚表示，这些机器人能够在海底上方缓慢移动几英尺，检测和分析自然渗漏的烃类，这对于提高深水勘探的精确性和效率具有重要意义。

以上案例充分展示了AI技术在石油勘探和开发领域的广泛应用，以及取得的成果。从优化数据分析到自动化勘探过程，这些技术的成功应用为整个行业提供了新的思路和解决方案，有助于提高勘探效率、降低成本，同时保障环境的可持续性。

新兴的前瞻技术正逐渐改变AI技术应用模式

随着AI技术的不断进步，新兴的前瞻技术正在石油勘探领域中发挥越来越重要的作用，它们为传统的勘探方法提供了新的发展方向和视角。更为重要的是，这些新技术正在逐渐改变人工智能技术应用的模式，机器学习及深度学习不再作为一种重要的计算分析方法，而是与其他各类新技术融合成为一种更加强大的综合性技术。

开放数据环境标准（OSDU）是石油和天然气行业的一项重大变革，在一定程度上，它是为大数据分析和人工智能应用而准备的。OSDU来自于几乎所有具有国际影响力的油公司及油气服务公司所共同推动的一项数据标准和软件平台，它旨在通过提供一个标准化和互操作的数据平台来优化数据管理和分析过程。在石油勘探过程中，OSDU可以帮助公司高效管理海量的地质、地震、油藏、钻井等数据，显著提高数据处理效率，加速勘探决策过程。此外，OSDU促进了不同数据提供商、软件开发商、油气公司的数据源和应用之间的集成，有助于实现更全面和精确的地下资源评估。通过这种方式，OSDU不仅提高了数据的可访问性和可用性，还促进了跨部门和跨公司的协作，以大数据分析的思维模式加快了创新速度。

油藏替代模型在过去两年获得了蓬勃的发展，这种深度学习模型将传统的油藏数值模拟计算从过去的数日甚至数月，缩短到了分钟级别。这些模型使用机器学习算法模拟油藏的物理和化学特性，预测油气藏的行为和性能，其基本原理是使用传统模拟方法的数模成果来训练深度学习模型，通过深度学习模型对于传统数学方法形成一个全面的拟合，从而在保证准确度的基础上来替代传统模型应用于快速模拟计算。与传统的物理模型相比，这些代理模型在资源评估的精确性上有显著提升，同时大幅减少了对传统模型的依赖，提供了更快速和灵活的决策支持。油藏替代模型的应用不仅改善了资源评估和勘探策略的制定，还有助于优化生产和管理流程。

大语言模型，如GPT和BERT，正改变着石油勘探中的数据解析和知识提取方式。这些模型能够处理和分析大量的技术文档、研究报告和历史数据，快速提取关键信息。在复杂的油气勘探项目中，大语言模型可以协助地质学家和工程师更有效地获取和整合知识，支持勘探决策。例如，这些模型可以自动识别和总结文档中的关键地质特征、历史生产数据和安全信息，从而加快勘探进程并提高决策的准确性。

数字孪生技术，通过创建油气资产的虚拟副本，为石油勘探和生产过程提供了一种全新的管理和优化方法。借助于物联网、大数据分析、虚拟现实技术和油藏机理模型的深度整合，这项技术能够实时监测和模拟油气藏的性能。利用数字孪生技术建立的虚拟化工作环境，企业可以更有效地管理其资产，优化生产操作，降低风险。这种技术不仅能提高资源的利用效率，还能减少环境影响，助力企业实现可持续发展目标。

AI技术在未来油气工业的应用趋势及多重挑战

未来，深度学习在地震数据解释和油藏特性建模方面的应用将变得更加精细化和自动化，云计算的引入将为处理和分析大规模地质和地震数据提供强大的计算能力和灵活性。随着对环境保护的重视加大，将推动开发和应用更多环境友好的勘探技术，AI技术将在评估和减少勘探活动对环境的影响方面发挥重要作用。而为了应对复杂的全球性挑战，未来石油勘探行业还将更加重视跨行业合作和创新模式，这包括与科技公司、环保组织和学术机构的合作，共同开发新技术和解决方案。

这些趋势预示着石油勘探行业将向更加智能化、环境友好和协同合作的方向发展。行业需要不断探索如何克服技术限制、应对数据挑战，同时在经济和政策框架下推动技术的可持续发展。

未来，AI技术在石油勘探领域的应用预计将在以下方面发挥更大作用：

技术方面，深度学习和云计算等新兴技术将进一步革新石油勘探流程。深度学习的应用，特别是在地震数据解释和油藏属性建模方面，将变得更加精细化和自动化。云计算将为处理和分析大规模地质和地震数据提供更强大的计算能力和灵活性。

行业方面，可持续发展和环境保护将成为未来石油勘探行业的重点。AI技术将在评估和减少勘探活动对环境的影响方面扮演更加关键的角色，包括优化能源使用、减少温室气体排放和保护生态系统。跨行业合作将成为推动创新和解决行业挑战的重要途径。这包括与科技公司、学术机构和政府机构的合作，共同开发新技术和解决方案，促进知识共享和技术转移。

与此同时，AI技术在石油勘探领域的发展也面临多重挑战。

技术限制。尽管AI算法，特别是深度学习模型，在石油勘探中显示出巨大潜力，但它们通常需要大量的数据和高性能计算资源，这些模型的有效性高度依赖于训练数据的质量和数量，以及算法本身的精心设计。此外，这些高级模型的复杂性可能导致计算成本和时间的显著增加。

可解释性问题。AI模型特别是基于深度学习的复杂模型，常被视为难以解释的“黑盒”，这在需要高度精确和可解释结果的石油勘探领域尤其成问题，可能导致用户信任度低和决策质量的不确定性。

数据质量和可用性问题。石油勘探产生的海量数据需要有效整合和标准化，这是一个重大挑战。数据的异构性和复杂性要求开发高效的数据处理和分析方法，以确保数据质量和可用性。

数据隐私与安全。随着数据的数字化和共享，数据隐私和安全成为日益突出的问题，保护敏感信息，如勘探数据和商业秘密，是确保行业可持续发展的关键挑战之一。

经济和政策因素。尽管AI解决方案有潜力带来长期的效益，但其开发和部署初期所需的显著资本投资可能对某些公司构成挑战。

政策和法规。石油勘探活动受到严格的政策和法规控制，AI应用必须遵守相关规定，这可能限制技术的采用和创新空间。