油气地质勘探与人工智能
油气地质勘探与人工智能
油气勘探：能源探寻的 “寻宝之旅”
在当今世界，能源是国家发展的命脉，而油气资源作为重要的能源支柱，对国家能源安全起着举足轻重的作用 。油气勘探就像是一场充满挑战与未知的 “寻宝之旅”，勘探人员深入地下，凭借专业知识和技术，寻找那些隐藏在深处的油气宝藏。
我国在油气勘探领域成果斐然。在陆地，鄂尔多斯盆地不断传来好消息，这里不仅有储量超 10 亿吨级的庆城页岩油大油田，还有苏里格大气田保持着 300 亿立方米的高产稳产 ，延安气田也成功上产 120 亿立方米。在海洋，渤海油田已建成国内第一大原油生产基地，我国首个深水高压气田 “深海一号” 全面建成，带动海洋油气产量大幅增长，产量当量有望达 9000 万吨规模。这些成果的取得，离不开科研人员的不懈努力和勘探技术的不断进步。但随着勘探的深入，面临的挑战也越来越大，复杂的地质条件、深层和非常规油气资源的勘探难度等，都对传统勘探技术提出了新的考验。此时，人工智能的出现，为油气勘探带来了新的曙光。
传统油气地质勘探：困难重重的征途
（一）地质条件的复杂性
地球上的地质构造丰富多样，不同地区的地质条件犹如风格迥异的 “宝藏地图”，各有其独特之处。在板块运动活跃的区域，如环太平洋地区，这里的地质构造极为复杂，频繁的板块碰撞与俯冲，造就了众多高耸的山脉、深邃的海沟，也形成了复杂多变的褶皱与断层。这些褶皱就像大地的 “皱纹”，层层叠叠，断层则如同大地的 “裂痕”，纵横交错 ，使得地下的地质结构宛如迷宫一般。在这种复杂的地质条件下，油气的储存和运移规律变得异常难以捉摸，给勘探工作带来了极大的挑战。
不同地区的地层特性也各具特点。在沙漠地区，如我国的塔里木盆地，干燥的气候使得地表覆盖着厚厚的沙层，这些沙层不仅给勘探设备的运输和安装带来困难，还会对地震波等勘探信号产生干扰，降低勘探数据的质量。同时，沙漠地区的地层往往具有较强的非均质性，岩石的孔隙度、渗透率等参数在短距离内可能发生较大变化，这进一步增加了勘探的难度。在海洋环境中，尤其是深海区域，巨大的水压、复杂的海底地形和恶劣的海况，对勘探设备的性能和稳定性提出了极高的要求。海底的沉积物类型多样，从软泥到坚硬的岩石都有，且海底地层的地质构造也较为复杂，这些因素都使得海洋油气勘探成为一项极具挑战性的工作。
（二）数据处理的庞大与繁杂
在油气地质勘探过程中，各种先进的勘探技术就像勤劳的 “数据采集员”，不断地收集着海量的数据。地震勘探通过向地下发射地震波，并接收反射回来的信号，来获取地下地质结构的信息。一次大规模的地震勘探可能会产生数 TB 甚至数十 TB 的数据，这些数据包含了地震波的传播时间、振幅、频率等多种信息，需要进行精确的处理和分析，才能从中提取出有用的地质信息。钻井勘探则会获取大量的岩芯样本和测井数据，岩芯样本记录了地下岩石的物理性质、化学成分等信息，测井数据则包括电阻率、声波时差、自然伽马等多种参数，这些数据对于了解地下地层的特征和油气分布情况至关重要。此外，还有地质调查、地球物理勘探等其他勘探手段，也会产生大量的数据。
面对如此庞大的数据量，传统的数据处理方法显得力不从心。这些数据往往具有高度的复杂性和多样性，不同类型的数据之间可能存在着复杂的关联关系，需要进行综合分析才能得出准确的结论。而且，数据中还可能存在噪声、缺失值等问题，需要进行数据清洗和预处理，以提高数据的质量。在处理这些数据时，需要运用复杂的算法和模型，进行数据的反演、成像、解释等工作，这不仅需要大量的计算资源，还需要专业的技术人员进行操作和分析。例如，在地震数据处理中，为了提高成像的精度，需要采用先进的偏移成像算法，对地震波的传播路径进行精确的模拟和计算，这一过程需要消耗大量的计算时间和内存资源。
（三）勘探成本与风险高
油气地质勘探是一项成本高昂的工作，其成本主要包括勘探设备的购置和维护费用、人力资源成本、数据采集和处理费用等多个方面。勘探设备是勘探工作的重要工具，从地震勘探的大型震源设备、接收仪器，到钻井勘探的钻机、钻头等，这些设备的价格都非常昂贵。而且，随着勘探技术的不断发展和勘探难度的增加，对勘探设备的性能要求也越来越高，这进一步增加了设备的购置成本。以深海钻井平台为例，一座现代化的深海钻井平台造价可达数亿美元，其维护和运营成本也非常高昂。人力资源成本也是勘探成本的重要组成部分，勘探工作需要大量的专业技术人员，包括地质学家、地球物理学家、工程师等，这些人员的薪酬待遇较高，而且培养周期长，进一步增加了勘探成本。此外，数据采集和处理费用也不容忽视，如地震勘探的数据采集需要雇佣专业的采集队伍，使用大量的采集设备，数据处理则需要使用高性能的计算机和专业的软件，这些都需要投入大量的资金。
除了成本高，油气勘探还面临着诸多风险。地质风险是其中最为主要的风险之一，由于地质条件的复杂性和不确定性，勘探人员很难准确预测地下是否存在油气以及油气的储量和质量。即使在勘探前期进行了详细的地质研究和分析，也可能因为一些未知的地质因素，导致勘探结果不理想。例如，在勘探过程中可能会遇到断层、褶皱等地质构造，这些构造可能会使油气藏的形态和分布发生变化，从而影响勘探的成功率。技术风险也是不可忽视的，油气勘探技术不断发展，但仍然存在一些技术难题尚未解决。在深层油气勘探中，由于地下温度和压力极高，对勘探设备和技术提出了严峻的挑战，目前的技术可能无法满足勘探的需求，导致勘探失败。市场风险同样对油气勘探产生重要影响，国际油价的波动、市场需求的变化等因素，都会影响油气勘探的经济效益。如果在勘探过程中投入了大量的资金，但由于市场油价下跌或市场需求不足，导致油气产品的销售价格降低，就可能使勘探项目无法收回成本，造成巨大的经济损失。
AI 登场：为油气勘探带来曙光
（一）数据处理与分析
在油气勘探领域，数据就像隐藏着宝藏线索的 “神秘密码”，而 AI 算法则是解开这些密码的 “神奇钥匙”。面对海量且复杂的地震数据、地质数据、钻井数据等，AI 算法能够快速、高效地进行处理和分析。例如，传统方法在处理地震数据时，对于噪声的去除和信号的增强往往效果不佳，导致数据的准确性和可靠性受到影响。而基于深度学习的 AI 算法，如卷积神经网络（CNN），可以通过对大量地震数据的学习，自动识别出数据中的噪声模式，并有效地去除噪声，提高地震数据的信噪比，从而增强地震信号的特征，使地质学家能够更清晰地观察到地下地质结构的细节。
AI 算法还能对不同类型的数据进行关联分析，挖掘出数据之间隐藏的关系和潜在信息。通过将地震数据与地质数据相结合，AI 可以分析出地层的岩性、构造特征与地震响应之间的关系，从而更准确地预测地下油气藏的可能位置。这种强大的数据处理和分析能力，使得 AI 能够在短时间内处理大量的数据，为勘探决策提供及时、准确的依据，大大提高了勘探效率和成功率。
（二）地质建模与储层预测
地质建模是油气勘探中的关键环节，它就像是为地下地质结构绘制一幅精确的 “地图”，而 AI 技术的应用则让这幅 “地图” 变得更加精准和详细。AI 通过深度学习算法，能够自动识别地质数据中的各种特征，如地层的边界、断层的位置、岩石的类型等，并将这些特征整合到地质模型中。利用神经网络算法，AI 可以根据地震数据和测井数据，构建出三维地质模型，直观地展示地下地质结构的形态和分布。
在储层预测方面，AI 的表现同样出色。它可以通过模拟地球内部的物理过程，如油气的运移、聚集等，预测储层的分布和性质。结合地质统计学方法和机器学习算法，AI 能够根据已知的地质数据和储层参数，对未知区域的储层进行预测，识别出潜在的高储量区域，为勘探井位的布置提供科学依据。这种精确的地质建模和储层预测，有助于勘探人员更好地了解地下油气资源的分布情况，降低勘探风险，提高勘探效益。
（三）油气藏识别与评价
油气藏的识别与评价是油气勘探的核心目标，AI 技术的加入为这一过程带来了新的变革。AI 可以综合分析地球化学、地球物理等多源数据，运用先进的算法对油气藏进行自动识别和评价。通过对地震数据的分析，AI 能够识别出与油气藏相关的特殊地震反射特征，如亮点、暗点等，从而确定可能存在油气藏的区域。结合地球化学数据，如烃类的含量和分布，AI 可以进一步判断这些区域是否真正存在具有开采价值的油气藏。
在油气藏评价方面，AI 能够对油气藏的产能、开采难度、经济效益等进行全面评估。利用机器学习算法，AI 可以根据历史数据和地质条件，预测油气藏的产量变化趋势，评估不同开采方案的可行性和经济效益。通过对大量油气藏数据的学习，AI 还能总结出油气藏的特征与开采难度之间的关系，为勘探人员制定合理的开采策略提供参考。这种智能化的油气藏识别与评价方法，大大提高了勘探的准确性和效率，减少了人为因素的干扰。
（四）钻井优化与风险控制
钻井是油气勘探开发中的重要环节，也是一个充满风险和挑战的过程。AI 技术通过实时监测和分析钻井过程中的各种数据，如钻头的压力、转速、扭矩、泥浆的性能等，实现对钻井过程的优化和风险控制。利用传感器技术，AI 可以实时采集钻井数据，并通过数据分析算法对这些数据进行实时处理和分析。当发现钻井参数出现异常时，AI 能够及时发出警报，并提供相应的调整建议，帮助操作人员及时调整钻井参数，避免钻井事故的发生。
AI 还可以通过对历史钻井数据的学习，建立钻井过程的预测模型，预测不同地质条件下的钻井性能和可能出现的问题，从而提前制定应对措施。通过分析大量的钻井数据，AI 可以总结出不同地层条件下的最佳钻井参数，优化钻井工艺，提高钻井效率，降低钻井成本。在深海钻井中，AI 可以根据海底地质条件和海洋环境数据，实时调整钻井设备的运行参数，确保钻井作业的安全和顺利进行。这种智能化的钻井优化和风险控制技术，有效地提高了钻井作业的安全性和效率，降低了勘探开发成本。
现实案例：AI 助力油气勘探的成功故事
（一）江苏油田的 AI 寻油记
江苏油田物探研究院在油气勘探领域大胆创新，引入 AI 技术，开启了一场高效寻油之旅。他们聚焦于信号波速度建模这一关键环节，这可是实现高精度地层成像的核心，就如同给地球做 “CT” 时的关键参数，能帮助科研人员推算出地层各区域的密度、硬度和渗透率等重要信息，进而判断地下油气资源的藏身之处。
以往，面对面积达 2600 平方千米的高邮凹陷连片三维速度分析建模，传统方法可谓困难重重。需要每 0.64 平方千米计算一个速度点，共计 121 条线，10129 个点 。每个计算点都要对应地下数千米的深度，而且后期还需要进行多轮次的校正、扫描和加密等繁琐工作。如此庞大而复杂的工作量，一个由 5 人组成的速度分析团队往往需要耗费数十天的时间才能完成。
为了解决这一难题，许冲带领项目组踏上了 AI 智能解释的探索之路。他们在算法优化、样本设置、高效训练三个关键方面下足了功夫。在算法优化上，创新性地将速度谱拾取转换为图像识别问题，通过复合神经网络模型实现智能化拾取；样本设置上，针对不同地质构造，精心制作 500 多张速度谱样本图像，为机器学习提供精准 “教材”；高效训练上，强化机器学习训练，并加强智能拾取和人工拾取之间的对比分析，不断调整优化参数。
经过近两年的不懈努力，终于取得了令人瞩目的成果。利用自主研发的 AI 模型对高邮凹陷连片三维速度谱分析时，仅需 8.3 秒即可完成拾取，且预测精度在 90% 以上 ，相对传统人工拾取，效率大幅提升，即便算上 AI 学习样本的过程，效率提升幅度至少也达到 600 倍。这一突破，让科研人员从繁杂的基础处理工作中解放出来，得以专注于更具挑战性的研究工作，为江苏油田的勘探开发注入了强大动力。
（二）江汉油田的智能化转型
江汉油田在智能化转型的道路上也迈出了坚实的步伐，在多个领域积极应用 AI 技术，取得了显著成果。在地震资料处理方面，依托中国石化新版本的 π - Frame 地震一体化软件平台，采用智能初至拾取技术，有效提高了工作效率近 60% ，并在新场三维地震资料处理项目中收获了良好的应用效果。这一技术的应用，就像为地震资料处理装上了 “加速器”，让数据处理更加高效、准确，为后续的地质分析提供了有力支持。
在天然气开发领域，江汉油田更是走在了前列。他们启用 “数据驱动、平台支撑、应用引领” 的先进架构，深度整合页岩气藏全方位时空大数据，运用卷积神经网络（CNN）、自然语言处理（NLP）及树状模型等深度学习算法，打造页岩气大模型智能算法底座 。通过这一创新举措，实现了对页岩气藏的精准分析和高效开发。DeepSeek 的引入，更是如虎添翼，进一步推动了地质导向、压裂跟踪、产能评价等六大模块的开发，为打造非常规油气智能决策工作新模式奠定了坚实基础。在实际生产中，通过 AI 技术对地质数据的深度分析，能够更准确地预测储层分布，优化压裂方案，提高单井产量，降低开发成本。
此外，江汉油田还在生产运行管理方面引入 AI 技术，研发了生产运行智能管控平台。借助该平台，生产指令可直达一线班站，实现了任务作业积分量化，任务风险实时提醒，生产管理规范性和安全性显著提升 。在油水井、站库、管线巡检方面，通过平台自动派发巡检任务，实时跟踪巡检完成情况、巡检人数、人员定位、历史轨迹以及巡检时长、距离等，实现安全风险在线提醒、操作规程实时告知 ，并将巡检过程中发现的问题通过平台上报，分类分级处置。这一智能化管理模式，大大提高了生产运行效率，降低了安全风险，为江汉油田的可持续发展提供了有力保障。
