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摘要：在我國乃至世界的能源產業中，石油行業都是關鍵性的部分，在國內和國際市場上，已經探明的石油產量非常大，但為保障石油資源的高效開發，對勘探技術的要求非常高。在技術不斷進步的過程中，一些人工智能技術被應用到了石油勘探中，提升了勘探作業的智能化水平，所得到的結果更為可靠。因此，由于人工智能技術的優勢，使得在石油勘探中，這方面技術的應用潛力巨大?；诖?，重點研究了石油勘探中人工智能技術的具體應用，可給實際的石油勘探提供技術支持。

關鍵詞：石油勘探；人工智能；應用

石油資源是重要的能源資源，但由于石油形成條件的特殊性，導致在石油勘探過程中的難度系數較高，復雜的地質條件下，人工探測無法正常實施，為克服勘探中的各種難題，必須要從根本上進行勘探技術的創新。信息時代到來后，石油勘探方面的技術也應該朝著信息化、智能化的方向邁進，各個石油企業在開展資源勘探的過程中，可加大人工智能方面的技術投入，充分用智能化手段取得人工勘探作業，保障勘探的高效率和高精度，指導后續的資源開發與利用。

一、人工智能技術實際應用中存在的主要問題

（一）數據接口過于分散，缺乏統一性

在當下技術不斷進步的今天，我國的人工智能技術取得了顯著的發展成效，此項技術已經被應用到了各個行業。由于石油勘探是一個相對復雜且專業的過程，在提高勘探水平，將勘探的數據充分利用起來，人工智能有著一定的技術優勢。一些大型的石油公司，在勘探過程中已經采用了人工智能技術，但此項技術的應用中，存在著數據接口方面的問題，其中，最為突出的問題就是數據接口過于單一、統一性不足，對于勘探過程中所得到的很多數據，類型繁多，一旦數據接口不統一，將無法實現對這些數據的集成化管理，因為數據接口的限制，導致在利用人工智能進行智能模型的構建時，數據無法得到有效的處理[1]。針對這一方面的問題，需在石油勘探的過程中，構建一個人工神經網絡模型，在此模型中開展算法檢驗，形成智能模型，簡化數據處理流程。

（二）模擬實驗過程中突出的可視化問題

石油資源的分布環境復雜，在勘探的過程中往往會面臨復雜構造的影響，勘探工作的本質就是要清晰掌握石油資源分布地區的地質情況，經由對周邊地質情況的全面分析與調查，制定出最為科學且安全的開采方案。當形成了人工智能勘探體系以后，勘探人員所掌握的信息更為完整與準確，如石油儲層飽和度、滲透率、孔隙度等各項數據下，所制定的石油開發和施工方案更為科學。當下的一些石油勘探作用中，雖然都在積極引入人工智能技術，但在這一方面的技術應用過程中，卻存在著模擬實驗過程中的可視化問題，需考慮在人工智能計算和分析后的結果，如何以可視化的方式將其重復疊加在地質勘探類軟件中，并滿足復雜圖層運算、二次空間分析的要求，這是未來人工智能應用中需關注的重點方面。

（三）難以對高維度數據進行專業的處理

在石油勘探中的人工智能應用，關鍵是要對大量的數據和信息加以專業化處理，為有效發揮人工智能的技術優勢，在石油勘探的過程中，需將人工智能有效利用起來，以實現數據的采集、分析。但顯然，當下的石油勘探領域，人工智能技術的應用尚不成熟，人工智能只能夠對一些簡單的數據加以處理，很難對高維度數據實施專業處理，這一數據處理方面的問題，導致石油勘探方面有關數據不完整。實際上，石油勘探工作的進行中，涉及了高難度凡在的空間三維體數據，如地震屬性數據體、石油儲存屬性數據，這些數據的復雜性高，不能采用常規的數據處理方式，而人工智能雖然在數據處理方面非常有效，但在這些高維度數據的處理上，卻會面臨一定的技術難題，嚴重影響了對石油儲藏情況的精細化分析。

二、人工智能在石油勘探中的應用

（一）測井領域

從1927年開始，測井技術在將近100年的時間里經歷了多次變革，從最初的模擬測井、數字測井到數控測井、成像測井、智能測井，每一個的變革都是技術發展的體現。1.測井數據采集。對石油資源的分布來看，石油儲層呈現出非均質特征，在勘探的過程中面臨著對象復雜、環境多變的難題，為克服勘探過程中的這些難題，具體的勘探工作進行中，應強化在井下地層參數采集、測井數據傳輸方面的技術創新，而通過人工智能技術的應用，可高效獲得相對準確的信息。測井數據采集中的人工智能技術應用成效，國外的應用效果要明顯優于國內，主要是因為國外的人工智能起步早，發展相對成熟，而我國在人工智能研究起步較晚。就國外的發展情況來看，已然開發出了專有的測井數據采集技術體系，如遠程測井中心的建設、井筒軟件Techlog的開發。全球范圍內已經有11個遠程數據服務器中心、14個遠程測井中心，完全突破了測井工作中的時間和空間限制，可形成遠程工作模式，由專家遠程協同與決策，提升測井水平 [2]。國內來看，部分石油公司加大了對網絡化地面、智能絞車、遠程測井等核心技術的研發，且取得了一定的成效，所取得的技術研究成果在部分油田勘探任務中得到了應用。2.測井處理解釋。在石油測井工作中，數據總量龐大，且數據呈現出多源異構的特征，正是因為數據的這些特點，使得在測井處理解釋的過程中，會遇到來自數據方面的諸多難題，油氣識別困難，為解決這一方面的問題，需加大對人工智能技術的應用，以通過人工智能來提升工作效率、解釋符合率。當前的石油行業呈現出明顯的智能化趨勢，為符合這一趨勢，在石油勘探、開發等各項工作環節，都應突破固有技術的限制，將人工智能與其他技術有效結合起來。測井技術中的人工智能，表現在方方面面，如深度校正、報告生成、智能分層、曲線重構等方面。為實現曲線重構方面的智能化目標，要采用新的算法，如可利用深度學習與關聯分析，得到不同測井曲線之間的內在關聯，一旦在此過程中發現存在錯誤、不恰當、缺失的測井曲線，需立即開展數據重造，在此環節，可綜合采用神經網絡、組合學習算法、聚類算法，某些專家提出了以循環神經網絡為基礎重構測井曲線的方式，通過真實測井曲線的使用，經由專業化檢驗可以發現，這種人工智能技術支持下的測井曲線，與實際的偏差較小。在巖性識別方面，主要以鉆井取心、測井曲線兩種方式，如果在測井工作中采用的是鉆井取心的方式，需配備先進的掃描儀器，在掃描儀器不斷更新的過程中，在石油勘探方面積累了大量的薄片圖像、CT圖像、掃描電鏡圖像。就當前國內外巖心取樣分析過程來看，可通過Avizo、PerGeos等巖心圖像分析軟件，來進行巖性的自動識別，具體的識別過程中，人機交互頻繁，專家經驗對識別過程和結果有著重要的作用。薄片鑒定法的應用范圍較廣，多以人工鑒定為主，智能化水平還相對偏低，未來的技術發展中，可朝著深度學習技術的方向努力。如果在巖性識別的過程中采用的是測井曲線，在具體的工作進行中，專家解釋處理完的數據為訓練樣本，經由人工智能算法的引入，可構建智能化巖性識別模型，在該模型支持下，識別過程呈現出高度的智能化特征。有關學者在石油勘探的過程中，綜合采用了提升樹、決策樹、支持向量機等多種算法，所構建的巖性預測模型，可對巖性實現精準識別。成像測井同樣也是測井智能化的一大表現，在這一實現環節，色度標定原理發揮了作用，人工智能技術下，原始測井曲線發生了呈現形式的轉變，可將其性質、特點和變化趨勢，以可視化的方式展現出來，可視化圖像內所展示的信息更多。當前及未來的發展趨勢下，人工智能還將朝著更深的層次發展，圖像分析與深度學習、圖像處理的高度結合，必將使得成像測井能實現自動化解釋。3.一體化軟件。在石油勘探中的人工智能應用，在很多時候都需要利用相應的軟件來完成各種工作，在國外，軟件技術發展相對成熟，斯倫貝謝為典型代表，研發出了Petrel、Techlog、Eclipse等多種軟件，這些軟件的綜合使用，可在測井工作中形成數字化協同智能工作流程，這些智能化工作目標下，可有效減少在石油勘探過程中的各類風險，保障勘探工作的順利實施。智能技術不斷發展的過程中，市場上出現了勘探開發認知一體化平臺，該平臺中形成了完整的智能處理解釋工作程序，兼具數據標準化、數據清洗、數據解釋、成果提交等多項功能[3]。

（二）物探領域

在國際方面，由于智能技術發展顯著，出現了AI+物探的新型工作模式，地球物理勘探在長時間的發展過程中，逐步融入了計算機、三維可視化等新型技術。1.物探裝備。石油物探方面的人工智能技術應用，也可形成新的工作方式，結合國內外物探方面的人工智能應用成效，可控震源、無人機與地震儀器方面的智能化發展成就顯著。比如，可控震源智能化模式下，所構建的智能化模塊能夠對過程中所涉及的各個參數都加以自動調節，靈活性更高。物探數據采集方面，智能無人機的配置，可使得在實際的數據采集過程中，可實現高精度的地形探測、風險評估、節點監控、數據回收[4]。在關于石油勘探的地震儀器方面，市場上已經出現了多種的型號的儀器，如G3i、Hawk、eSeis、OBN，不同型號的地震儀器下，也有著功能方面的差異，在實際的工作過程中，可根據實際需求來進行地震儀器的配置。2.物探采集。在大數據時代到來以后，云計算、人工智能、機器人等新型技術的發展迅猛，這些技術在越來越多的領域都得到了應用，特別是在物探采集中的應用，使得數字化邁上了一個新的臺階，進入了智能化時代。物探采集智能化表現出無感數字化、高度閉環自動化、核心裝備機器人化、動態監測的優勢，可克服傳統物探采集技術的巨大限制。在人工智能技術支持下，可將物聯網、云計算與基本的物探采集方法高度結合起來，在充分結合的基礎上，關于物探采集中的施工任務、野外人員、裝備等要素，均可實現無線化、數字化管控，在這種新的模式下，整體的工作流程得以簡化，效率更高。3.地震數據處理與解釋。物探領域的人工智能應用，還體現在地震數據處理與解釋上，在這一方面的應用，其應用范圍顯著擴大，在很多方面都凸顯了人工智能的優勢，其中，典型的應用為地震構造解釋、噪聲壓制與信號增強、地震相識別，不論是哪個方面，目標檢測、分析、圖像分類與預測都是不可或缺的。如果要實現斷層的自動化識別，就需要采用深度學習技術，這在當下的石油勘探中，是一個關鍵性的應用方向。在大量的實踐探究過程中，可以發現，卷積神經網絡的構建，可在集中實現多種數據的集成，經由對這些數據的分析和利用，可構建完整的斷層智能識別模型，在后續該模型投入使用以后，可對石油儲藏區域內的斷層幾率、傾角等各個參數加以精準識別，通過識別結果的分析，可得到關于石油儲藏區域現場的斷層信息，將此信息作為石油開采的依據。近年來，關于石油勘探方面的人工智能研究顯著增多，尤其是在地震相識別方面，很多學者對深度學習開展了大量的研究。在傳統的技術條件下，關于地震相識別方面，主要為地震相屬性的聚類、地震波形的分類，隨著技術的智能化發展趨勢，智能技術逐步在地震相識別中得到了應用，如在地震波形的分類識別方面，卷積、循環、概率、深度神經網絡都得到了一定的應用[5]。某些學者更是提出了增強型編解碼結構DeepLabv3+，這種編譯碼結構比常規的CNN模型、簡單的語義分割模型有顯著的優勢，尤其是在多尺度語義信息提取、恢復預測結果方面，精度和效率較高，這些特點使得利用這種模型，能夠有效進行地震相識別。

（三）鉆完井領域

在石油行業長期發展的過程中，石油鉆井經歷多次的變革，在當下已經形成了更為完善的鉆井技術體系，所形成的這一技術體系，為實際的鉆井工作進行提供了技術指導和體系支持。就當下鉆井工程技術的發展現狀來看，技術發展迅速，正處于自動化與智能化的交融階段，智慧化時當下及未來的主要方向。智能鉆完井實現了在傳統技術上的創新，這一技術創新對行業長遠發展的意義重大，可提升鉆井工作的便捷性，但此技術下，需應用智能軟件系統來輔助相應的工作開展，并同步配套地面智能裝備、井下智能工具，通過計算模型與智能決策技術的有效結合，組建一個閉環的綜合系統，由該系統來保障各項工作的協同性?，F階段大大小小的石油勘探任務中，嵌入式芯片智能鉆井、智能鉆頭、鉆桿、旋轉導向系統等井下智能工具的應用頻次較高；而地面智能裝備中，鉆臺機器人、起下鉆自動控制裝備的應用范圍較廣。雖然我國在智能鉆井方面取得了一定的技術成效，但總體發展尚不成熟，與國外發達國家相比還存在顯著的差距，未來還需加大在智能化方面的探索。1.智能鉆完井關鍵技術。在智能鉆完井技術體系中往往包含了多種的技術，如井眼軌道智能優化、智能導向鉆井與鉆速智能優化。在實際的石油勘探工作進行中，井眼軌道智能優化方面，遺傳算法、神經網絡為核心技術，經由這些技術的綜合應用，可結合實際的勘探需求，對井眼方位角等各個參數加以科學優化與調整。智能導向鉆井技術的實現中，需利用人工智能算法來實現，在此算法與智能技術的配合下，有關人員在開展鉆井工作的過程中，能夠對目標井眼軌跡加以動態化監測，經由隨鉆地震、近鉆頭測量等新技術的引入，能夠對鉆井的全過程開展分析與監測，這種動態化機制下，不論是工藝技術還是參數流程的調整都更具智能化特征。關于鉆速智能優化，更適宜采用大數據與智能優化算法的方式，對多目標鉆井的各個參數加以些微調整，確保在鉆井工作中，地層、鉆頭與參數之間的高度匹配，每個參數均處于正常標準內。2.智能化鉆完井裝備。智能化鉆完井技術的發展同步帶動了相關設備的研發，在新技術出現的同時也出現了各種的配套設備，關于石油鉆井任務，需地面裝備與井下工具的高度配合，在地面裝備上，可選擇鉆臺機器人、起下鉆自動控制與自動送鉆系統，井下工具可選智能鉆機、鉆頭、鉆桿，這些不同的工具與設備，都呈現出智能化的特點，也就可用智能化取代原先的人工作業，通過自動化和智能化模式，來對各個流程和要素加以精準控制，實現對鉆井全過程的動態化監控，減少鉆井作業中的各種意外事故。在一些石油公司中，采用了旋轉導向鉆井系統，此系統可達到隨鉆、隨測、隨控的目標，即使在石油勘探過程中面臨的是相對復雜的勘探條件，利用此系統可實現對鉆頭的精準控制，保障破巖效果的同時又可保障導向的智能化。人工智能下，經由對地質條件與油藏特征等基本信息的分析，可采用神經網絡來建立相應的模型，該模型所得到的結果與隨鉆隨測數據的對比下，就可以智能確定最佳軌跡。就我國國內的情況來看，自主研發出了自動化鉆機，這一鉆機的有效應用，能夠在鉆井作業的進行中，實現對管柱的自動化控制，雖然可達到這一控制目標，但在具體的應用過程中，傳感器的狀態監測、設備在線預警和診斷卻存在著可靠性不足的問題，智能化在未來還有著巨大的應用空間。石油企業內部所配備的控壓鉆井裝備，其中的很多功能都具備了自動化特點，但自動化水平還相對偏低，如工控軟件對井筒的感知能力、地層的識別能力還相對偏低。國內的一些專有廠家，研制和生產出了很多專業的井下工具，這些現代化井下工具的出現，有效克服了傳統工具性能和功能的劣質，但在感知能力方面尚存在一定的不足，未來需加大智能化探究。3.智能鉆完井軟件。鉆完井領域出現了多種的軟件，如數字孿生系統、鉆井過程仿真、遠程決策軟件，這些各類軟件都實現了商業化利用，處于不斷的技術優化過程中。國外的很多石油公司，在關于鉆井軟件方面開展了大量的研究，比如，以鉆完井海量數據作為參考，經由大數據、云計算等技術的綜合應用，可形成新的軟件和平臺設計思路，保障軟件和平臺內各個模塊的科學劃分，提高功能完整性。以哈里伯頓建井工程為例，在此項目的實施中，就在原先的技術基礎上引入了大數據分析、智能化平臺，形成了數字孿生井筒，智能化軟件可在鉆井作業的實施中，開展全方位的模擬、動態跟蹤與監測；斯倫貝謝中采用了勘探開發認知一體化平臺，該平臺兼具一體化優勢，可在整個的鉆井工作中，提升工作效率，縮短鉆井周期；康菲鉆完井大數據分析平臺，使得數據收集與處理過程得以大大簡化，經由完整的信息采集與分析，可從中篩選出有價值的信息，根據這些信息來進行鉆完井設計方案的全面優化。在我國國內，關于智能鉆完井軟件的研發還相對較少，整體上處于起步階段，所研發出來的軟件功能還有待優化，鉆完井設計、監測優化為最為基礎的功能。在智能化鉆完井軟件研發和應用方面，面臨的難題就是數據標準的不一致、物理模型與機器學習算法之間無法高效融合，這些難點導致軟件的很多功能無法實現。

（四）油藏工程領域

石油勘探中的油藏工程實施，最為關鍵的任務是要將滲流力學、油層物理作為著手點，對石油資源開發過程中油、氣與水的移動規律、驅替原理加以全方位把控，以通過各種工程措施的應用，來保障資源的順利開發。只有做好了油藏工程中的相關工作，才可提高開采效率，保障產量。在工業化快速發展的過程中，油藏工程表現出了智能化的趨勢，這一趨勢下，就是通過在油藏工程中的人工智能技術應用，來開展油藏的動態分析與模擬。實際上，油藏工程所涉及的范圍的較廣，在將人工智能技術應用到了這一方面以后，油藏數值模擬與油藏工程方法都可在智能技術下完成。比如，水驅開發實時監控、產量與飽和度預測、生產措施優化等方面，就綜合采用了人工智能技術，在水驅開發實時調控方面，要通過數據挖掘技術的應用來對每個參數加以智能化調控，一些專家以動態觀測數據為約束，通過最為傳統的數值模擬與優化算法，經由自動識別分層注采流動關系，也就計算出了區塊分層注采井之間所存在的流動關系，最后在多層多向產量劈分技術下，可得到關于油井分層分方向的產液量與產油量信息，這些信息可作為采油工作開展的參考。

三、結語

近年來，隨著油田行業的現代化發展，人們對石油勘探提出了新的要求，為保障勘探工作的整體水平，石油公司應加大在勘探過程中人工智能技術的應用，以發揮智能化技術的優勢，提高勘探水平。未來的石油勘探中，應加大在人工智能方面的研發和應用，形成智能化勘探體系。

參考文獻

[1]匡立春,劉合,任義麗,等.人工智能在石油勘探開發領域的應用現狀與發展趨勢[J].石油勘探與開發,2021,48(1):11.

[2]黃玉峰,馬磊,岳永軍,等.淺談智能機器人在石油勘探領域中的應用[J].物探裝備,2018,28(5):4.

[3]馬文禮,李治平,盧婷,等.機器視覺在油氣勘探開發中的應用現狀[J].科學技術與工程,2018,18(17):8.

[4]王小龍.淺析人工智能在油氣行業中的應用[J].現代信息科技,2017,1(2):3.

[5]林伯韜,郭建成.人工智能在石油工業中的應用現狀探討[J].石油科學通報,2019,4(4):11.

作者:曹宇 單位:大慶油田有限責任公司勘探事業部