充分发挥人工智能在油气勘探开发中的“超能力”

充分发挥人工智能在油气勘探开发中的“超能力”

随着人工智能技术的快速发展，油气勘探开发领域正迎来一场深刻的变革。从江苏油田首次将人工智能应用于油气勘探，到胜利油田打造智能油田，再到江汉油田开发MicRange软件，人工智能正以前所未有的速度改变着传统油气行业的生产方式。

从“石油小白”到“找油学霸”

在科技发展的时代浪潮中，石油勘探领域正经历着一场意义深远的技术变革。今年2月，江苏油田物探研究院基于最新的高邮凹陷大连片地质剖面资料，提出了全新的井位，其中关键的信号波速度建模环节是由人工智能完成的。这是江苏油田首次将人工智能技术成功应用于油气勘探领域，开启智慧勘探的新时代。
科研人员研发的基于复合神经网络的速度谱智能解释技术能够更迅速、精准地剖析地球物理数据，识别复杂的地下地质结构。他们使用先进的人工智能处理技术对面积达2600平方公里的高邮凹陷连片三维速度谱展开分析，仅需8.3秒即可完成拾取，且预测精度高达90%以上，相比常规方式效率提升600倍以上。
布局人工智能应用
地球物理数据的采集、处理与解释，是油气勘探的首要工序，也是关键的环节。
这项工作需要对海量数据进行全面采集、精心处理和深入解释，加之苏北盆地“小、碎、贫、散”的复杂特性及多解性难题，使物探数据处理解释工作不仅需要投入大量的人力和时间成本，而且在很大程度上依赖科研人员的经验判断。
近年来，随着江苏油田勘探开发不断向“低深隐难”的复杂区及非常规领域进军，对效率更高、判断更精准的物探技术需求愈加迫切。
科研人员充分借助信息化、智能化技术的强大力量，加快培育新质生产力，制定了“数字基建工程、数字互联工程、数字智联工程”的发展规划。
“我们充分发挥人工智能技术的优势，加快构建新一代以数据为核心的智慧物探新格局，推动科研范式从传统的经验主导模式向数据驱动模式转型，让油气勘探的步伐更快、目标更准。”江苏油田物探研究院党委书记李书瑜说。
2023年，顺应老区勘探开发的迫切需求及数智化转型发展大势，江苏油田设立了“人工智能在石油勘探地球物理数据建模中的应用”课题。他们组建了专业的人工智能研究团队，并制定了全面系统的人工智能技术应用规划，积极探索研究人工智能在构造解释、噪声压制与信号增强、储集层参数预测、物探资料正演反演等多个关键领域的应用，为人工智能在油气勘探领域的广泛应用奠定了坚实基础。
炼成“找油学霸”
信号波速度建模是实现高精度地层成像的核心关键。通过信号波反射速度这一关键参数，科研人员能推算出地层各区域的密度、硬度和渗透率等重要信息，进而清晰判断出在千米地下哪些区域是坚硬的岩石、哪些区域断裂发育、哪些区域可能蕴藏着宝贵的油气资源，从而绘制出精准的地质剖面图，为油气勘探开发提供依据。
以高邮凹陷连片三维速度分析建模为例，采用常规方法，需要每0.64平方公里计算一个速度点，共计121条线10129个计算点位。每个计算点位都对应着地下数千米的深度，后期还需要进行多轮次的校正、扫描、加密等烦琐工作。
对此，项目组探索应用人工智能进行智能解释。项目组探索应用基于复合神经网络的机器学习和深度学习算法，对大规模的信号波反射速度数据展开深入细致的分析，让人工智能学习找油秘籍。
为了让人工智能学习更加精准高效，项目组在算法优化、样本设置、高效训练3个关键方面下功夫，让人工智能从“石油小白”锻炼成“找油学霸”。
在算法优化方面，科研人员巧妙地将速度谱拾取工作创新转换为图像识别，将速度谱能量团图像作为识别目标进行精准检测，通过复合神经网络模型深入学习速度谱能量团图像的独特特征，然后将拾取的像素点巧妙地转换成时间-速度对，从而成功实现了速度谱的智能化拾取。
“我们将处理解释的规律，通过图像识别、特征提取、特征融合等手段，更精准地转化为算法规律，将地质谜题转化为数学方程，让人工智能像科研人员一样思考。”江苏油田物探研究院资料处理党支部书记、人工智能团队技术首席许冲说。
在样本设置方面，项目组深入研究总结火成岩及断裂带、多次波发育区等不同地质构造和不同资料品质条件下的速度谱成像规律，精心制作了500张速度谱样本图像，就像真题试卷，为机器学习提供了丰富而精准的学习素材。
在高效训练方面，项目组强化人工智能学习训练，并加强智能拾取和人工拾取之间的实战对比分析，不断调整优化参数，促进人工智能不断进化，最终得到高精度速度模型。
经过近两年的探索实践，他们利用人工智能实现速度谱的自动、高精度拾取，不管是工区高覆盖、低覆盖位置处的速度谱，还是火成岩、小断裂等复杂构造位置处的速度谱，均实现智能拾取，与人工拾取到的能量团位置及速度趋势吻合度可达90%以上。同时效率大幅提升，以往需要5个人组成团队耗时40多天才能完成的工作，如今不到10秒就能完成。
应用于复杂勘探领域
初至波是非常重要的信息参数，处理分析受复杂地带、复杂山区影响颇大，常规方式存在拾取率低、精度低、容易错层等问题。
物探研究院资料处理一部副主任潘成磊带领团队应用人工智能技术，探索出SSFM大模型的应用，不仅将效率提高了20%，而且提高了远偏低信噪比区初至波拾取有效性，可以有效剔除复杂山区、复杂地带影响。
2024年底，在对黔南-桂中2900平方公里新探区的物探资料重新处理解释过程中，科研人员应用人工智能技术，有效增强重点部位成像效果，助力江苏油田科学部署首口页岩气风险探井——凤页1井。
目前，江苏油田进军智能物探研究领域，已探索研究应用智能化物探资料处理、智能化物探资料解释两个系列12项特色技术。
“下一步，我们将按照整体设计、分步实施的原则，加快人工智能应用步伐，择优选取处理、解释两个环节15个场景作为中长期智能化方向，提升勘探开发效率和效益。”李书瑜说。
胜利油田：油藏开发智能化高效率

输入对话指令，借助DeepSeek大模型，短短几分钟就建立起数值模拟简单模型，与人工建模的逻辑一致性达80%以上，宛如一位专业的油藏数模智能顾问，大幅提高了科研人员的工作效率。胜利油田勘探开发研究院渗流力学研究室经理胡慧芳说：“通过与人工智能大模型的深入交互，能够推动油藏开发工作迈向智能化、高效率的新阶段。”
胜利油田勘探开发研究院渗流力学研究室作为油藏数值模拟软件应用和研发的专业研究室，率先开展了DeepSeek模型在油藏数值模拟、代码解析等场景的应用探索，推动油气勘探开发的智能化升级。
2021年以来，胜利油田将数字化转型、智能化发展作为核心战略目标，致力于打造智能油田，推动油气产业高质量发展。2023年，胜利油田进一步明确了智能油田建设的“三步走”战略：从数字油田到智能油田1.0，再到智能油田2.0，最终实现智慧油田的全面升级。
目前，胜利油田已成功构建了多个基于人工智能的应用场景，涵盖勘探开发、生产运行、安全管理等领域。
作为油气行业首个认知大模型，“胜小利”油气大模型利用百亿级国产自然语言大模型和RAG（检索增强生成）技术，实现了油气专业知识问答、数据检索及生产经营指标查询等功能，累计回答用户提问超过11万次，推动了企业知识管理的智能化升级。
在油气勘探开发领域，胜利油田借助人工智能技术构建透明盆地和透明油藏模型，利用信息技术使地下油气藏地质结构和流体流动过程及状态数字化、可视化，帮助科研人员看清地下构造的样子，使地质建模的效率和精度大幅提升，为油气勘探提供了更精准的地质依据。
在生产运行方面，胜利油田通过人工智能技术实现了生产过程的智能化管控。油井工况智能诊断系统，就是利用MobileNet算法和专家经验相结合的“人工智能+业务”双驱动模型，实现油井工况的实时精准诊断，报警准确率达85%以上。
此外，他们依托视频智能识别技术的安全风险管控系统，实时识别作业现场的违章行为和风险隐患，识别准确率超过90%，有效提升了生产现场的安全管理水平。
胜利油田还积极探索人工智能在绿色低碳领域的应用，通过构建源网荷储一体化管控调度模型，实现对光伏发电功率和负荷功率的实时预测，优化了能源管理，提高了绿电消纳能力，降低了能源成本，为实现油气产业的绿色转型提供了有力支持。
江汉油田：算法驱动低成本高质效

近年来，江汉油田已经在数字岩芯、地震资料处理、智能测井解释等方面探索运用人工智能技术，在油气勘探开发中取得一定成果。
在油气田勘探中，测井建模与老井复查长期依赖人工，科研人员要耗费大量时间去查找核对数据、建立模型，且容易出错。江汉油田勘探开发研究院自主研发MicRange（觅源）软件，实现测井解释全流程智能化。新技术解放了科研人员，推动了算法驱动精准决策，让复杂建模成为过去式，效率较传统方法提升超5倍，误差率降低30个百分点以上。
目前，MicRange软件已在测井解释评价、油气藏开发等领域推广应用，涵盖了红星、复兴、八面河、钟市等主力区块，人工智能技术不仅在岩性、物性、可压性等储层参数评价方面起到重要作用，且具有低成本、高质效的优势。
人工智能在地震资料处理领域优势也逐步凸显。近日，地震资料处理人员程朋运用人工智能技术进行初至波拾取处理红星区块老地震资料。以往相似的工作量需要耗费十几个人一周的时间，如今只需一个人花费3天就能完成。
“使用人工智能评价技术可以对地震初至波质量自动评判并进行迭代修正，仅需要对极少数异常数据进行人工修改。”江汉油田勘探开发研究院采集处理所所长郭利荣说。
初至波拾取是地震资料处理的基础工作，是后续精细静校正处理的关键一环，也是影响地震资料成像的关键因素之一。以往科研人员使用的处理软件准确率低，需要人工修改，耗时耗力。如今，依托π-Frame地震一体化软件平台，地震资料处理人员不再需要人工核对修改，可快速准确完成拾取工作，为后期勘探提供高品质地震资料打好基础。
智能初至波拾取技术提高工作效率近60%，并在新场三维地震资料处理项目中收到了较好的应用效果，接下来，科研人员将探索人工智能交互速度分析技术，持续提升地震资料处理能力与效率。
在天然气开发领域，科研人员积极应用人工智能技术，借助页岩气地质工程一体化数字孪生平台，打造页岩气藏人工智能大模型应用场景。数字孪生平台通过集成随钻、随压、随产全生命周期数据流，可高效处理多源异构数据，实现地质模型实时动态更新；生产阶段依托强化学习算法，智能调整数值模拟策略，提升产能预测精度。
下一步，江汉油田将持续在地质建模与储层预测、地震资料处理与解释、油气田开发与生产优化、储量评估与经济评价等领域逐渐深化人工智能应用，并结合科研生产需求不断优化迭代。
“人工智能+”赋能生产经营提质升级

随着人工智能技术不断进步，对油气田企业而言，当前是摆脱传统发展路径、实现全面转型升级的“窗口期”，人工智能正是“助推器”，必须紧抓机遇、乘势而上。
油田勘探开发、生产经营产生了大量数据，并且专业之间具有高度关联性，为人工智能应用提供了广阔舞台。人工智能在油气田的落地应用离不开大数据、大模型、大算力支撑。
近年来，集团公司加强人工智能前瞻性、战略性布局，在大模型、大算力上给予企业有力支持。油气田企业重点需要在数据质量管理、应用场景研究、模型训练微调上聚智发力。
长期以来，江苏油田落实中国石化信息化“六统一”原则，经过多年EPBP（中国石化勘探开发业务协同平台）建设与应用，有了比较扎实的数据基础，为推进“人工智能+”行动创造了有利条件，接下来，将在“面向科研、面向生产、面向经营”应用上下功夫。
在“人工智能+科研”方面，将在物探研究、油藏模拟、工程设计等领域，以业务数据、成果数据为基础，以穷尽计算为手段，为勘探开发、方案制定、参数优化提供最优解。在“人工智能+生产”方面，将在油水井、站库及重点装置、要害部位管理等方面开展智能化控制策略研究，以实时数据的分析判断、发送指令，对现场设备、流程采取智能化管控，实现安全管控，以及少人化巡检。在“人工智能+经营”方面，将在物探、钻井、作业等领域，以生产数据和财务数据关联性、实时性分析，推动业财融合，实现从设计、施工、验收到结算全流程的成本及时归结和自动分析，从而降低吨油成本。
接下来，江苏油田将以人工智能应用研究科技项目群为抓手，推进“人工智能+”多场景应用，赋能老油田生产经营提质升级。