石油勘探開發人工智能應用

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在智能化、“雙碳”戰略目標的新時代背景下，石油勘探開發領域智能化轉型發展是能源行業極為核心與避不開的重要戰略研究目標。隨著石油資源品質的不斷劣質化，油氣資源開采的難度不斷加大，開采成本逐年攀高，油氣勘探開發面臨的新挑戰是拋棄以前“儲量為王”，樹立“數據為王”的新理念，加大數據治理力度，提升數據價值。同時，數據、算力、算法、場景“四位一體”，共同驅動人工智能技術“以點帶面”在石油勘探開發領域應用。

近些年來，人工智能技術已逐步應用于石油勘探開發中的沉積儲層研究、測井解釋、物探處理、鉆完井、油藏工程等多個領域，并取得了一定的進展。沉積儲層研究方面，部分學者開始借助于巖心圖像的智能化分析實現沉積儲層的精準量化研究，取得了一定的工業應用效果，并展現出巨大應用潛力。測井方面，部分石油企業和科研機構利用機器學習、深度學習等人工智能技術在曲線重構、巖性識別、儲層參數預測、油氣水層識別、智能分層、成像測井等方面開展了探索研究和初步應用。物探方面，利用目標檢測、圖像分割、圖像分類等計算機視覺技術實現構造解釋、地震相識別、地震波場正演、地震反演、初至拾取、地震數據重建與插值、地震屬性分析等地震數據處理解釋。鉆完井方面，人工智能應用主要體現在井眼軌道智能優化、智能導向鉆井、鉆速智能優化等。油藏工程方面，利用精細分層注水“硬數據”實現大數據驅動下的油氣水井智能注水優化，極大地提高了采收率。此外，基于循環神經網絡的產量預測、生產措施的智能優化等應用也取得了初步效果。

總體而言，人工智能技術在石油勘探開發領域的應用“如日方升”，但石油勘探開發人工智能應用“道阻且長”，人工智能工業化落地應用面臨重重困難。一方面，數據共享難，數據質量管控機制尚不完善。“數據大不等于大數據”，油氣勘探開發雖然積累了海量的數據，但是由于缺乏有效的質量管控和共享機制，數據質量問題堪憂，強中心化產生大量數據孤島。另一方面，“新瓶裝舊酒”現象突出，探索應用多，工業落地少。人工智能如果沒有做到減員增效，那就是沒用的，是花架子。目前，部分項目在立項過程中存在蹭熱點現象，多以“技術驅動”，而非“需求驅動”，不能解決油田一線的生產問題，因而也無法做到真正的減員增效。同時，“小樣本”、儲層非均質性、多解性等客觀原因也給人工智能的應用落地增加了很大的難度。

行而不輟，未來可期。人工智能應用是一項持久攻堅戰，不能一蹴而就，需要以點帶面，逐漸鋪開。采取近期發展戰略和遠期發展戰略相結合的方式，統籌考慮頂層設計、數據治理、研發布局、工業推廣、人才培養等方面，實現協同創新發展。深化油氣勘探開發數據采集、存儲管理、提取使用一體化應用技術，利用區塊鏈等技術加大油氣勘探開發數據治理體系研究，形成全新“智能數據”，構建“平臺+數據+模型+應用”AI賦能體系。建成新業態和新生態，聚焦勘探開發一體化，實現勘探開發研究和生產運營智能化。石油勘探開發人工智能應用有助于能源企業提質增效、降本減負，加快國家能源安全以及碳達峰、碳中和的戰略進度。

作者:劉合 單位:中國工程院