AI找石油，石油工業數字化轉型新思維

我們知道，石油不僅是工業的血液，還跟日常生活息息相關。據統計，人的一生大約需要消耗石油在9噸以上，從衣食住行到國際經濟都離不開石油。

油氣是油氣礦藏埋在地下數千米深的巖石微小孔穴中，看不見，摸不著。由于極端的復雜性等原因，人類對地表以下的認知，比對太空的了解更少。

怎么樣才能找到油氣礦藏？石油專家們發明了各種各樣的地球物理以及鉆探的方法和技術，逐步建立起對地下世界的認知。

通過物探、測井等地球物理以及巖石物理的方法，人們可以采集到關于地下地球物理性質的大量數據，通過去除數據噪聲、提取地質特征等數據分析，對處理結果進行解釋，就可以判斷地下是否有油氣以及有多少油氣可以開采出來。

我國的油氣資源相對比較豐富，但是地質條件十分復雜，劣質化程度非常高，常規的找油找氣方法面臨嚴峻的挑戰。

找油找氣工作質量的一個重要指標是探井的成功率，也就是找到具有工業油氣流的井數在探井總數中的占比。目前常規方法的探井成功率還很低，只有50%左右。

勘探地質物理收集到的數據量特別巨大，以地震勘探為例，每次三維地震會產生幾百個TB乃至PB級的數據量。勘探數據的來源也是多種多樣，有地震、重磁電、錄井、測井以及各種各樣的測試數據。

這些數據在不同的尺度上表征著地下的情況，往往具有很強的不確定性和多解性，所以業務專家很難在處理如此繁雜、復雜數據的時候，完整、準確地解讀所有信息，因此常規方法找油找氣通常誤差比較大而且周期相當長。

在數據驅動的人工智能時代，就有可能用全新的思路和方法來解決找油找氣的難題。企業級的AI開發平臺，成為AI油氣勘探使能的基礎。有了AI平臺才可以把油氣行業長期積累的各種專業知識與AI相結合，這樣就可以在油氣全產業鏈上來實現大量的智能應用，以點帶面來推動石油工業進入智能化的時代。

以華為的ModelArts為代表的企業級AI平臺，可以幫助行業專家在短時間內掌握AI開發的能力。以ModelArts為核心的油氣智能體在地震解釋等方面，已經進行了一些探索與實踐并且取得了初步的成效，為油氣行業AI的應用邁出了堅實的第一步。油氣智能體可以提供感知、認知、決策等關鍵技術，幫助開發具有油氣行業特色的AI模型，同時油氣智能體還可以融入一系列的智能工作流，將模型融入到業務流程中，實現AI在油氣行業產業鏈各個環節的落地，從場景上來實現行業專家的協同與共享，大幅度提升工作效率。

利用油氣智能體進行地震解釋場景的一個實踐：地震勘探采用人工方法激發地震波，地震波在向地下傳播的過程中間，遇到不同的地層可以發生反射并且傳回地表。接收裝置在地表采集到地震信號，然后計算機處理這些信號并且進行成像。

利用油氣智能體提供的AI使能工具，就可以通過對海量數據訓練出AI模型，在成像后的地震數據中找出斷層。同樣也可以利用AI模型，從地震數據中找到連續的層位，從而構建出地層模型的基本骨架。

通過地震勘探得到的基本骨架還不足以全面反映地層的各種性質，還需要結合測定儀器在井筒中測量獲得的各種數據，以確定地層的巖石物理性質。

利用地震數據得到的骨架和測定數據建立的初始模型，再利用深度學習技術，就可以對地震測井數據與油氣場之間的復雜關系進行精確的刻畫，從而對油氣儲層參數進行準確的預測，預測出來的油氣儲層參數，就可以實現AI找油找氣。

基于油氣智能體把AI應用到地震勘探領域，但深度學習需要大量帶有標注的序列樣本，地震數據人工標注成本高、質量差，有時候甚至是不可能做到的。為了解決數據標注的問題，可以把地震知識融入到數學模型，建立模擬仿真，生成大量的斷層樣本數據，這樣的仿真方法可以大幅度減少人工參與的程度，提升樣本標注的效率。云計算的強大算力可以訓練海量仿真樣本，實現基于AI的地震解釋，幫助專家提高解釋效率，所需的時間由原來的數個月可以減少到幾小時。

儲層預測是一個復雜的跨學科和多學科的問題，利用油氣智能體進行多模態數據建模，并與專家知識進行融合來解決這一難題。將地震解釋的結果與測井數據、行業專家經驗進行融合，通過AI進行行業知識的表征，用以模型的推理，最后可以得到精確的儲層參數的預測結果。

油氣智能體在石油工業有著更加廣泛的用途，借助油氣智能體在上游的勘探、開發與生產，未來可以實現智能油氣田，在中游的管道與儲運可以實現智能物流和智能倉儲，在下游的煉化和銷售可以實現智慧工廠、智慧加油站等應用場景。

油氣智能體將掀起石油工業的變革浪潮，人工智能正在推動石油行業的數字化發展和智能化發展。降本、增效、提質，AI將引領石油工業的未來。（文/云科技時代）

【以上基于中國石油大學人工智能學院在華為全聯接2020大會上的介紹】

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