當(dāng)石油勘探遇見“人工智能”
◎? 盧妍欣
隨著計算機科學(xué)的飛速發(fā)展,，人工智能新技術(shù)的算法和模式以其獨特的優(yōu)勢,，成為了石油勘探技術(shù)發(fā)展的新助力,，實際應(yīng)用包括據(jù)自動采集,、智能生產(chǎn)優(yōu)化與智能決策,、勘探過程實時監(jiān)控等,，正以不可阻擋的力量推動石油勘探向自動化,、智能化,、精細(xì)化的高質(zhì)量躍升,。
數(shù)據(jù)采集自動化
數(shù)據(jù)采集是石油勘探過程中的首要環(huán)節(jié),，但是往往儲集層有非均質(zhì)性、探測對象十分復(fù)雜以及測井作業(yè)環(huán)境多樣化,、復(fù)雜化的特點,，這就給井下地層參數(shù)采集、測井?dāng)?shù)據(jù)傳輸提出了更高的要求，此時人工智能技術(shù)和算法充分發(fā)揮其自動化優(yōu)勢充當(dāng)了“潤滑劑”的角色,，實現(xiàn)地球物理數(shù)據(jù)的自動采集和實時傳輸,。
一方面，采用人工智能算法驅(qū)動的無人機,、電子巡檢代替人工作業(yè),，引入了新的測量方式和工作模式實現(xiàn)無人值守的自動化勘探數(shù)據(jù)采集；另一方面,，借助物聯(lián)網(wǎng),、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算,、大數(shù)據(jù),、人工智能、5G通信和邊緣計算等技術(shù)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化地球物理數(shù)據(jù)采集平臺—基于物聯(lián)網(wǎng)的地球物理數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集終端(傳感層)與數(shù)據(jù)存儲管理和處理分析系統(tǒng)的互聯(lián)互通,，為后續(xù)的實時數(shù)據(jù)處理和分析解釋奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)的自動采集和實時傳輸也有助于提高作業(yè)過程參數(shù)選擇的科學(xué)性,，例如,，在鉆井過程中，特定巖層中使用的鉆頭,、巖石強度數(shù)據(jù),、地質(zhì)特性和鉆頭在該類巖石的常規(guī)鉆速，應(yīng)用經(jīng)過訓(xùn)練后的人工智能模型或算法,，當(dāng)用戶輸入地理位置數(shù)據(jù),、地質(zhì)數(shù)據(jù)、巖石力學(xué)數(shù)據(jù)和已鉆井?dāng)?shù)據(jù)后,，即可輸出推薦選擇的鉆頭類型以及該鉆頭的性能預(yù)測和使用指南,。與此同時，用戶輸入的數(shù)據(jù)會進(jìn)入到數(shù)據(jù)庫中,，繼續(xù)參加數(shù)據(jù)訓(xùn)練,，充實數(shù)據(jù)庫用以支持后續(xù)的參數(shù)選擇。
由此可見,，引入人工智能可以有效助力自動化,、實時化、高效化,、科學(xué)化的勘探數(shù)據(jù)采集,。
巖相聚類識別流程
石油勘探?jīng)Q策智能化
油氣儲集層地下條件復(fù)雜多變，油氣勘探有利區(qū)段的優(yōu)選,、儲產(chǎn)量計算,、工程設(shè)計參數(shù)選擇等石油勘探過程中諸多決策需要綜合考慮多種因素。目前，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)理統(tǒng)計等分析技術(shù)在石油勘探開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用較為成熟,，并廣泛應(yīng)用到測井曲線解釋,、儲集層參數(shù)預(yù)測、流體性質(zhì)識別,、巖相識別,、裂縫識別、自動井位優(yōu)化等領(lǐng)域,，自動處理解釋智能化分析處理軟件也應(yīng)運而生,。
機器學(xué)習(xí)中的聚類分析在巖相劃分中的有效應(yīng)用就是一個很好的實例。聚類就是按照特定標(biāo)準(zhǔn)把一個數(shù)據(jù)集分割成不同的子集或類別,，使同一個類別的數(shù)據(jù)對象的相似性盡可能大,，不同類別的數(shù)據(jù)差異性也盡可能大。巖相聚類識別流程較為簡單,，首先盡可能收集巖相相關(guān)的數(shù)據(jù),，并且可以構(gòu)造反映巖相新的特征參數(shù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)處理之后,，選擇適合數(shù)據(jù)集的聚類算法和類別數(shù)量,，最終根據(jù)準(zhǔn)確度確定聚類的模型，并根據(jù)實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)不斷調(diào)整聚類的參數(shù),。最后,，就可以通過模型實現(xiàn)巖性的自動識別分類，有助于獲取地層信息和勘探開發(fā)決策,。
不僅僅是巖相聚類識別,，人工智能在助力石油勘探智能決策方面的廣泛應(yīng)用顯現(xiàn)出了更多的優(yōu)勢。一是提高人工解釋處理的效率,，優(yōu)化人力資源,，節(jié)省人工成本；二是不斷優(yōu)化油田生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)的整體開發(fā)效果,，提升整體石油工程的油田產(chǎn)量；三是采用人工智能技術(shù)可以更合理地選擇層位,、施工井,，逐漸優(yōu)化壓裂施工設(shè)計方案，確保石油工程作業(yè)方式更加精確,。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型“利器”
石油分布的環(huán)境十分惡劣,，而油田生產(chǎn)領(lǐng)域所使用的設(shè)備又非常多，如果這些設(shè)備長期處于這樣的惡劣條件,，可能出現(xiàn)故障,。人工智能和大數(shù)據(jù)在油田生產(chǎn)領(lǐng)域的出現(xiàn)可以有效對井下環(huán)境加以全面分析并預(yù)測鉆井時出現(xiàn)的異常情況，有效消除計劃外停機的次數(shù)，進(jìn)而對設(shè)備運行,、維修成本實現(xiàn)有效控制,。另一方面，鉆井井壁失穩(wěn)是危及到井下施工人員生命安全的一大安全隱患,，但人工智能可作為橋梁,，例如通過大數(shù)據(jù)分析和強大的云計算功能，可以通過現(xiàn)場傳感器監(jiān)測的數(shù)據(jù)實時返回到云端進(jìn)行處理分析,，以搭建自動化與最優(yōu)化的通道,、實時快捷預(yù)測井壁失穩(wěn)風(fēng)險，有效縮短鉆井周期,，減少井下事故發(fā)生的幾率,。
隨著深度學(xué)習(xí)、自然語言處理,、語音識別,、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)在機器人中的不斷成功應(yīng)用，工業(yè)機器人逐漸走向成熟,。越來越多的石油公司開始使用機器人代替人類進(jìn)行危險作業(yè),。目前，機器人已經(jīng)成功應(yīng)用到了管道巡檢,、深水作業(yè),、高危作業(yè)等領(lǐng)域。無人機技術(shù)逐漸在石油勘探開發(fā)領(lǐng)域應(yīng)用,，尤其是物探領(lǐng)域,，可實現(xiàn)地質(zhì)探測、數(shù)據(jù)采集,、視頻監(jiān)控,、物資投放、工程救援等工作,。同時,，由于專業(yè)軟件的嵌入應(yīng)用，石油勘探開發(fā)生產(chǎn)裝備的智能化水平越來越高,。未來,，嵌入物聯(lián)網(wǎng)、機器視覺,、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的智能生產(chǎn)裝備將大大降低生產(chǎn)成本,，提高生產(chǎn)效率，保障人員安全,。
當(dāng)前,，我國正加速推進(jìn)油氣全產(chǎn)業(yè)鏈改革,，以實現(xiàn)安全、高效,、創(chuàng)新,、綠色的油氣開采，這給傳統(tǒng)油氣行業(yè)帶來新挑戰(zhàn),，人工智能無疑是油氣行業(yè)實現(xiàn)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“利器”,，當(dāng)石油勘探遇見“人工智能”，如何發(fā)揮好這把“利器”的作用,，給我們提出了更多的思考和發(fā)揮的空間,。
（作者單位：中國地質(zhì)調(diào)查局油氣資源調(diào)查中心）
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