以深度學(xué)習(xí)為核心的人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)?？缃缛诤蟿?chuàng)新正成為地球物理行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的大趨勢，基于深度學(xué)習(xí)的地震解釋技術(shù)打破了人類大腦的局限性，不僅減少了數(shù)據(jù)丟失，進行構(gòu)造、斷層、層序解釋，還可用于測井?dāng)?shù)據(jù)、疊前和疊后數(shù)據(jù)分析等多維度數(shù)據(jù)分析，得到能夠直接預(yù)測油氣的三維數(shù)據(jù)體，減少了人工工作量，并提高了解釋精度。基于深度學(xué)習(xí)的人工智能在地球物理行業(yè)的研究進展主要在數(shù)據(jù)處理與解釋兩個領(lǐng)域，其中在地震解釋方面進展較大，開展了地震屬性分析、巖相識別、地震反演、斷層識別等研究，并開發(fā)出相關(guān)軟件產(chǎn)品。

該項技術(shù)取得的重大進展主要包括：①開發(fā)了地震屬性分析軟件，利用機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析方法進行地震屬性分析，減少了地震解釋的不確定性，推動了定量解釋技術(shù)的發(fā)展；②開發(fā)了用于巖相分類的人工智能算法，并形成地震解釋軟件系統(tǒng)，在二疊盆地應(yīng)用取得了良好的效果；③在巖性和地貌分類方面，從地震數(shù)據(jù)和井筒數(shù)據(jù)生成概率巖相模型，以更好地了解儲層非均質(zhì)性，減少地震解釋結(jié)果的不確定性。

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于地球物理數(shù)據(jù)管理中，是地球物理行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最重要的組成部分。人工智能方法在地球物理行業(yè)的發(fā)展還在探索中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法、向量機、粒子群等算法的應(yīng)用并未形成規(guī)范流程，今后深度學(xué)習(xí)在地球物理領(lǐng)域的應(yīng)用還有待于突破，將是一項顛覆性、革命性技術(shù)，具有巨大發(fā)展前景與應(yīng)用潛力。