一、前言

隨著全球能源需求的不斷增長(zhǎng)，油氣資源的勘探與開(kāi)發(fā)面臨著越來(lái)越大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的油氣勘探方法依賴于地質(zhì)學(xué)家和工程師的經(jīng)驗(yàn)，且往往受到數(shù)據(jù)處理效率、模型準(zhǔn)確性及人工干預(yù)的限制。人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，為油氣勘探和開(kāi)發(fā)帶來(lái)了新的機(jī)遇。通過(guò)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)AI技術(shù)，能夠更高效地處理和分析海量數(shù)據(jù)，優(yōu)化油氣資源的勘探過(guò)程，提高油氣田的開(kāi)發(fā)效果。

AI技術(shù)在油氣田勘探中，可以有效地提升地震數(shù)據(jù)的處理和解釋精度，自動(dòng)識(shí)別潛在油氣儲(chǔ)藏地，并預(yù)測(cè)儲(chǔ)層特性。AI還能通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，為油氣田的管理與優(yōu)化提供決策支持，減少資源浪費(fèi)，降低開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，提升油氣開(kāi)采的經(jīng)濟(jì)效益。本文將探討AI在油氣田勘探開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用，分析其在地震數(shù)據(jù)處理、儲(chǔ)層預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)、生產(chǎn)監(jiān)控等方面的實(shí)踐案例，旨在為油氣行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論支持和技術(shù)參考。

二、油氣田勘探開(kāi)發(fā)概述

（一）油氣田勘探開(kāi)發(fā)的流程

油氣田的勘探開(kāi)發(fā)過(guò)程通常包括四個(gè)主要階段：勘探、開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)和廢棄。在勘探階段，主要通過(guò)地質(zhì)調(diào)查、地震勘探和鉆井等手段，確認(rèn)油氣藏的存在、分布以及資源潛力[1?？碧降暮诵哪繕?biāo)是評(píng)估油氣資源的儲(chǔ)量和經(jīng)濟(jì)開(kāi)采可行性。進(jìn)入開(kāi)發(fā)階段后，根據(jù)油氣田的具體特點(diǎn)，選擇合適的開(kāi)采方式，如垂直鉆井、水平井及壓裂技術(shù)等，并建設(shè)所需的生產(chǎn)設(shè)施與管道系統(tǒng)。在此階段，還需應(yīng)用水驅(qū)、氣驅(qū)等二次采油技術(shù)，提升油氣回采率。生產(chǎn)階段是油氣田的常規(guī)采油與輸送階段，旨在穩(wěn)定生產(chǎn)并確保經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)保障環(huán)境和安全標(biāo)準(zhǔn)。最后，在廢棄階段，對(duì)油氣田進(jìn)行停產(chǎn)、設(shè)備清理及環(huán)境恢復(fù)，確保生態(tài)環(huán)境不受長(zhǎng)期影響。這個(gè)完整流程需要協(xié)調(diào)各項(xiàng)技術(shù)和管理，確保油氣資源的高效、可持續(xù)利用。

（二）油氣田勘探開(kāi)發(fā)中的主要技術(shù)挑戰(zhàn)

隨著常規(guī)油氣資源的枯竭，油氣田勘探開(kāi)發(fā)逐步轉(zhuǎn)向非常規(guī)油氣，如頁(yè)巖氣、致密油和煤層氣等?？碧介_(kāi)發(fā)非常規(guī)油氣需要突破傳統(tǒng)技術(shù)，采用水平鉆井、壓裂技術(shù)及新的儲(chǔ)層評(píng)估方法。深水油氣開(kāi)發(fā)也是一大挑戰(zhàn)，深水環(huán)境中的復(fù)雜地質(zhì)條件、高壓高溫的地下環(huán)境要求更高精度的地震勘探和鉆井技術(shù)，且成本顯著增加。油氣田開(kāi)發(fā)面臨儲(chǔ)量不確定性和生產(chǎn)衰退問(wèn)題，如何通過(guò)二次采油技術(shù)提高回采率并延長(zhǎng)油田生命周期至關(guān)重要。環(huán)保與安全問(wèn)題也不容忽視，減少碳排放和保護(hù)環(huán)境是技術(shù)創(chuàng)新的方向之一。隨著技術(shù)進(jìn)步，如何平衡經(jīng)濟(jì)效益與可持續(xù)發(fā)展成為油氣田勘探開(kāi)發(fā)的核心挑戰(zhàn)。

三、人工智能在油氣田勘探中的應(yīng)用

（一）地震數(shù)據(jù)處理與解釋

在油氣田勘探中，地震勘探技術(shù)是最為重要的工具之一，廣泛應(yīng)用于地下地質(zhì)結(jié)構(gòu)的探測(cè)。地震數(shù)據(jù)的處理與解釋是勘探階段的關(guān)鍵步驟，能夠提供關(guān)于地下巖層、構(gòu)造和油氣藏分布的信息。傳統(tǒng)的地震數(shù)據(jù)處理依賴人工進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、噪聲消除及信號(hào)增強(qiáng)，這一過(guò)程耗時(shí)、效率較低，且存在一定的誤差[2。隨著人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在地震數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用大大提高了效率與準(zhǔn)確性。通過(guò)深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等技術(shù)，AI能夠自動(dòng)識(shí)別地震數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，提升地震信號(hào)的清晰度與分辨率。卷積操作的數(shù)學(xué)表達(dá)式（CNN核心公式）：

x為輸入地震數(shù)據(jù)，w為卷積核權(quán)重，b為偏置項(xiàng)，y為輸出特征圖，此公式可解釋CNN如何提取地震數(shù)據(jù)中的局部特征，用于信號(hào)增強(qiáng)與噪聲消除。

AI在地震數(shù)據(jù)解釋方面的優(yōu)勢(shì)在于其能夠處理大量的地震數(shù)據(jù)并進(jìn)行模式識(shí)別。傳統(tǒng)解釋方法中，地震數(shù)據(jù)的解釋往往依賴專家的經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，而AI可以通過(guò)訓(xùn)練模型從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，自動(dòng)化地分析和解釋地震圖像，迅速識(shí)別潛在的油氣藏，不僅提高了解釋的精度，還能減少人為因素的干擾。通過(guò)將AI與地震數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)結(jié)合，能夠更快地完成數(shù)據(jù)的提取與分析，為油氣田勘探提供更加可靠的地下地質(zhì)圖像。AI還能夠通過(guò)對(duì)比不同時(shí)間、不同區(qū)域的地震數(shù)據(jù)，為油氣田的動(dòng)態(tài)變化和資源評(píng)估提供持續(xù)支持。

（二）儲(chǔ)層預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)

儲(chǔ)層預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)是油氣田勘探中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，目的是準(zhǔn)確評(píng)估地下儲(chǔ)層的性質(zhì)和油氣的儲(chǔ)量。傳統(tǒng)的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)主要依賴地質(zhì)學(xué)家的經(jīng)驗(yàn)和物理模型，但這些方法往往存在數(shù)據(jù)不完整和不確定性高的問(wèn)題，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性受限。AI技術(shù)，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的引人，顯著提升了儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的精度和效率[3]。通過(guò)對(duì)大量地質(zhì)數(shù)據(jù)、地球物理數(shù)據(jù)（如地震數(shù)據(jù)、鉆井?dāng)?shù)據(jù)等）進(jìn)行分析，AI可以從中提取深層次的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)層特性（如孔隙度、滲透率、壓力等）的自動(dòng)預(yù)測(cè)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）和支持向量機(jī)（SVM）等機(jī)器學(xué)習(xí)模型被廣泛應(yīng)用于儲(chǔ)層的性質(zhì)預(yù)測(cè)中。SVM分類超平面優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

w為超平面法向量，C為懲罰參數(shù)， 為松弛變量。此公式體現(xiàn)SVM在儲(chǔ)層分類問(wèn)題中的數(shù)學(xué)原理，用于高維數(shù)據(jù)特征提取。這些模型能夠處理大規(guī)模、多維度的數(shù)據(jù)，識(shí)別出與油氣儲(chǔ)層相關(guān)的潛在特征。例如，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI能夠從不同的數(shù)據(jù)源中挖掘出地下儲(chǔ)層的微觀結(jié)構(gòu)和宏觀特征，為油氣田開(kāi)發(fā)提供重要的決策支持。AI還可以根據(jù)儲(chǔ)層的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，分析并預(yù)測(cè)未來(lái)的生產(chǎn)潛力，幫助優(yōu)化開(kāi)發(fā)方案和提升油氣回采率。AI在儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中的應(yīng)用不僅提高了精度，也大大減少了人工干預(yù)的誤差和不確定性。

（三）油氣藏建模與模擬

油氣藏建模與模擬是油氣田勘探開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在通過(guò)數(shù)字化模型模擬油氣的流動(dòng)、儲(chǔ)集與開(kāi)采，評(píng)估開(kāi)發(fā)潛力并制定優(yōu)化策略。傳統(tǒng)方法依賴物理模型和手動(dòng)調(diào)整，工作量大且存在局限性。AI技術(shù)的引入，帶來(lái)了油氣藏建模與模擬的革命性變化。借助機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，AI能夠高效處理地質(zhì)、地球物理及生產(chǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建精準(zhǔn)且復(fù)雜的三維油氣藏模型。AI的應(yīng)用主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模和自動(dòng)化模型生成上，通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，AI能自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)，優(yōu)化油氣藏估算。深度學(xué)習(xí)方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），在油氣藏動(dòng)態(tài)模擬中得到廣泛應(yīng)用，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)油氣流動(dòng)趨勢(shì)和儲(chǔ)量變化，推動(dòng)了油氣田開(kāi)發(fā)效率的提升。通過(guò)結(jié)合AI與流體動(dòng)力學(xué)模型，模擬油氣藏的開(kāi)采過(guò)程，能夠更準(zhǔn)確地估算油氣回采率，并

經(jīng)驗(yàn)交流

根據(jù)模擬結(jié)果優(yōu)化開(kāi)發(fā)方案。達(dá)西定律（流體流動(dòng)基本方程）：

v為流速， 為滲透率， μ 為流體黏度，VP為壓力梯度。此公式連接傳統(tǒng)流體力學(xué)與AI建模，說(shuō)明AI如何優(yōu)化滲透率k的預(yù)測(cè)（如通過(guò)DNN擬合滲透率分布）。

四、人工智能在油氣田開(kāi)發(fā)中的生產(chǎn)優(yōu)化

（一）智能鉆井優(yōu)化系統(tǒng)

近年來(lái)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）在鉆井參數(shù)優(yōu)化中取得突破性進(jìn)展。某超深井項(xiàng)目采用深度確定性策略梯度（DDPG）算法構(gòu)建智能控鉆系統(tǒng)（圖1），其狀態(tài)空間包含鉆壓（WOB）、轉(zhuǎn)速（RPM）、泥漿排量等12維實(shí)時(shí)參數(shù)，動(dòng)作空間定義為鉆具組合調(diào)整指令。

通過(guò)建立獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：

（20

其中ROP為機(jī)械鉆速， α ， β ， γ 為權(quán)重系數(shù)。經(jīng)過(guò)30口井的離線訓(xùn)練后，該系統(tǒng)在順北油田SHB5-7H井實(shí)現(xiàn)自主控制，較人工操作提高鉆速 23 % ，減少井下工具失效事故4次。更值得注意的是，系統(tǒng)在鉆遇未預(yù)料的高壓裂縫帶時(shí)，自主調(diào)整泵壓至 ，比預(yù)設(shè)安全閾值精確提升 7 . 3 % ，成功避免井涌事故。這類實(shí)時(shí)決策系統(tǒng)標(biāo)志著AI正從勘探分析向生產(chǎn)控制縱深發(fā)展。

（二）生產(chǎn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控

基于邊緣計(jì)算的AI模型已應(yīng)用于油氣井實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過(guò)部署輕量化LSTM網(wǎng)絡(luò)，對(duì)油壓、含水率、氣油比等參數(shù)進(jìn)行在線預(yù)測(cè)。以大慶油田某區(qū)塊為例，模型在NVIDIAJetson邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)，預(yù)測(cè)未來(lái)8小時(shí)生產(chǎn)趨勢(shì)的均方誤差（MSE）僅為0.18，較傳統(tǒng)數(shù)值模擬快12倍。當(dāng)檢測(cè)到異常工況（如氣竄風(fēng)險(xiǎn)）時(shí)，系統(tǒng)可提前15分鐘發(fā)出預(yù)警，準(zhǔn)確率達(dá) 92 % ，顯著降低非計(jì)劃性關(guān)井次數(shù)。

五、案例分析：人工智能在油氣田勘探中的應(yīng)用實(shí)例

（一）案例一：AI在地震數(shù)據(jù)處理與解釋中的應(yīng)用

某油氣公司通過(guò)引入AI技術(shù)，優(yōu)化了地震數(shù)據(jù)的處理和解釋過(guò)程。傳統(tǒng)的地震數(shù)據(jù)處理需要大量人工干預(yù)，包括數(shù)據(jù)清理、噪聲抑制和信號(hào)增強(qiáng)等，整個(gè)流程費(fèi)時(shí)且易受到人為因素的影響。而使用AI后，尤其是深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法，可以自動(dòng)化處理這些數(shù)據(jù)。

見(jiàn)表1，通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，AI能夠高效地識(shí)別地震波形中的潛在模式，并自動(dòng)完成噪聲消除和信號(hào)增強(qiáng)工作，從而提升了地震圖像的質(zhì)量。均方誤差（MSE）損失函數(shù)（用于模型訓(xùn)練）：

為真實(shí)地震信號(hào)， 為模型預(yù)測(cè)值，此公式體現(xiàn)AI在噪聲消除任務(wù)中的優(yōu)化目標(biāo)，用于提升地震圖像質(zhì)量。AI技術(shù)還通過(guò)對(duì)歷史地震數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)識(shí)別地下地質(zhì)構(gòu)造的細(xì)微變化，幫助專家快速獲取油氣藏的潛在位置。在實(shí)際應(yīng)用中，AI不僅提升了數(shù)據(jù)處理的效率，還減少了解釋中的人為誤差，幫助勘探人員更精確地判斷地下儲(chǔ)層的位置和形態(tài)。例如，該公司通過(guò)AI輔助的地震數(shù)據(jù)解釋，成功識(shí)別出一個(gè)原本未被注意到的油氣藏區(qū)域，并在后續(xù)的鉆探過(guò)程中確認(rèn)了其潛力，為油氣田開(kāi)發(fā)帶來(lái)了顯著的經(jīng)濟(jì)效益[。

（二）案例二：AI在儲(chǔ)層預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

在某國(guó)際石油公司的一項(xiàng)油氣田勘探項(xiàng)目中，AI技術(shù)被應(yīng)用于儲(chǔ)層的預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)。該項(xiàng)目通過(guò)整合來(lái)自地震、鉆井、巖心分析以及生產(chǎn)數(shù)據(jù)等多個(gè)維度的信息，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行儲(chǔ)層的特性分析。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）前向傳播公式：

供了高效解決方案，推動(dòng)了行業(yè)的持續(xù)進(jìn)步。

六、結(jié)語(yǔ)

人工智能技術(shù)在油氣田勘探與開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用，極大地提升了數(shù)據(jù)處理效率和準(zhǔn)確性。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，AI能夠自動(dòng)化地分析海量地質(zhì)數(shù)據(jù)，提高儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的精度，并優(yōu)化生產(chǎn)管理流程。AI在實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)挖掘方面的優(yōu)勢(shì)有助于降低開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和資源浪費(fèi)，推動(dòng)油氣行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。盡管仍面臨一些挑戰(zhàn)（如技術(shù)實(shí)施成本和數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題），但AI的持續(xù)發(fā)展將為油氣產(chǎn)業(yè)帶來(lái)更高效、可持續(xù)的解決方案。未來(lái)，AI將在油氣勘探和開(kāi)發(fā)中扮演更加重要的角色，推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新和進(jìn)步。

a為第1層激活值， 為權(quán)重矩陣， 為激活函數(shù)，此公式說(shuō)明DNN如何通過(guò)多層非線性變換預(yù)測(cè)儲(chǔ)層參數(shù)（如孔隙度），用于多維度數(shù)據(jù)整合。傳統(tǒng)的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)依賴地質(zhì)學(xué)家的經(jīng)驗(yàn)和物理模型，過(guò)程緩慢且易出錯(cuò)。AI利用深度學(xué)習(xí)算法處理大量數(shù)據(jù)，自動(dòng)提取與油氣儲(chǔ)層相關(guān)的關(guān)鍵特征，進(jìn)行精確預(yù)測(cè)。

見(jiàn)表2，通過(guò)支持向量機(jī)（SVM）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等算法，AI成功預(yù)測(cè)了儲(chǔ)層的孔隙度和滲透率等關(guān)鍵指標(biāo)。該技術(shù)幫助團(tuán)隊(duì)快速識(shí)別儲(chǔ)層分布，評(píng)估潛力并優(yōu)化開(kāi)發(fā)策略。AI的應(yīng)用提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，減少了鉆探成本，提升了油氣回采率，為油氣勘探開(kāi)發(fā)提

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作者單位：大慶油田有限責(zé)任公司試油試采分公司試油大隊(duì)井控技術(shù)隊(duì)

責(zé)任編輯：王穎振楊惠娟