人工智能在石油勘探中應(yīng)用

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摘要：在我國乃至世界的能源產(chǎn)業(yè)中，石油行業(yè)都是關(guān)鍵性的部分，在國內(nèi)和國際市場上，已經(jīng)探明的石油產(chǎn)量非常大，但為保障石油資源的高效開發(fā)，對勘探技術(shù)的要求非常高。在技術(shù)不斷進(jìn)步的過程中，一些人工智能技術(shù)被應(yīng)用到了石油勘探中，提升了勘探作業(yè)的智能化水平，所得到的結(jié)果更為可靠。因此，由于人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，使得在石油勘探中，這方面技術(shù)的應(yīng)用潛力巨大?；诖?，重點研究了石油勘探中人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用，可給實際的石油勘探提供技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：石油勘探；人工智能；應(yīng)用

石油資源是重要的能源資源，但由于石油形成條件的特殊性，導(dǎo)致在石油勘探過程中的難度系數(shù)較高，復(fù)雜的地質(zhì)條件下，人工探測無法正常實施，為克服勘探中的各種難題，必須要從根本上進(jìn)行勘探技術(shù)的創(chuàng)新。信息時代到來后，石油勘探方面的技術(shù)也應(yīng)該朝著信息化、智能化的方向邁進(jìn)，各個石油企業(yè)在開展資源勘探的過程中，可加大人工智能方面的技術(shù)投入，充分用智能化手段取得人工勘探作業(yè)，保障勘探的高效率和高精度，指導(dǎo)后續(xù)的資源開發(fā)與利用。

一、人工智能技術(shù)實際應(yīng)用中存在的主要問題

（一）數(shù)據(jù)接口過于分散，缺乏統(tǒng)一性

在當(dāng)下技術(shù)不斷進(jìn)步的今天，我國的人工智能技術(shù)取得了顯著的發(fā)展成效，此項技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到了各個行業(yè)。由于石油勘探是一個相對復(fù)雜且專業(yè)的過程，在提高勘探水平，將勘探的數(shù)據(jù)充分利用起來，人工智能有著一定的技術(shù)優(yōu)勢。一些大型的石油公司，在勘探過程中已經(jīng)采用了人工智能技術(shù)，但此項技術(shù)的應(yīng)用中，存在著數(shù)據(jù)接口方面的問題，其中，最為突出的問題就是數(shù)據(jù)接口過于單一、統(tǒng)一性不足，對于勘探過程中所得到的很多數(shù)據(jù)，類型繁多，一旦數(shù)據(jù)接口不統(tǒng)一，將無法實現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的集成化管理，因為數(shù)據(jù)接口的限制，導(dǎo)致在利用人工智能進(jìn)行智能模型的構(gòu)建時，數(shù)據(jù)無法得到有效的處理[1]。針對這一方面的問題，需在石油勘探的過程中，構(gòu)建一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在此模型中開展算法檢驗，形成智能模型，簡化數(shù)據(jù)處理流程。

（二）模擬實驗過程中突出的可視化問題

石油資源的分布環(huán)境復(fù)雜，在勘探的過程中往往會面臨復(fù)雜構(gòu)造的影響，勘探工作的本質(zhì)就是要清晰掌握石油資源分布地區(qū)的地質(zhì)情況，經(jīng)由對周邊地質(zhì)情況的全面分析與調(diào)查，制定出最為科學(xué)且安全的開采方案。當(dāng)形成了人工智能勘探體系以后，勘探人員所掌握的信息更為完整與準(zhǔn)確，如石油儲層飽和度、滲透率、孔隙度等各項數(shù)據(jù)下，所制定的石油開發(fā)和施工方案更為科學(xué)。當(dāng)下的一些石油勘探作用中，雖然都在積極引入人工智能技術(shù)，但在這一方面的技術(shù)應(yīng)用過程中，卻存在著模擬實驗過程中的可視化問題，需考慮在人工智能計算和分析后的結(jié)果，如何以可視化的方式將其重復(fù)疊加在地質(zhì)勘探類軟件中，并滿足復(fù)雜圖層運算、二次空間分析的要求，這是未來人工智能應(yīng)用中需關(guān)注的重點方面。

（三）難以對高維度數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)的處理

在石油勘探中的人工智能應(yīng)用，關(guān)鍵是要對大量的數(shù)據(jù)和信息加以專業(yè)化處理，為有效發(fā)揮人工智能的技術(shù)優(yōu)勢，在石油勘探的過程中，需將人工智能有效利用起來，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、分析。但顯然，當(dāng)下的石油勘探領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的應(yīng)用尚不成熟，人工智能只能夠?qū)σ恍┖唵蔚臄?shù)據(jù)加以處理，很難對高維度數(shù)據(jù)實施專業(yè)處理，這一數(shù)據(jù)處理方面的問題，導(dǎo)致石油勘探方面有關(guān)數(shù)據(jù)不完整。實際上，石油勘探工作的進(jìn)行中，涉及了高難度凡在的空間三維體數(shù)據(jù)，如地震屬性數(shù)據(jù)體、石油儲存屬性數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的復(fù)雜性高，不能采用常規(guī)的數(shù)據(jù)處理方式，而人工智能雖然在數(shù)據(jù)處理方面非常有效，但在這些高維度數(shù)據(jù)的處理上，卻會面臨一定的技術(shù)難題，嚴(yán)重影響了對石油儲藏情況的精細(xì)化分析。

二、人工智能在石油勘探中的應(yīng)用

（一）測井領(lǐng)域

從1927年開始，測井技術(shù)在將近100年的時間里經(jīng)歷了多次變革，從最初的模擬測井、數(shù)字測井到數(shù)控測井、成像測井、智能測井，每一個的變革都是技術(shù)發(fā)展的體現(xiàn)。1.測井?dāng)?shù)據(jù)采集。對石油資源的分布來看，石油儲層呈現(xiàn)出非均質(zhì)特征，在勘探的過程中面臨著對象復(fù)雜、環(huán)境多變的難題，為克服勘探過程中的這些難題，具體的勘探工作進(jìn)行中，應(yīng)強化在井下地層參數(shù)采集、測井?dāng)?shù)據(jù)傳輸方面的技術(shù)創(chuàng)新，而通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可高效獲得相對準(zhǔn)確的信息。測井?dāng)?shù)據(jù)采集中的人工智能技術(shù)應(yīng)用成效，國外的應(yīng)用效果要明顯優(yōu)于國內(nèi)，主要是因為國外的人工智能起步早，發(fā)展相對成熟，而我國在人工智能研究起步較晚。就國外的發(fā)展情況來看，已然開發(fā)出了專有的測井?dāng)?shù)據(jù)采集技術(shù)體系，如遠(yuǎn)程測井中心的建設(shè)、井筒軟件Techlog的開發(fā)。全球范圍內(nèi)已經(jīng)有11個遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)服務(wù)器中心、14個遠(yuǎn)程測井中心，完全突破了測井工作中的時間和空間限制，可形成遠(yuǎn)程工作模式，由專家遠(yuǎn)程協(xié)同與決策，提升測井水平 [2]。國內(nèi)來看，部分石油公司加大了對網(wǎng)絡(luò)化地面、智能絞車、遠(yuǎn)程測井等核心技術(shù)的研發(fā)，且取得了一定的成效，所取得的技術(shù)研究成果在部分油田勘探任務(wù)中得到了應(yīng)用。2.測井處理解釋。在石油測井工作中，數(shù)據(jù)總量龐大，且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多源異構(gòu)的特征，正是因為數(shù)據(jù)的這些特點，使得在測井處理解釋的過程中，會遇到來自數(shù)據(jù)方面的諸多難題，油氣識別困難，為解決這一方面的問題，需加大對人工智能技術(shù)的應(yīng)用，以通過人工智能來提升工作效率、解釋符合率。當(dāng)前的石油行業(yè)呈現(xiàn)出明顯的智能化趨勢，為符合這一趨勢，在石油勘探、開發(fā)等各項工作環(huán)節(jié)，都應(yīng)突破固有技術(shù)的限制，將人工智能與其他技術(shù)有效結(jié)合起來。測井技術(shù)中的人工智能，表現(xiàn)在方方面面，如深度校正、報告生成、智能分層、曲線重構(gòu)等方面。為實現(xiàn)曲線重構(gòu)方面的智能化目標(biāo)，要采用新的算法，如可利用深度學(xué)習(xí)與關(guān)聯(lián)分析，得到不同測井曲線之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，一旦在此過程中發(fā)現(xiàn)存在錯誤、不恰當(dāng)、缺失的測井曲線，需立即開展數(shù)據(jù)重造，在此環(huán)節(jié)，可綜合采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、組合學(xué)習(xí)算法、聚類算法，某些專家提出了以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)重構(gòu)測井曲線的方式，通過真實測井曲線的使用，經(jīng)由專業(yè)化檢驗可以發(fā)現(xiàn)，這種人工智能技術(shù)支持下的測井曲線，與實際的偏差較小。在巖性識別方面，主要以鉆井取心、測井曲線兩種方式，如果在測井工作中采用的是鉆井取心的方式，需配備先進(jìn)的掃描儀器，在掃描儀器不斷更新的過程中，在石油勘探方面積累了大量的薄片圖像、CT圖像、掃描電鏡圖像。就當(dāng)前國內(nèi)外巖心取樣分析過程來看，可通過Avizo、PerGeos等巖心圖像分析軟件，來進(jìn)行巖性的自動識別，具體的識別過程中，人機交互頻繁，專家經(jīng)驗對識別過程和結(jié)果有著重要的作用。薄片鑒定法的應(yīng)用范圍較廣，多以人工鑒定為主，智能化水平還相對偏低，未來的技術(shù)發(fā)展中，可朝著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的方向努力。如果在巖性識別的過程中采用的是測井曲線，在具體的工作進(jìn)行中，專家解釋處理完的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，經(jīng)由人工智能算法的引入，可構(gòu)建智能化巖性識別模型，在該模型支持下，識別過程呈現(xiàn)出高度的智能化特征。有關(guān)學(xué)者在石油勘探的過程中，綜合采用了提升樹、決策樹、支持向量機等多種算法，所構(gòu)建的巖性預(yù)測模型，可對巖性實現(xiàn)精準(zhǔn)識別。成像測井同樣也是測井智能化的一大表現(xiàn)，在這一實現(xiàn)環(huán)節(jié)，色度標(biāo)定原理發(fā)揮了作用，人工智能技術(shù)下，原始測井曲線發(fā)生了呈現(xiàn)形式的轉(zhuǎn)變，可將其性質(zhì)、特點和變化趨勢，以可視化的方式展現(xiàn)出來，可視化圖像內(nèi)所展示的信息更多。當(dāng)前及未來的發(fā)展趨勢下，人工智能還將朝著更深的層次發(fā)展，圖像分析與深度學(xué)習(xí)、圖像處理的高度結(jié)合，必將使得成像測井能實現(xiàn)自動化解釋。3.一體化軟件。在石油勘探中的人工智能應(yīng)用，在很多時候都需要利用相應(yīng)的軟件來完成各種工作，在國外，軟件技術(shù)發(fā)展相對成熟，斯倫貝謝為典型代表，研發(fā)出了Petrel、Techlog、Eclipse等多種軟件，這些軟件的綜合使用，可在測井工作中形成數(shù)字化協(xié)同智能工作流程，這些智能化工作目標(biāo)下，可有效減少在石油勘探過程中的各類風(fēng)險，保障勘探工作的順利實施。智能技術(shù)不斷發(fā)展的過程中，市場上出現(xiàn)了勘探開發(fā)認(rèn)知一體化平臺，該平臺中形成了完整的智能處理解釋工作程序，兼具數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)解釋、成果提交等多項功能[3]。

（二）物探領(lǐng)域

在國際方面，由于智能技術(shù)發(fā)展顯著，出現(xiàn)了AI+物探的新型工作模式，地球物理勘探在長時間的發(fā)展過程中，逐步融入了計算機、三維可視化等新型技術(shù)。1.物探裝備。石油物探方面的人工智能技術(shù)應(yīng)用，也可形成新的工作方式，結(jié)合國內(nèi)外物探方面的人工智能應(yīng)用成效，可控震源、無人機與地震儀器方面的智能化發(fā)展成就顯著。比如，可控震源智能化模式下，所構(gòu)建的智能化模塊能夠?qū)^程中所涉及的各個參數(shù)都加以自動調(diào)節(jié)，靈活性更高。物探數(shù)據(jù)采集方面，智能無人機的配置，可使得在實際的數(shù)據(jù)采集過程中，可實現(xiàn)高精度的地形探測、風(fēng)險評估、節(jié)點監(jiān)控、數(shù)據(jù)回收[4]。在關(guān)于石油勘探的地震儀器方面，市場上已經(jīng)出現(xiàn)了多種的型號的儀器，如G3i、Hawk、eSeis、OBN，不同型號的地震儀器下，也有著功能方面的差異，在實際的工作過程中，可根據(jù)實際需求來進(jìn)行地震儀器的配置。2.物探采集。在大數(shù)據(jù)時代到來以后，云計算、人工智能、機器人等新型技術(shù)的發(fā)展迅猛，這些技術(shù)在越來越多的領(lǐng)域都得到了應(yīng)用，特別是在物探采集中的應(yīng)用，使得數(shù)字化邁上了一個新的臺階，進(jìn)入了智能化時代。物探采集智能化表現(xiàn)出無感數(shù)字化、高度閉環(huán)自動化、核心裝備機器人化、動態(tài)監(jiān)測的優(yōu)勢，可克服傳統(tǒng)物探采集技術(shù)的巨大限制。在人工智能技術(shù)支持下，可將物聯(lián)網(wǎng)、云計算與基本的物探采集方法高度結(jié)合起來，在充分結(jié)合的基礎(chǔ)上，關(guān)于物探采集中的施工任務(wù)、野外人員、裝備等要素，均可實現(xiàn)無線化、數(shù)字化管控，在這種新的模式下，整體的工作流程得以簡化，效率更高。3.地震數(shù)據(jù)處理與解釋。物探領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用，還體現(xiàn)在地震數(shù)據(jù)處理與解釋上，在這一方面的應(yīng)用，其應(yīng)用范圍顯著擴大，在很多方面都凸顯了人工智能的優(yōu)勢，其中，典型的應(yīng)用為地震構(gòu)造解釋、噪聲壓制與信號增強、地震相識別，不論是哪個方面，目標(biāo)檢測、分析、圖像分類與預(yù)測都是不可或缺的。如果要實現(xiàn)斷層的自動化識別，就需要采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，這在當(dāng)下的石油勘探中，是一個關(guān)鍵性的應(yīng)用方向。在大量的實踐探究過程中，可以發(fā)現(xiàn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，可在集中實現(xiàn)多種數(shù)據(jù)的集成，經(jīng)由對這些數(shù)據(jù)的分析和利用，可構(gòu)建完整的斷層智能識別模型，在后續(xù)該模型投入使用以后，可對石油儲藏區(qū)域內(nèi)的斷層幾率、傾角等各個參數(shù)加以精準(zhǔn)識別，通過識別結(jié)果的分析，可得到關(guān)于石油儲藏區(qū)域現(xiàn)場的斷層信息，將此信息作為石油開采的依據(jù)。近年來，關(guān)于石油勘探方面的人工智能研究顯著增多，尤其是在地震相識別方面，很多學(xué)者對深度學(xué)習(xí)開展了大量的研究。在傳統(tǒng)的技術(shù)條件下，關(guān)于地震相識別方面，主要為地震相屬性的聚類、地震波形的分類，隨著技術(shù)的智能化發(fā)展趨勢，智能技術(shù)逐步在地震相識別中得到了應(yīng)用，如在地震波形的分類識別方面，卷積、循環(huán)、概率、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都得到了一定的應(yīng)用[5]。某些學(xué)者更是提出了增強型編解碼結(jié)構(gòu)DeepLabv3+，這種編譯碼結(jié)構(gòu)比常規(guī)的CNN模型、簡單的語義分割模型有顯著的優(yōu)勢，尤其是在多尺度語義信息提取、恢復(fù)預(yù)測結(jié)果方面，精度和效率較高，這些特點使得利用這種模型，能夠有效進(jìn)行地震相識別。

（三）鉆完井領(lǐng)域

在石油行業(yè)長期發(fā)展的過程中，石油鉆井經(jīng)歷多次的變革，在當(dāng)下已經(jīng)形成了更為完善的鉆井技術(shù)體系，所形成的這一技術(shù)體系，為實際的鉆井工作進(jìn)行提供了技術(shù)指導(dǎo)和體系支持。就當(dāng)下鉆井工程技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀來看，技術(shù)發(fā)展迅速，正處于自動化與智能化的交融階段，智慧化時當(dāng)下及未來的主要方向。智能鉆完井實現(xiàn)了在傳統(tǒng)技術(shù)上的創(chuàng)新，這一技術(shù)創(chuàng)新對行業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展的意義重大，可提升鉆井工作的便捷性，但此技術(shù)下，需應(yīng)用智能軟件系統(tǒng)來輔助相應(yīng)的工作開展，并同步配套地面智能裝備、井下智能工具，通過計算模型與智能決策技術(shù)的有效結(jié)合，組建一個閉環(huán)的綜合系統(tǒng)，由該系統(tǒng)來保障各項工作的協(xié)同性?，F(xiàn)階段大大小小的石油勘探任務(wù)中，嵌入式芯片智能鉆井、智能鉆頭、鉆桿、旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)等井下智能工具的應(yīng)用頻次較高；而地面智能裝備中，鉆臺機器人、起下鉆自動控制裝備的應(yīng)用范圍較廣。雖然我國在智能鉆井方面取得了一定的技術(shù)成效，但總體發(fā)展尚不成熟，與國外發(fā)達(dá)國家相比還存在顯著的差距，未來還需加大在智能化方面的探索。1.智能鉆完井關(guān)鍵技術(shù)。在智能鉆完井技術(shù)體系中往往包含了多種的技術(shù)，如井眼軌道智能優(yōu)化、智能導(dǎo)向鉆井與鉆速智能優(yōu)化。在實際的石油勘探工作進(jìn)行中，井眼軌道智能優(yōu)化方面，遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心技術(shù)，經(jīng)由這些技術(shù)的綜合應(yīng)用，可結(jié)合實際的勘探需求，對井眼方位角等各個參數(shù)加以科學(xué)優(yōu)化與調(diào)整。智能導(dǎo)向鉆井技術(shù)的實現(xiàn)中，需利用人工智能算法來實現(xiàn)，在此算法與智能技術(shù)的配合下，有關(guān)人員在開展鉆井工作的過程中，能夠?qū)δ繕?biāo)井眼軌跡加以動態(tài)化監(jiān)測，經(jīng)由隨鉆地震、近鉆頭測量等新技術(shù)的引入，能夠?qū)︺@井的全過程開展分析與監(jiān)測，這種動態(tài)化機制下，不論是工藝技術(shù)還是參數(shù)流程的調(diào)整都更具智能化特征。關(guān)于鉆速智能優(yōu)化，更適宜采用大數(shù)據(jù)與智能優(yōu)化算法的方式，對多目標(biāo)鉆井的各個參數(shù)加以些微調(diào)整，確保在鉆井工作中，地層、鉆頭與參數(shù)之間的高度匹配，每個參數(shù)均處于正常標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)。2.智能化鉆完井裝備。智能化鉆完井技術(shù)的發(fā)展同步帶動了相關(guān)設(shè)備的研發(fā)，在新技術(shù)出現(xiàn)的同時也出現(xiàn)了各種的配套設(shè)備，關(guān)于石油鉆井任務(wù)，需地面裝備與井下工具的高度配合，在地面裝備上，可選擇鉆臺機器人、起下鉆自動控制與自動送鉆系統(tǒng)，井下工具可選智能鉆機、鉆頭、鉆桿，這些不同的工具與設(shè)備，都呈現(xiàn)出智能化的特點，也就可用智能化取代原先的人工作業(yè)，通過自動化和智能化模式，來對各個流程和要素加以精準(zhǔn)控制，實現(xiàn)對鉆井全過程的動態(tài)化監(jiān)控，減少鉆井作業(yè)中的各種意外事故。在一些石油公司中，采用了旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)，此系統(tǒng)可達(dá)到隨鉆、隨測、隨控的目標(biāo)，即使在石油勘探過程中面臨的是相對復(fù)雜的勘探條件，利用此系統(tǒng)可實現(xiàn)對鉆頭的精準(zhǔn)控制，保障破巖效果的同時又可保障導(dǎo)向的智能化。人工智能下，經(jīng)由對地質(zhì)條件與油藏特征等基本信息的分析，可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立相應(yīng)的模型，該模型所得到的結(jié)果與隨鉆隨測數(shù)據(jù)的對比下，就可以智能確定最佳軌跡。就我國國內(nèi)的情況來看，自主研發(fā)出了自動化鉆機，這一鉆機的有效應(yīng)用，能夠在鉆井作業(yè)的進(jìn)行中，實現(xiàn)對管柱的自動化控制，雖然可達(dá)到這一控制目標(biāo)，但在具體的應(yīng)用過程中，傳感器的狀態(tài)監(jiān)測、設(shè)備在線預(yù)警和診斷卻存在著可靠性不足的問題，智能化在未來還有著巨大的應(yīng)用空間。石油企業(yè)內(nèi)部所配備的控壓鉆井裝備，其中的很多功能都具備了自動化特點，但自動化水平還相對偏低，如工控軟件對井筒的感知能力、地層的識別能力還相對偏低。國內(nèi)的一些專有廠家，研制和生產(chǎn)出了很多專業(yè)的井下工具，這些現(xiàn)代化井下工具的出現(xiàn)，有效克服了傳統(tǒng)工具性能和功能的劣質(zhì)，但在感知能力方面尚存在一定的不足，未來需加大智能化探究。3.智能鉆完井軟件。鉆完井領(lǐng)域出現(xiàn)了多種的軟件，如數(shù)字孿生系統(tǒng)、鉆井過程仿真、遠(yuǎn)程決策軟件，這些各類軟件都實現(xiàn)了商業(yè)化利用，處于不斷的技術(shù)優(yōu)化過程中。國外的很多石油公司，在關(guān)于鉆井軟件方面開展了大量的研究，比如，以鉆完井海量數(shù)據(jù)作為參考，經(jīng)由大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的綜合應(yīng)用，可形成新的軟件和平臺設(shè)計思路，保障軟件和平臺內(nèi)各個模塊的科學(xué)劃分，提高功能完整性。以哈里伯頓建井工程為例，在此項目的實施中，就在原先的技術(shù)基礎(chǔ)上引入了大數(shù)據(jù)分析、智能化平臺，形成了數(shù)字孿生井筒，智能化軟件可在鉆井作業(yè)的實施中，開展全方位的模擬、動態(tài)跟蹤與監(jiān)測；斯倫貝謝中采用了勘探開發(fā)認(rèn)知一體化平臺，該平臺兼具一體化優(yōu)勢，可在整個的鉆井工作中，提升工作效率，縮短鉆井周期；康菲鉆完井大數(shù)據(jù)分析平臺，使得數(shù)據(jù)收集與處理過程得以大大簡化，經(jīng)由完整的信息采集與分析，可從中篩選出有價值的信息，根據(jù)這些信息來進(jìn)行鉆完井設(shè)計方案的全面優(yōu)化。在我國國內(nèi)，關(guān)于智能鉆完井軟件的研發(fā)還相對較少，整體上處于起步階段，所研發(fā)出來的軟件功能還有待優(yōu)化，鉆完井設(shè)計、監(jiān)測優(yōu)化為最為基礎(chǔ)的功能。在智能化鉆完井軟件研發(fā)和應(yīng)用方面，面臨的難題就是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的不一致、物理模型與機器學(xué)習(xí)算法之間無法高效融合，這些難點導(dǎo)致軟件的很多功能無法實現(xiàn)。

（四）油藏工程領(lǐng)域

石油勘探中的油藏工程實施，最為關(guān)鍵的任務(wù)是要將滲流力學(xué)、油層物理作為著手點，對石油資源開發(fā)過程中油、氣與水的移動規(guī)律、驅(qū)替原理加以全方位把控，以通過各種工程措施的應(yīng)用，來保障資源的順利開發(fā)。只有做好了油藏工程中的相關(guān)工作，才可提高開采效率，保障產(chǎn)量。在工業(yè)化快速發(fā)展的過程中，油藏工程表現(xiàn)出了智能化的趨勢，這一趨勢下，就是通過在油藏工程中的人工智能技術(shù)應(yīng)用，來開展油藏的動態(tài)分析與模擬。實際上，油藏工程所涉及的范圍的較廣，在將人工智能技術(shù)應(yīng)用到了這一方面以后，油藏數(shù)值模擬與油藏工程方法都可在智能技術(shù)下完成。比如，水驅(qū)開發(fā)實時監(jiān)控、產(chǎn)量與飽和度預(yù)測、生產(chǎn)措施優(yōu)化等方面，就綜合采用了人工智能技術(shù)，在水驅(qū)開發(fā)實時調(diào)控方面，要通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用來對每個參數(shù)加以智能化調(diào)控，一些專家以動態(tài)觀測數(shù)據(jù)為約束，通過最為傳統(tǒng)的數(shù)值模擬與優(yōu)化算法，經(jīng)由自動識別分層注采流動關(guān)系，也就計算出了區(qū)塊分層注采井之間所存在的流動關(guān)系，最后在多層多向產(chǎn)量劈分技術(shù)下，可得到關(guān)于油井分層分方向的產(chǎn)液量與產(chǎn)油量信息，這些信息可作為采油工作開展的參考。

三、結(jié)語

近年來，隨著油田行業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展，人們對石油勘探提出了新的要求，為保障勘探工作的整體水平，石油公司應(yīng)加大在勘探過程中人工智能技術(shù)的應(yīng)用，以發(fā)揮智能化技術(shù)的優(yōu)勢，提高勘探水平。未來的石油勘探中，應(yīng)加大在人工智能方面的研發(fā)和應(yīng)用，形成智能化勘探體系。

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作者:曹宇 單位:大慶油田有限責(zé)任公司勘探事業(yè)部