【人工智能在石油勘探开发领域的应用探究6800字（论文）】

第一章绪论1.1研究背景石油资源在能源中占据主导地位，但由于石油资源形成条件所具有的特殊性，使得其在勘探过程中的难度较高，尤其是在地质条件比较复杂的情况下，人工勘探技术的实施会受到影响。所以在信息时代下，石油勘探技术也需要进行根本性的创新。当前，石油勘探技术正在逐渐向信息化、智能化的方向发展。在石油资源勘探过程中，各石油公司将加大人工智能技术的投入力度，充分利用智能化的手段实现人工勘探。在此基础上，提高石油勘探的精度和效率，从而为后续资源的开发提供科学的指导意见。1.2研究目的及意义当前，我国石油资源品位不断恶化，主力老油田普遍处于开发后期，开发寿命大大降低。放眼世界，全球科技正朝着数字化、信息化、智能化方向快速发展，因此油气勘探开发智能化已成为大势所趋，在这种环境下，石油的勘探效率和质量也会得到大幅提升。为了有效降低石油资源的勘探成本和风险，需要在短时间内提高石油勘探的技术水平。对此，本文以人工智能在石油勘探领域的应用现状为主要研究对象，将人工智能的研究进展和应用与油气勘探开发的实际需求相结合，并从测井、物探、钻完井、油藏工程以及地面工程等五个方面对人工智能技术的应用情况进行了研究和分析，以期能够为我国人工智能技术更好的应用于石油勘探领域有所帮助。1.3国内外研究现状对石油企业而言，它是人工智能技术、数字技术等高科技应用的领先者，换句话说，其通过将人工智能技术应用于物探、钻井、测井以及测试等环节，提升整体协调性，从而真正实现信息的快速传递和共享。由于人工智能和数字技术在石油公司中应用范围的扩大，使得石油公司的运营和管理模式也发生了前所未有的变化。但受到石油企业性质的影响，不可能像其他公司一样，可以迅速完成转型和发展。此外，随着企业规模的不断扩大，涉及的单位越来越多，对技能和专业化的要求也越来越高。在这种发展背景下，人工智能技术和数字技术的应用壁垒也会明显增加。所以，石油企业必须从大局出发，充分考虑发展过程中面临的风险和挑战，不能抱着急于求成的心态实施改革。人工智能和数字技术的兴起也打破了石油公司原有商业模式和业务发展流程之间的平衡。所以，石油企业需要打破传统观念的链条以及不同部门之间存在的沟通壁垒，为人工智能和数字技术的应用，提供更好的条件。在此基础上，真正实现各部门和各业务组的优化。学会站在全球的角度，保证各项活动的流程化，通过简化控制流程，有效提高控制效果，从而实现利润最大化。当然，在实现这一目标的过程中，石油公司要对其自身的组织架构进行调整和优化，从而进一步完善组织架构、管理模式和管理制度。现阶段，人工智能和数字技术在石油企业的应用，大多呈现出“条块化”的特点，这样就容易形成信息孤岛，甚至还会出现信息超载的情况，从而导致数字技术和人工智能技术应用效能的降低。目前来看，制约企业发展的因素主要有以下几种：一是落后的组织制度；二是企业文化建设存在的滞后性；三是缺乏完善的管理程序。另外，人工智能和数字技术在石油企业的应用也属于一个长期的过程，因此，需要站在长远的角度，制定发展战略，从而实现既定的发展目标。1.4研究内容本文的具体研究内容主要分为以下几个部分：第一部分：归纳了本文的研究背景、研究意义以及研究内容，并对本文的研究思路进行了梳理。第二部分：介绍了人工智能在物探领域、钻完井领域、油藏工程领域等三个方面的具体应用情况。第三部分：对人工智能在石油勘探开发领域的应用和发展方向进行了深入的研究和分析，并对其存在的有关问题进行了剖析，基于自己的实践经验，给出了针对性的解决方案和策略。

第二章人工智能在石油勘探开发中的应用现状2.1物探领域在国际领域，由于智能技术的快速发展，出现了人工智能+物探的新工作模式，在物探的长期发展中，计算机、3D可视化等新技术也开始逐渐应用到该领域。实际上，人工智能技术在石油物探中的应用也可以形成新的工作方式，结合国内外人工智能在物探中的应用，可控震源、无人机和地震仪器的智能化发展取得了显著成效。例如，在可控震源的智能模式下，内置的智能模块可以自动调整所有与工艺相关的参数，使其更加灵活。在物探数据采集方面，智能无人机的配置可以实现真实数据采集过程中的高精度地形探测、风险评估、节点监控和数据恢复。而石油勘探地震仪可用于G3i、Hawk、eSeis、OBN等不同类型的地震仪器，但需要注意的是，不同类型的地震仪器之间存在的功能差异也较大。就实际工作过程而言，可以按照实际需要进行地震仪器的组装配置表。在大数据时代下，云计算、人工智能、机器人等新技术飞速发展，这些技术正被应用到越来越多的领域，尤其是物探采集领域，由此可见，数字化又向前迈进了一步，并正式进入智能化时代。目前来看，物探智能化的优势主要集中在以下几个方面：一是无感数字化；二是高度闭环自动化；三是核心装备机器人化；四是动态监测。在这些优势的帮助下，智能化物探采集技术就可以冲出传统物探采集技术受到的限制。另外，在人工智能技术的支持下，物联网、云计算和基本物探采集手段也可以实现高度融合，并在完全融合的基础上，进一步实现施工、现场人员、设备等相结合的物探新模式。并且在这种新模式下，物探的整个工作流程也会更加的精简，同时工作效率也会得到有效提高。2.2钻完井领域在石油工业的长期发展过程中，石油钻井发生了许多变化，就目前来看，其已经形成了较为完整的钻井技术体系，所建立的技术体系为实际钻井作业提供了技术指导和帮助。但需要注意的是，从目前钻井工程技术的发展来看，该技术发展迅速，处于自动化与智能化融合的关键阶段，而智能化方向是该领域未来发展的大势所趋。实际上，智能钻井技术是对传统钻井技术的一种创新，同时这种创新也提高了钻井工作的效率，所以其对该行业的长远发展有着不可言喻的重要意义。然而，这种技术需要应用智能软件系统来支持。它同时支持相应的任务和地面智能装备和地下智能工具，能够将计算模型和智能决策技术有效结合，形成闭环综合系统，保障各项任务的协同。在现阶段，各种规模的石油勘探作业中，嵌入式芯片智能钻头、智能钻头、钻杆和旋转导向系统等井下智能工具的应用频率越来越高，但在地面智能装备中，钻台机器人和起下钻自动控制装备的应用范围会更广泛。我国尽管在智能钻井领域取得了一定的技术成果，但总体发展还不够成熟，与国外先进水平相比，未来仍有一段很长的路要走，因此未来应加大对智能钻井的探索力度。一般来说，智能钻完井技术体系主要包括以下几个方面：一是井眼轨道智能化；二是智能导向钻井；三是钻速智能优化。事实上，在实际石油勘探作业中，遗传算法和神经网络是井眼轨迹智能优化的关键技术，通过这些技术的综合应用，可以根据实际勘探工作的需要，对井眼方位等各种参数进行科学的调整和优化。需要注意的是，智能导向钻井作业技术的实现需要借助人工智能算法，该算法与智能技术的配合使相关人员能够在钻井作业过程中对动态监测目标的井眼轨迹进行分析。地震、近钻头等新技术的引入测量，可以对整个钻井过程进行分析和监控。另外，在这种动态机制下，无论是工艺技术还是参数流量调整，都将朝着更加智能化的方向发展。2.3油藏工程领域在石油勘探过程中，油藏工程实施的核心任务是从渗流力学和油层物理为切入点，全方位把控石油资源开发时油、气与水的移动规律以及驱替原理。在应用于各种工程措施的过程中，全面保证石油工业化进程中，目前来看，油藏工程呈现出一种智能化发展的趋势，根据这一趋势，将人工智能技术应用于油藏工程，在此基础上，实行油藏的动态分析和模拟。事实上，油藏工程的范围很广，要想在这方面应用人工智能技术，无论是油藏数值模拟，还是油藏工程方法，都可以通过智能技术完成。例如，人工智能技术被综合应用于以下几个领域：一是水驱开发实时监控；二是产量和饱和度预测；三是生产措施优化。其中，就水驱开发实施调控方面而言，其需要采取人工智能技术，对每个传输进行智能化调控，一些专家在动态观测数据约束的基础上，使用传统的数值模拟和优化算法，对分层注采流动关系进行自动识别，从而对区块分层注采井之间存在的流动关系进行计算，最后在劈分技术的帮助下，得到了油井分层分方向的产液量以及产油量信息，当然这些信息都能够作为采用作业的参考。第三章人工智能在石油勘探开发领域应用发展方向、存在的问题以及建议3.1人工智能在石油勘探开发领域应用发展方向随着人工智能技术的逐渐成熟，其必将为油气全产业链的突破提供新的动能。综合考虑石油勘探开发需求和人工智能技术研究现状后，发现未来应用发展的方向主要分为以下几个方面：第一，智能化生产设备。由于深度学习、自然语言处理、语音识别、强化学习和其他先进技术逐渐成功的应用于机器人，推动了工业机器人的快速发展。目前，越来越多的石油公司正在使用机器人来代替人类从事危险的工作。现阶段，机器人已成功应用于管道巡检、深海作业和高危作业等领域。同时，无人机技术也将逐渐应用于石油勘探开发领域，特别是物探领域，已经能够顺利完成地质勘探、数据采集、视频监控、物资运送、工程救援等任务。另外，由于专业软件的嵌入式应用，石油勘探、开发和生产设备的智能化水平也在大幅提升。在不久的将来，嵌入物联网、机器视觉、深度学习等技术的智能生产设备，也将能够有效降低生产成本，同时提高生产效率；第二，自动处理解释。随着数据挖掘、数理统计等分析技术在石油勘探开发领域的相对成熟，已经广泛应用于油井曲线分析、储层参数预测等领域。尤其是最近几年，深度学习、集成学习、迁移学习等技术的不断进步，在图像处理、分析和预测等方面的优势也逐渐显现出来。未来几年，深度学习、集成学习、迁移学习、强记忆学习等技术有望在岩石物理、地震图像、测井曲线、数字岩心、生产作业自动化分析处理等领域，得到广泛而深入的应用；第三，专业的软件平台。人工智能技术的载体和核心是专门用于探索和开发的软件与信息系统。其中，专业软件不但是最重要的研究工具，也是专业知识的结晶和成果，更是石油和服务企业的核心竞争力。一些专业软件通过将人工智能算法应用到数据自动采集、智能分析处理等方面，利用机器学习、机器视觉、数据挖掘等算法，进一步提高软件的智能分析水平。因此，就可以基于数据共享，实现联合研究。Petrel、Techlog、Eclipse等专业软件也开始引入人工智能技术，以期能够提高智能分析水平，从而实现工程模拟与设计的一体化发展。相信在不久的将来，现有业内知名的专业软件也将进一步加大人工智能技术的研发力度，实现智能化水平的大幅提升。另外，由于人工智能技术应用范围的扩大，预计新的专业软件也将根据新的需求而诞生。3.2人工智能在石油勘探开发领域应用存在的问题信息时代下，数据已经成为一种新的资源，其不但能够促进社会经济的发展，还能推动人工智能的不断进步。但需要注意的是，人工智能在石油勘探开发中的应用容易陷入设备和软件不断升级的误解中，从而以下几个问题：一是机器离线；二是软件碎片化；三是数据碎片化。事实上，人工智能要想实现工业级的应用，就需要充足的优质数据、关系清晰的应用场景以及科学合适的算法模型。尽管进行探索性研究相对容易，但在工业级应用方面仍然存在许多挑战。站在客观的角度来说，储集层的非均质性容易导致石油地质问题存在多种解法和不确定性，使得机器学习难以获得“教材”。另外，高质量的标签数据是人工智能技术工业应用的核心。获取地质数据的成本往往很高，因此获取的数据多为“小样本”，换句话说，数据量不能满足深度学习的实际需求。就石油勘探开发数据而言，由于其本身具有的专业性和特殊性，使得其不能直接使用通用的人工智能算法，也就是说，在使用迁移学习技术提高训练精度时，需要参考现有的相关预训练模型。另外，受到石油勘探开发应用场景模的特殊性的影响，在现有资源库中无法找到合适的预训练模型和先验知识，而这些都会一定程度上对人工智能应用的进步产生阻碍。实际上，人工智能的应用，主观上受限于管理系统、数据状态等方面的影响，面临诸多挑战。目前来看，人工智能在勘探开发领域的研究正呈现爆发式的增长。勘探开发数据通常表现出大数据的特征，如海量、多源异构等特点。但是，“数据大”并不意味着“大数据”。当前由于石油勘探开发数据标准不一致，所以容易导致数据质量参差不齐，数据共享不畅，缺乏人工智能的数据基础等问题的出现。除此之外，人工智能应用还存在以下几种问题：一是场景不清晰、不系统；二是发展目标和技术路径不明确；三是缺乏“油气+智能”的核心基础理论；四是缺乏技术装备。所以，在应用人工智能时，如何重塑管理流程，实现人工智能对提质增效降本的助推效应，是未来石油企业面临的一大挑战。3.3人工智能在石油勘探开发领域应用问题的建议人工智能的应用需要结合短期和长期的发展战略，采取点面结合的原则，综合考虑顶层设计、数据管理、研发布局、人才培养和价值提升等方面。在此基础上，实现创新协调发展。其中，短期发展战略是加强理解和后续学习，特别是提高各级管理人员的理解和知识水平。聚焦业务应用，跟踪基础研究，以点带面，逐步推进，当然还需要构建支撑体系，构建科学完整的人工智能应用体系。第一，加强顶层设计。首先，在产业层面，由学术界、管理者、资深专家共同提出，让各大石油企业在社会主义条件下统一认识、有效协调，充分发挥市场经济国家新体制的优势。其次，在企业层面，要坚持以业务为导向，以问题为导向，以目标为导向，一体化设计，一体化组织，在推进一体化的基础上，开放数据流，重组业务流，实现创新与变革。最后，在专业层面，推动企业管理模式转型，“软”“硬”兼施，以建推用、以用促建、以用为先，实现迭代式的推进。第二，加强数据治理。“数据大”不等于“大数据”的标准化的数据和训练样本是人工智能应用的基础，换句话说，人工智能应用要以数据治理为先，进行统一的数据标注，促进数据互通，加强数据共享。需要注意的是，数据治理是建立在数据信任机制和治理模型上的，只有这样，才能有效提高数据共享的标准化和规范化。第三，重视人才培养。AI算法工程师与油田工程师之间“听不懂、说不清、合不来”的现象经常发生。因此，在数字化向智能化的过渡过程中，不同程度地出现了“多建少用”的问题，与此同时，还存在石油勘探开发、人工智能领域覆盖面广，复合型人才培养难度大、周期难等问题。所以，应加强校企合作，通过石油企业与IT企业的密切合作，培育出优秀的复合型人才。

第四章结论综合来看，能够有效解决现实复杂问题的重要手段，一般是能够囊括多技术、多学科和多领域的综合应用。虽然没有一个系统是完美