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AI找石油,石油工业数字化转型新思维

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我们知道,石油不仅是工业的血液,还跟日常生活息息相关。据统计,人的一生大约需要消耗石油在9吨以上,从衣食住行到国际经济都离不开石油。

油气是油气矿藏埋在地下数千米深的岩石微小孔穴中,看不见,摸不着。由于极端的复杂性等原因,人类对地表以下的认知,比对太空的了解更少。

怎么样才能找到油气矿藏?石油专家们发明了各种各样的地球物理以及钻探的方法和技术,逐步建立起对地下世界的认知。

通过物探、测井等地球物理以及岩石物理的方法,人们可以采集到关于地下地球物理性质的大量数据,通过去除数据噪声、提取地质特征等数据分析,对处理结果进行解释,就可以判断地下是否有油气以及有多少油气可以开采出来。

我国的油气资源相对比较丰富,但是地质条件十分复杂,劣质化程度非常高,常规的找油找气方法面临严峻的挑战。

找油找气工作质量的一个重要指标是探井的成功率,也就是找到具有工业油气流的井数在探井总数中的占比。目前常规方法的探井成功率还很低,只有50%左右。

勘探地质物理收集到的数据量特别巨大,以地震勘探为例,每次三维地震会产生几百个TB乃至PB级的数据量。勘探数据的来源也是多种多样,有地震、重磁电、录井、测井以及各种各样的测试数据。

这些数据在不同的尺度上表征着地下的情况,往往具有很强的不确定性和多解性,所以业务专家很难在处理如此繁杂、复杂数据的时候,完整、准确地解读所有信息,因此常规方法找油找气通常误差比较大而且周期相当长。

在数据驱动的人工智能时代,就有可能用全新的思路和方法来解决找油找气的难题。企业级的AI开发平台,成为AI油气勘探使能的基础。有了AI平台才可以把油气行业长期积累的各种专业知识与AI相结合,这样就可以在油气全产业链上来实现大量的智能应用,以点带面来推动石油工业进入智能化的时代。

以华为的ModelArts为代表的企业级AI平台,可以帮助行业专家在短时间内掌握AI开发的能力。以ModelArts为核心的油气智能体在地震解释等方面,已经进行了一些探索与实践并且取得了初步的成效,为油气行业AI的应用迈出了坚实的第一步。油气智能体可以提供感知、认知、决策等关键技术,帮助开发具有油气行业特色的AI模型,同时油气智能体还可以融入一系列的智能工作流,将模型融入到业务流程中,实现AI在油气行业产业链各个环节的落地,从场景上来实现行业专家的协同与共享,大幅度提升工作效率。

利用油气智能体进行地震解释场景的一个实践:地震勘探采用人工方法激发地震波,地震波在向地下传播的过程中间,遇到不同的地层可以发生反射并且传回地表。接收装置在地表采集到地震信号,然后计算机处理这些信号并且进行成像。

利用油气智能体提供的AI使能工具,就可以通过对海量数据训练出AI模型,在成像后的地震数据中找出断层。同样也可以利用AI模型,从地震数据中找到连续的层位,从而构建出地层模型的基本骨架。

通过地震勘探得到的基本骨架还不足以全面反映地层的各种性质,还需要结合测定仪器在井筒中测量获得的各种数据,以确定地层的岩石物理性质。

利用地震数据得到的骨架和测定数据建立的初始模型,再利用深度学习技术,就可以对地震测井数据与油气场之间的复杂关系进行精确的刻画,从而对油气储层参数进行准确的预测,预测出来的油气储层参数,就可以实现AI找油找气。

基于油气智能体把AI应用到地震勘探领域,但深度学习需要大量带有标注的序列样本,地震数据人工标注成本高、质量差,有时候甚至是不可能做到的。为了解决数据标注的问题,可以把地震知识融入到数学模型,建立模拟仿真,生成大量的断层样本数据,这样的仿真方法可以大幅度减少人工参与的程度,提升样本标注的效率。云计算的强大算力可以训练海量仿真样本,实现基于AI的地震解释,帮助专家提高解释效率,所需的时间由原来的数个月可以减少到几小时。

储层预测是一个复杂的跨学科和多学科的问题,利用油气智能体进行多模态数据建模,并与专家知识进行融合来解决这一难题。将地震解释的结果与测井数据、行业专家经验进行融合,通过AI进行行业知识的表征,用以模型的推理,最后可以得到精确的储层参数的预测结果。

油气智能体在石油工业有着更加广泛的用途,借助油气智能体在上游的勘探、开发与生产,未来可以实现智能油气田,在中游的管道与储运可以实现智能物流和智能仓储,在下游的炼化和销售可以实现智慧工厂、智慧加油站等应用场景。

油气智能体将掀起石油工业的变革浪潮,人工智能正在推动石油行业的数字化发展和智能化发展。降本、增效、提质,AI将引领石油工业的未来。

作者:云科技时代杂志_今日头条
原文链接:https://www.toutiao.com/i6924975321661866509/

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