概述
人工智能通过地震勘测、测井记录和卫星数据进行筛选，以更快、更准确地找到油气藏。它减少了决定钻探地点的成本和猜测。
石油和天然气勘探中的人工智能将人工智能应用于特定领域的环境中，在这些环境中，法规、操作和风险承受能力强烈影响设计选择。
深入探讨
寻找碳氢化合物意味着解释巨大、嘈杂的数据集：3D 和 4D 地震勘测、测井记录、岩心样本和生产历史。传统上，地球物理学家需要花费数月的时间来手工解释这些数据。人工智能极大地加速了这一过程。深度学习模型，尤其是卷积神经网络，可以自动识别地震图像中的地质断层、盐丘和地层。对测井数据的机器学习可以预测岩石的孔隙度和渗透率，这些特性决定石油是否可以流动。公司建立油藏模型并使用人工智能驱动的“历史匹配”来根据实际生产来校准模拟。人工智能还实时指导钻井，引导钻头保持在生产的“产油区”，并标记可能导致井喷的突然压力变化等危险。回报是更少的干井和更低的勘探风险。
技术洞察
地震解释通常使用经过训练的 CNN 来分割 3D 图像体积中的断层和层位，将反射数据像医学成像体素一样处理。对于测井曲线，回归和分类模型将测量信号（伽马射线、电阻率、声波）映射到岩石特性。 “替代模型”近似于基于物理的缓慢油藏模拟器，因此工程师可以快速运行数千个场景。强化学习和贝叶斯优化有助于选择井位以最大限度地提高恢复率。
掌握石油和天然气勘探中的人工智能
人工智能通过地震勘测、测井记录和卫星数据进行筛选，以更快、更准确地找到油气藏。它减少了决定钻探地点的成本和猜测。石油和天然气勘探中的人工智能将人工智能应用于特定领域的环境中，在这些环境中，法规、操作和风险承受能力强烈影响设计选择。为了建立深入的理解，请将石油和天然气勘探中的人工智能视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，在石油和天然气勘探中使用人工智能的强大团队将技术能力与领域政策、可审计性和一线决策结合起来。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。同时，监管要求可能会使原本强大的原型失效。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
埃克森美孚和 Microsoft 应用机器学习来优化二叠纪盆地的钻井和生产
壳牌使用人工智能解释地震数据并预测运营中的设备故障
BP 的油藏建模工具使用人工智能驱动的历史匹配来预测油田产量
卫星和人工智能甲烷检测程序（例如来自 Kayrros 等公司）发现井场泄漏
实施模式
人工智能在石油和天然气勘探中的实践
埃克森美孚和 Microsoft 应用机器学习来优化二叠纪盆地的钻井和生产。
埃克森美孚和 Microsoft 应用机器学习来优化二叠纪盆地钻探和生产团队在预先定义质量阈值、针对边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
人工智能在石油和天然气勘探中的实践
壳牌使用人工智能来解释地震数据并预测整个运营过程中的设备故障。
壳牌使用人工智能来解释地震数据并预测运营中的设备故障当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
人工智能在石油和天然气勘探中的实践
BP 的油藏建模工具使用人工智能驱动的历史匹配来预测油田产量。
BP 的油藏建模工具使用人工智能驱动的历史匹配来预测油田产量。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
人工智能在石油和天然气勘探中的实践
卫星和人工智能甲烷检测程序（例如来自 Kayrros 等公司）发现井场泄漏。
卫星和人工智能甲烷检测程序（例如，来自 Kayrros 等公司）发现井场泄漏。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
风险与防护栏
监管要求可能会使原本强大的原型失效。
历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
实施路线图
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在启动前设计审计跟踪和文档。
在启动前设计审计跟踪和文档。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
尽早验证合规性和安全义务。
尽早验证合规性和安全义务。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。