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。
概述
这样可以减少钻探地点的成本和猜测。
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。
战略影响
背景与规则
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
质量控制
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
构建选择
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
人工智能在石油和天然气勘探中的未来
预计会有更严格的实时循环，其中井下传感器向人工智能提供即时调整钻井的数据，以及整个油田的数字孪生不断更新。同样的地下建模技术正在转向碳捕获和储存以及地热能，其中人工智能必须验证注入的二氧化碳是否被困住，或者热岩是否会产生热量。随着该行业面临能源转型压力，人工智能在勘探的同时越来越注重减排和甲烷泄漏检测。
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
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。
在启动前设计审计跟踪和文档。
尽早验证合规性和安全义务。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
不断探索
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Oil and Gas Exploration quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
常见问题
什么是油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。
人工智能模型最依赖哪些数据来绘制地下水库地图？
勘探人工智能解释地震勘测图像和测井测量结果，揭示地下岩石的结构和特性。
哪种神经网络类型通常用于识别 3D 地震图像中的断层和地层？
CNN 擅长处理类图像数据，因此它们可用于分割地震体中的断层、地平线和盐丘，就像医学成像一样。
人工智能实时引导钻头的关键安全优势是什么？
实时人工智能监控井下状况并警告危险的压力变化，有助于防止井喷并将钻头保持在产油区。
为什么工程师使用油藏模拟器的人工智能“替代模型”？
基于物理的油藏模拟计算速度较慢；人工智能替代者可以模拟它们，从而能够快速测试数千种场景。
相同的地下人工智能现在应用于哪些能源转换用途？
地下建模技能直接转移到验证注入的二氧化碳是否被困在地下和地热项目中。