石油和天然氣勘探中的人工智慧
人工智慧透過地震勘測、測井記錄和衛星資料進行篩選，以更快、更準確地找到油氣藏。
概述
It cuts the cost and guesswork of deciding where to drill.
深入探討
尋找碳氫化合物意味著解釋巨大、雜訊的資料集：3D 和 4D 地震勘測、測井記錄、岩心樣本和生產歷史。傳統上，地球物理學家需要花費數月的時間來手動解釋這些數據。人工智慧極大地加速了這一過程。深度學習模型，尤其是卷積神經網絡，可以自動辨識地震影像中的地質斷層、鹽丘和地層。測井資料的機器學習可以預測岩石的孔隙度和滲透率，這些特性決定石油是否可以流動。公司建立油藏模型並使用人工智慧驅動的「歷史匹配」來根據實際生產來校準模擬。人工智慧也即時指導鑽井，引導鑽頭保持在生產的“產油區”，並標記可能導致井噴的突然壓力變化等危險。回報是更少的乾井和更低的勘探風險。
技術洞察
地震解釋通常使用經過訓練的 CNN 來分割 3D 影像體積中的斷層和層位，將反射資料像醫學影像體素一樣處理。對於測井曲線，回歸和分類模型將測量訊號（伽馬射線、電阻率、聲波）映射到岩石特性。 「替代模型」近似於基於物理的緩慢油藏模擬器，因此工程師可以快速運行數千個場景。強化學習和貝葉斯最佳化有助於選擇井位以最大限度地提高恢復率。
戰略影響
背景與規則
產業背景決定了人工智慧創意能否與現實接觸。
品質管控
領域約束會影響可接受的錯誤率和監督模型。
配裝選擇
成功的部署使技術能力與第一線工作流程保持一致。
人工智慧在石油和天然氣勘探中的未來
預計會有更嚴格的即時循環，其中井下感測器向人工智慧提供即時調整鑽井的數據，以及整個油田的數位孿生不斷更新。同樣的地下建模技術正在轉向碳捕獲和儲存以及地熱能，其中人工智慧必須驗證注入的二氧化碳是否被困住，或者熱岩是否會產生熱量。隨著該產業面臨能源轉型壓力，人工智慧在勘探的同時越來越注重減排和甲烷外洩檢測。
現實世界的實施
埃克森美孚和 Microsoft 應用機器學習來優化二疊紀盆地的鑽井和生產
殼牌使用人工智慧解釋地震資料並預測營運中的設備故障
BP 的油藏建模工具使用人工智慧驅動的歷史匹配來預測油田產量
衛星和人工智慧甲烷檢測程式（例如來自 Kayrros 等公司）發現井場洩漏
風險與防護欄
監理要求可能會使原本強大的原型失效。
歷史資料可能會編碼損害特定社區的偏見。
遺留系統可能會造成整合瓶頸和隱性成本。
實施路線圖
讓領域專家參與從問題框架到評估的整個過程。
在啟動前設計審計追蹤和文件。
儘早驗證合規性和安全義務。
分階段推出，並有明確的停止和回滾標準。
不斷探索
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常見問題
What is AI in Oil and Gas Exploration?
人工智慧透過地震勘測、測井記錄和衛星資料進行篩選，以更快、更準確地找到油氣藏。它減少了決定鑽探地點的成本和猜測。
人工智慧模型最依賴哪些數據來繪製地下水庫地圖？
勘探人工智慧解釋地震勘測影像和測井測量結果，揭示地下岩石的結構和特性。
哪種神經網路類型通常用於識別 3D 地震影像中的斷層和地層？
CNN 擅長處理類影像數據，因此它們可用於分割地震體中的斷層、地平線和鹽丘，就像醫學成像一樣。
人工智慧即時引導鑽頭的關鍵安全優勢是什麼？
即時人工智慧監控井下狀況並警告危險的壓力變化，有助於防止井噴並將鑽頭保持在產油區。
為什麼工程師使用油藏模擬器的人工智慧「替代模型」？
基於物理的油藏模擬計算速度較慢；人工智慧替代者可以模擬它們，從而能夠快速測試數千種場景。
相同的地下人工智慧現在應用於哪些能源轉換用途？
地下建模技能直接轉移到驗證注入的二氧化碳是否被困在地下和地熱專案中。