人工智能在提高油氣田勘探開發(fā)效果中的應用研究

一、前言

隨著全球能源需求的不斷增長，油氣資源的勘探與開發(fā)面臨著越來越大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的油氣勘探方法依賴于地質學家和工程師的經驗，且往往受到數(shù)據(jù)處理效率、模型準確性及人工干預的限制。人工智能（AI）技術的快速發(fā)展，為油氣勘探和開發(fā)帶來了新的機遇。通過應用深度學習、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等先進AI技術，能夠更高效地處理和分析海量數(shù)據(jù)，優(yōu)化油氣資源的勘探過程，提高油氣田的開發(fā)效果。

AI技術在油氣田勘探中，可以有效地提升地震數(shù)據(jù)的處理和解釋精度，自動識別潛在油氣儲藏地，并預測儲層特性。AI還能通過實時監(jiān)測與分析生產數(shù)據(jù)，為油氣田的管理與優(yōu)化提供決策支持，減少資源浪費，降低開發(fā)風險，提升油氣開采的經濟效益。本文將探討AI在油氣田勘探開發(fā)中的應用，分析其在地震數(shù)據(jù)處理、儲層預測與評價、生產監(jiān)控等方面的實踐案例，旨在為油氣行業(yè)的數(shù)字化轉型提供理論支持和技術參考。

二、油氣田勘探開發(fā)概述

（一）油氣田勘探開發(fā)的流程

油氣田的勘探開發(fā)過程通常包括四個主要階段：勘探、開發(fā)、生產和廢棄。在勘探階段，主要通過地質調查、地震勘探和鉆井等手段，確認油氣藏的存在、分布以及資源潛力[1?？碧降暮诵哪繕耸窃u估油氣資源的儲量和經濟開采可行性。進入開發(fā)階段后，根據(jù)油氣田的具體特點，選擇合適的開采方式，如垂直鉆井、水平井及壓裂技術等，并建設所需的生產設施與管道系統(tǒng)。在此階段，還需應用水驅、氣驅等二次采油技術，提升油氣回采率。生產階段是油氣田的常規(guī)采油與輸送階段，旨在穩(wěn)定生產并確保經濟效益，同時保障環(huán)境和安全標準。最后，在廢棄階段，對油氣田進行停產、設備清理及環(huán)境恢復，確保生態(tài)環(huán)境不受長期影響。這個完整流程需要協(xié)調各項技術和管理，確保油氣資源的高效、可持續(xù)利用。

（二）油氣田勘探開發(fā)中的主要技術挑戰(zhàn)

隨著常規(guī)油氣資源的枯竭，油氣田勘探開發(fā)逐步轉向非常規(guī)油氣，如頁巖氣、致密油和煤層氣等?？碧介_發(fā)非常規(guī)油氣需要突破傳統(tǒng)技術，采用水平鉆井、壓裂技術及新的儲層評估方法。深水油氣開發(fā)也是一大挑戰(zhàn)，深水環(huán)境中的復雜地質條件、高壓高溫的地下環(huán)境要求更高精度的地震勘探和鉆井技術，且成本顯著增加。油氣田開發(fā)面臨儲量不確定性和生產衰退問題，如何通過二次采油技術提高回采率并延長油田生命周期至關重要。環(huán)保與安全問題也不容忽視，減少碳排放和保護環(huán)境是技術創(chuàng)新的方向之一。隨著技術進步，如何平衡經濟效益與可持續(xù)發(fā)展成為油氣田勘探開發(fā)的核心挑戰(zhàn)。

三、人工智能在油氣田勘探中的應用

（一）地震數(shù)據(jù)處理與解釋

在油氣田勘探中，地震勘探技術是最為重要的工具之一，廣泛應用于地下地質結構的探測。地震數(shù)據(jù)的處理與解釋是勘探階段的關鍵步驟，能夠提供關于地下巖層、構造和油氣藏分布的信息。傳統(tǒng)的地震數(shù)據(jù)處理依賴人工進行數(shù)據(jù)清洗、噪聲消除及信號增強，這一過程耗時、效率較低，且存在一定的誤差[2。隨著人工智能（AI）技術的發(fā)展，機器學習算法在地震數(shù)據(jù)處理中的應用大大提高了效率與準確性。通過深度學習、卷積神經網絡（CNN）等技術，AI能夠自動識別地震數(shù)據(jù)中的復雜模式，提升地震信號的清晰度與分辨率。卷積操作的數(shù)學表達式（CNN核心公式）：

x為輸入地震數(shù)據(jù)，w為卷積核權重，b為偏置項，y為輸出特征圖，此公式可解釋CNN如何提取地震數(shù)據(jù)中的局部特征，用于信號增強與噪聲消除。

AI在地震數(shù)據(jù)解釋方面的優(yōu)勢在于其能夠處理大量的地震數(shù)據(jù)并進行模式識別。傳統(tǒng)解釋方法中，地震數(shù)據(jù)的解釋往往依賴專家的經驗和直覺，而AI可以通過訓練模型從歷史數(shù)據(jù)中學習，自動化地分析和解釋地震圖像，迅速識別潛在的油氣藏，不僅提高了解釋的精度，還能減少人為因素的干擾。通過將AI與地震數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)結合，能夠更快地完成數(shù)據(jù)的提取與分析，為油氣田勘探提供更加可靠的地下地質圖像。AI還能夠通過對比不同時間、不同區(qū)域的地震數(shù)據(jù)，為油氣田的動態(tài)變化和資源評估提供持續(xù)支持。

（二）儲層預測與評價

儲層預測與評價是油氣田勘探中至關重要的環(huán)節(jié)，目的是準確評估地下儲層的性質和油氣的儲量。傳統(tǒng)的儲層預測主要依賴地質學家的經驗和物理模型，但這些方法往往存在數(shù)據(jù)不完整和不確定性高的問題，導致預測結果的準確性受限。AI技術，特別是機器學習和深度學習的引人，顯著提升了儲層預測的精度和效率[3]。通過對大量地質數(shù)據(jù)、地球物理數(shù)據(jù)（如地震數(shù)據(jù)、鉆井數(shù)據(jù)等）進行分析，AI可以從中提取深層次的規(guī)律，實現(xiàn)對儲層特性（如孔隙度、滲透率、壓力等）的自動預測。深度神經網絡（DNN）和支持向量機（SVM）等機器學習模型被廣泛應用于儲層的性質預測中。SVM分類超平面優(yōu)化目標函數(shù)：

約束條件：

w為超平面法向量，C為懲罰參數(shù)， 為松弛變量。此公式體現(xiàn)SVM在儲層分類問題中的數(shù)學原理，用于高維數(shù)據(jù)特征提取。這些模型能夠處理大規(guī)模、多維度的數(shù)據(jù)，識別出與油氣儲層相關的潛在特征。例如，通過機器學習算法，AI能夠從不同的數(shù)據(jù)源中挖掘出地下儲層的微觀結構和宏觀特征，為油氣田開發(fā)提供重要的決策支持。AI還可以根據(jù)儲層的歷史生產數(shù)據(jù)，分析并預測未來的生產潛力，幫助優(yōu)化開發(fā)方案和提升油氣回采率。AI在儲層預測中的應用不僅提高了精度，也大大減少了人工干預的誤差和不確定性。

（三）油氣藏建模與模擬

油氣藏建模與模擬是油氣田勘探開發(fā)的關鍵環(huán)節(jié)，旨在通過數(shù)字化模型模擬油氣的流動、儲集與開采，評估開發(fā)潛力并制定優(yōu)化策略。傳統(tǒng)方法依賴物理模型和手動調整，工作量大且存在局限性。AI技術的引入，帶來了油氣藏建模與模擬的革命性變化。借助機器學習和深度學習算法，AI能夠高效處理地質、地球物理及生產數(shù)據(jù)，構建精準且復雜的三維油氣藏模型。AI的應用主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)驅動建模和自動化模型生成上，通過分析歷史數(shù)據(jù)，AI能自動調整模型參數(shù)，優(yōu)化油氣藏估算。深度學習方法，如卷積神經網絡（CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN），在油氣藏動態(tài)模擬中得到廣泛應用，精準預測油氣流動趨勢和儲量變化，推動了油氣田開發(fā)效率的提升。通過結合AI與流體動力學模型，模擬油氣藏的開采過程，能夠更準確地估算油氣回采率，并

經驗交流

根據(jù)模擬結果優(yōu)化開發(fā)方案。達西定律（流體流動基本方程）：

v為流速， 為滲透率， μ 為流體黏度，VP為壓力梯度。此公式連接傳統(tǒng)流體力學與AI建模，說明AI如何優(yōu)化滲透率k的預測（如通過DNN擬合滲透率分布）。

四、人工智能在油氣田開發(fā)中的生產優(yōu)化

（一）智能鉆井優(yōu)化系統(tǒng)

近年來，強化學習（RL）在鉆井參數(shù)優(yōu)化中取得突破性進展。某超深井項目采用深度確定性策略梯度（DDPG）算法構建智能控鉆系統(tǒng)（圖1），其狀態(tài)空間包含鉆壓（WOB）、轉速（RPM）、泥漿排量等12維實時參數(shù)，動作空間定義為鉆具組合調整指令。

通過建立獎勵函數(shù)：

（20

其中ROP為機械鉆速， α ， β ， γ 為權重系數(shù)。經過30口井的離線訓練后，該系統(tǒng)在順北油田SHB5-7H井實現(xiàn)自主控制，較人工操作提高鉆速 23 % ，減少井下工具失效事故4次。更值得注意的是，系統(tǒng)在鉆遇未預料的高壓裂縫帶時，自主調整泵壓至 ，比預設安全閾值精確提升 7 . 3 % ，成功避免井涌事故。這類實時決策系統(tǒng)標志著AI正從勘探分析向生產控制縱深發(fā)展。

（二）生產動態(tài)實時監(jiān)控

基于邊緣計算的AI模型已應用于油氣井實時監(jiān)控。通過部署輕量化LSTM網絡，對油壓、含水率、氣油比等參數(shù)進行在線預測。以大慶油田某區(qū)塊為例，模型在NVIDIAJetson邊緣設備上實現(xiàn)毫秒級響應，預測未來8小時生產趨勢的均方誤差（MSE）僅為0.18，較傳統(tǒng)數(shù)值模擬快12倍。當檢測到異常工況（如氣竄風險）時，系統(tǒng)可提前15分鐘發(fā)出預警，準確率達 92 % ，顯著降低非計劃性關井次數(shù)。

五、案例分析：人工智能在油氣田勘探中的應用實例

（一）案例一：AI在地震數(shù)據(jù)處理與解釋中的應用

某油氣公司通過引入AI技術，優(yōu)化了地震數(shù)據(jù)的處理和解釋過程。傳統(tǒng)的地震數(shù)據(jù)處理需要大量人工干預，包括數(shù)據(jù)清理、噪聲抑制和信號增強等，整個流程費時且易受到人為因素的影響。而使用AI后，尤其是深度學習和卷積神經網絡（CNN）算法，可以自動化處理這些數(shù)據(jù)。

見表1，通過訓練神經網絡模型，AI能夠高效地識別地震波形中的潛在模式，并自動完成噪聲消除和信號增強工作，從而提升了地震圖像的質量。均方誤差（MSE）損失函數(shù)（用于模型訓練）：

為真實地震信號， 為模型預測值，此公式體現(xiàn)AI在噪聲消除任務中的優(yōu)化目標，用于提升地震圖像質量。AI技術還通過對歷史地震數(shù)據(jù)的學習，自動識別地下地質構造的細微變化，幫助專家快速獲取油氣藏的潛在位置。在實際應用中，AI不僅提升了數(shù)據(jù)處理的效率，還減少了解釋中的人為誤差，幫助勘探人員更精確地判斷地下儲層的位置和形態(tài)。例如，該公司通過AI輔助的地震數(shù)據(jù)解釋，成功識別出一個原本未被注意到的油氣藏區(qū)域，并在后續(xù)的鉆探過程中確認了其潛力，為油氣田開發(fā)帶來了顯著的經濟效益[。

（二）案例二：AI在儲層預測與評價中的應用

在某國際石油公司的一項油氣田勘探項目中，AI技術被應用于儲層的預測與評價。該項目通過整合來自地震、鉆井、巖心分析以及生產數(shù)據(jù)等多個維度的信息，利用機器學習模型進行儲層的特性分析。深度神經網絡（DNN）前向傳播公式：

供了高效解決方案，推動了行業(yè)的持續(xù)進步。

六、結語

人工智能技術在油氣田勘探與開發(fā)中的應用，極大地提升了數(shù)據(jù)處理效率和準確性。通過深度學習和機器學習等技術，AI能夠自動化地分析海量地質數(shù)據(jù)，提高儲層預測的精度，并優(yōu)化生產管理流程。AI在實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)挖掘方面的優(yōu)勢有助于降低開發(fā)風險和資源浪費，推動油氣行業(yè)的數(shù)字化轉型。盡管仍面臨一些挑戰(zhàn)（如技術實施成本和數(shù)據(jù)質量問題），但AI的持續(xù)發(fā)展將為油氣產業(yè)帶來更高效、可持續(xù)的解決方案。未來，AI將在油氣勘探和開發(fā)中扮演更加重要的角色，推動行業(yè)創(chuàng)新和進步。

a為第1層激活值， 為權重矩陣， 為激活函數(shù)，此公式說明DNN如何通過多層非線性變換預測儲層參數(shù)（如孔隙度），用于多維度數(shù)據(jù)整合。傳統(tǒng)的儲層預測依賴地質學家的經驗和物理模型，過程緩慢且易出錯。AI利用深度學習算法處理大量數(shù)據(jù)，自動提取與油氣儲層相關的關鍵特征，進行精確預測。

見表2，通過支持向量機（SVM）和深度神經網絡（DNN）等算法，AI成功預測了儲層的孔隙度和滲透率等關鍵指標。該技術幫助團隊快速識別儲層分布，評估潛力并優(yōu)化開發(fā)策略。AI的應用提高了預測準確性，減少了鉆探成本，提升了油氣回采率，為油氣勘探開發(fā)提

參考文獻

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[4]劉洪，馬力寧，黃楨.集成化人工智能技術及其在石油工程中的應用[M].北京：石油工業(yè)出版社，2008

作者單位：大慶油田有限責任公司試油試采分公司試油大隊井控技術隊

責任編輯：王穎振楊惠娟