我們知道，石油不僅是工業的血液，還跟日常生活息息相關。據統計，人的一生大約需要消耗石油在9噸以上，從衣食住行到國際經濟都離不開石油。
油氣是油氣礦藏埋在地下數千公尺深的岩石微小孔穴中，看不見，摸不著。由於極端的複雜性等原因，人類對地表以下的認知，比對太空的了解更少。
怎麼樣才能找到油氣礦藏？石油專家們發明了各種各樣的地球物理以及鑽探的方法和技術，逐步建立起對地下世界的認知。
通過物探、測井等地球物理以及岩石物理的方法，人們可以採集到關於地下地球物理性質的大量資料，通過去除資料雜訊、提取地質特徵等資料分析，對處理結果進行解釋，就可以判斷地下是否有油氣以及有多少油氣可以開採出來。
我國的油氣資源相對比較豐富，但是地質條件十分複雜，劣質化程度非常高，常規的找油找氣方法面臨嚴峻的挑戰。
找油找氣工作質量的乙個重要指標是探井的成功率，也就是找到具有工業油氣流的井數在探井總數中的佔比。目前常規方法的探井成功率還很低，只有50%左右。
勘探地質物理收集到的資料量特別巨大，以**勘探為例，每次三維**會產生幾百個tb乃至pb級的資料量。勘探資料的**也是多種多樣，有**、重磁電、錄井、測井以及各種各樣的測試資料。
這些資料在不同的尺度上表徵著地下的情況，往往具有很強的不確定性和多解性，所以業務專家很難在處理如此繁雜、複雜資料的時候，完整、準確地解讀所有資訊，因此常規方法找油找氣通常誤差比較大而且週期相當長。
在資料驅動的人工智慧時代，就有可能用全新的思路和方法來解決找油找氣的難題。企業級的ai開發平台，成為ai油氣勘探使能的基礎。有了ai平台才可以把油氣行業長期積累的各種專業知識與ai相結合，這樣就可以在油氣全產業鏈上來實現大量的智慧型應用，以點帶面來推動石油工業進入智慧型化的時代。
以華為的modelarts為代表的企業級ai平台，可以幫助行業專家在短時間內掌握ai開發的能力。以modelarts為核心的油氣智慧型體在**解釋等方面，已經進行了一些探索與實踐並且取得了初步的成效，為油氣行業ai的應用邁出了堅實的第一步。油氣智慧型體可以提供感知、認知、決策等關鍵技術，幫助開發具有油氣行業特色的ai模型，同時油氣智慧型體還可以融入一系列的智慧型工作流，將模型融入到業務流程中，實現ai在油氣行業產業鏈各個環節的落地，從場景上來實現行業專家的協同與共享，大幅度提公升工作效率。
利用油氣智慧型體進行**解釋場景的乙個實踐：**勘探採用人工方法激發**波，**波在向地下傳播的過程中間，遇到不同的地層可以發生反射並且傳回地表。接收裝置在地表採集到**訊號，然後計算機處理這些訊號並且進行成像。
利用油氣智慧型體提供的ai使能工具，就可以通過對海量資料訓練出ai模型，在成像後的**資料中找出斷層。同樣也可以利用ai模型，從**資料中找到連續的層位，從而構建出地層模型的基本骨架。
通過**勘探得到的基本骨架還不足以全面反映地層的各種性質，還需要結合測定儀器在井筒中測量獲得的各種資料，以確定地層的岩石物理性質。
利用**資料得到的骨架和測定資料建立的初始模型，再利用深度學習技術，就可以對**測井資料與油氣場之間的複雜關係進行精確的刻畫，從而對油氣儲層引數進行準確的**，**出來的油氣儲層引數，就可以實現ai找油找氣。
基於油氣智慧型體把ai應用到**勘探領域，但深度學習需要大量帶有標註的序列樣本，**資料人工標註成本高、質量差，有時候甚至是不可能做到的。為了解決資料標註的問題，可以把**知識融入到數學模型，建立模擬**，生成大量的斷層樣本資料，這樣的**方法可以大幅度減少人工參與的程度，提公升樣本標註的效率。雲計算的強大算力可以訓練海量**樣本，實現基於ai的**解釋，幫助專家提高解釋效率，所需的時間由原來的數個月可以減少到幾小時。
儲層**是乙個複雜的跨學科和多學科的問題，利用油氣智慧型體進行多模態資料建模，並與專家知識進行融合來解決這一難題。將**解釋的結果與測井資料、行業專家經驗進行融合，通過ai進行行業知識的表徵，用以模型的推理，最後可以得到精確的儲層引數的**結果。
油氣智慧型體在石油工業有著更加廣泛的用途，借助油氣智慧型體在上游的勘探、開發與生產，未來可以實現智慧型油氣田，在中游的管道與儲運可以實現智慧型物流和智慧型倉儲，在下游的煉化和銷售可以實現智慧型工廠、智慧型加油站等應用場景。
油氣智慧型體將掀起石油工業的變革浪潮，人工智慧正在推動石油行業的數位化發展和智慧型化發展。降本、增效、提質，ai將引領石油工業的未來。（文/雲科技時代）
【以上基於中國石油大學人工智慧學院在華為全聯接2020大會上的介紹】
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