AI找石油,石油工业数字化转型新思维

作者: 云科技时代杂志 2021-02-04 12:02:25

 我们知道,石油不仅是工业的血液,还跟日常生活息息相关。据统计,人的一生大约需要消耗石油在9吨以上,从衣食住行到国际经济都离不开石油。

油气是油气矿藏埋在地下数千米深的岩石微小孔穴中,看不见,摸不着。由于极端的复杂性等原因,人类对地表以下的认知,比对太空的了解更少。

怎么样才能找到油气矿藏?石油专家们发明了各种各样的地球物理以及钻探的方法和技术,逐步建立起对地下世界的认知。

通过物探、测井等地球物理以及岩石物理的方法,人们可以采集到关于地下地球物理性质的大量数据,通过去除数据噪声、提取地质特征等数据分析,对处理结果进行解释,就可以判断地下是否有油气以及有多少油气可以开采出来。

我国的油气资源相对比较丰富,但是地质条件十分复杂,劣质化程度非常高,常规的找油找气方法面临严峻的挑战。

找油找气工作质量的一个重要指标是探井的成功率,也就是找到具有工业油气流的井数在探井总数中的占比。目前常规方法的探井成功率还很低,只有50%左右。

勘探地质物理收集到的数据量特别巨大,以地震勘探为例,每次三维地震会产生几百个TB乃至PB级的数据量。勘探数据的来源也是多种多样,有地震、重磁电、录井、测井以及各种各样的测试数据。

这些数据在不同的尺度上表征着地下的情况,往往具有很强的不确定性和多解性,所以业务专家很难在处理如此繁杂、复杂数据的时候,完整、准确地解读所有信息,因此常规方法找油找气通常误差比较大而且周期相当长。

在数据驱动的人工智能时代,就有可能用全新的思路和方法来解决找油找气的难题。企业级的AI开发平台,成为AI油气勘探使能的基础。有了AI平台才可以把油气行业长期积累的各种专业知识与AI相结合,这样就可以在油气全产业链上来实现大量的智能应用,以点带面来推动石油工业进入智能化的时代。

以华为的ModelArts为代表的企业级AI平台,可以帮助行业专家在短时间内掌握AI开发的能力。以ModelArts为核心的油气智能体在地震解释等方面,已经进行了一些探索与实践并且取得了初步的成效,为油气行业AI的应用迈出了坚实的第一步。油气智能体可以提供感知、认知、决策等关键技术,帮助开发具有油气行业特色的AI模型,同时油气智能体还可以融入一系列的智能工作流,将模型融入到业务流程中,实现AI在油气行业产业链各个环节的落地,从场景上来实现行业专家的协同与共享,大幅度提升工作效率。

利用油气智能体进行地震解释场景的一个实践:地震勘探采用人工方法激发地震波,地震波在向地下传播的过程中间,遇到不同的地层可以发生反射并且传回地表。接收装置在地表采集到地震信号,然后计算机处理这些信号并且进行成像。

利用油气智能体提供的AI使能工具,就可以通过对海量数据训练出AI模型,在成像后的地震数据中找出断层。同样也可以利用AI模型,从地震数据中找到连续的层位,从而构建出地层模型的基本骨架。

通过地震勘探得到的基本骨架还不足以全面反映地层的各种性质,还需要结合测定仪器在井筒中测量获得的各种数据,以确定地层的岩石物理性质。

利用地震数据得到的骨架和测定数据建立的初始模型,再利用深度学习技术,就可以对地震测井数据与油气场之间的复杂关系进行精确的刻画,从而对油气储层参数进行准确的预测,预测出来的油气储层参数,就可以实现AI找油找气。

基于油气智能体把AI应用到地震勘探领域,但深度学习需要大量带有标注的序列样本,地震数据人工标注成本高、质量差,有时候甚至是不可能做到的。为了解决数据标注的问题,可以把地震知识融入到数学模型,建立模拟仿真,生成大量的断层样本数据,这样的仿真方法可以大幅度减少人工参与的程度,提升样本标注的效率。云计算的强大算力可以训练海量仿真样本,实现基于AI的地震解释,帮助专家提高解释效率,所需的时间由原来的数个月可以减少到几小时。

储层预测是一个复杂的跨学科和多学科的问题,利用油气智能体进行多模态数据建模,并与专家知识进行融合来解决这一难题。将地震解释的结果与测井数据、行业专家经验进行融合,通过AI进行行业知识的表征,用以模型的推理,最后可以得到精确的储层参数的预测结果。

油气智能体在石油工业有着更加广泛的用途,借助油气智能体在上游的勘探、开发与生产,未来可以实现智能油气田,在中游的管道与储运可以实现智能物流和智能仓储,在下游的炼化和销售可以实现智慧工厂、智慧加油站等应用场景。

油气智能体将掀起石油工业的变革浪潮,人工智能正在推动石油行业的数字化发展和智能化发展。降本、增效、提质,AI将引领石油工业的未来。

人工智能 石油 工具
上一篇:首席信息官如何为人工智能提供商业案例 下一篇:让AI与人类的价值观保持一致,怎么就这么难?
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

人脸识别进社区:“刷脸”背后的隐私安全之问

近年来,作为智慧社区建设中的重要组成部分,人脸识别门禁系统正在广泛进入城市社区,但在推行过程中也向人们提出了一个新问题:如何在提供便捷性的同时守住个人隐私安全?技术与伦理的边界在哪?

新京报 ·  23h前
干货分享 | 人机交互中的情境认知

在第一次世界大战期间,Oswald Boelke提出了这样的观点“在敌人意识到我们之前获得对敌人意图的意识是非常重要得,因此我们迫切地需要找到实现这个目的的方法”,这就是情境意识概念的雏形定义。

人机与认知实验室 ·  23h前
人脸识别黑产:真人认证视频百元一套,能通过App验证

3月30日至4月5日,新京报记者调查发现,这种地下黑产交易大多藏匿在QQ群中和境外网站中,其中QQ群名称多包含“过脸”“识别技术”等关键词,从而方便买家检索到相关信息。

新京报 ·  1天前
Research and Markets:到2025年,全球医疗保健市场人工智能规模将达272亿美元

据市场研究机构Research and Markets近日发布的一份报告预测,到2025年,全球医疗保健市场人工智能规模将达到272亿美元。

Yu ·  2天前
到2025年,全球医疗保健市场人工智能规模将达272亿美元

全球医疗保健市场的人工智能规模预计将从2020年的42亿美元增长到2025年的272亿美元;预计在预测期内,将以45.3%的年复合增长率增长。

Yu ·  2天前
人工智能正影响司法审判!“人机合作”或将成为常态

据科技日报消息,《中国法院信息化发展报告No.5(2021)》近日正式发布。报告指出,人工智能(AI)正深刻影响着司法审判领域,“人机合作”的审判模式或将成为常态。

手机中国 ·  2天前
人工智能是应对气候变化的新时代解决方案

气候变化是我们这个星球面临的最大挑战,人工智能可以帮助我们应对不断上升的全球气温。

Cassie ·  2天前
草图变真人脸?AI:可以,多草都行

这篇论文讲技术人员如何在styleGAN顶层训练了一个深度神经网络来学习将源图像映射到styleGAN模型的输入,最终输出高质量的目标图像。

丰色 ·  2天前
Copyright©2005-2021 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载