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試析人工智能在石油勘探中的應用

2019-09-10 06:00:02李清華
石油研究 2019年8期
關鍵詞:人工智能應用

李清華

摘要:想要高效地解決現實中的復雜問題,多學科、多技術、多領域之間地相互結合是解決問題的必要條件之一。在人工智能技術與地理信息系統技術的充分支持下,非萬能的系統也能通過兩者的技術支持進行集成,從而建立起全方面的人工智能石油勘探開發體系。在實際的操作過程中,智能化的石油勘探體系能夠幫助操作人員對石油勘探作業中存在的大量問題進行及時的解決,通過使用其給出的解決方案,不僅能夠在最大程度上降低石油勘探的風險,還能進一步地提升開發石油的效率,為企業節約了資源成本、人力成本、時間成本等。

關鍵詞:人工智能;石油勘探;應用

1人工智能技術在石油勘探中的運用現狀

目前人工神經網絡(ANNS)技術、模糊邏輯(FuzzyLogic)和專家系統(ES)已經成為了人工智能技術的主要代表技術應用情況是比較活躍的,而且其已逐漸滲入到了石油勘探開發的每一個操作環節。人工智能技術已經在對石油開采量的相關預測、石油層對比分析、NMR實時測井數據反演和剩余油分布研究等主要方面得到了更加深入的應用。我們可以很直觀地從以上的案例匯總中得知:人工智能技術目前作為一種比較先進的技術類型,實際上我們如果能夠成功地將其實踐應用到石油勘探開發的領域,那么氣具有特別大的潛力與發展空間。

2人工智能技術在實際運用過程中存在的問題

2.1數據接口缺乏統一性,較為分散

在人工智能技術的實際運用過程中,常常會出現智能模型在建立的過程中效率過低的問題,該問題較為復雜,對應的相關數據的處理效率也變低。這主要是由于一些數據模型和類型缺乏一定的統一性,對于這種缺乏統一性的數據模型,人工智能技術無法做到利用簡單的方法將其進行更加便捷的輸入,從而在一定程度上影響了人工智能技術在具體實踐過程中數據初始化的建立過程。人工神經網絡模型的建立必定需要多種的檢驗驗證作為支撐,比如進行opfield網絡技術、BP、SOM、LVQ等。其主要特征是通過對所得參數的多次調整與細致結果的精準對比,達到確定對應模型的目的。

2.2實現結果的可視化

在石油勘探開發的過程中,埋藏于地底的地質體是其主要分析與研究的對象。由于不同的地理環境,這些地質體所具有的結構、復雜程度也是不同的。比如地底裂隙網絡的全面展示、存在于石油儲層區域之間相關飽和度的分布狀況、相關孔隙度、石油的滲透率等。想要更進一步地解決隱蔽在石油勘探領域中的絕大多數問題,可視化的融入是關鍵因素之一。因此,在人工智能化技術經過專業計算過之后,如何以一種可視化的方法,對該結果進行一定程度的疊加,并最大程度地將其運用于地質勘探的軟件中依然是整個石油勘探領域需要不斷探索的問題之一,在此過程中,相關的工作人員還需要進一步地思考如何在該基礎上再次進行復雜的二次空間的分析、復雜圖層的簡便運算等。總而言之,人類在人工智能技術領域的探索還有著較大的進步空間。

3地理信息系統技術與人工智能技術的相互結合

針對我國目前人工智能技術與地理信息系統技術在石油勘探領域中存在的問題,企業應當對其進行一定程度的集成與綜合的運用。人機的交互界面可以在一定程度上構建一個良好的系統,其主要思想是統一不同類型數據與不同模塊類型之間交叉,統一其對應的數據接口。經過該步驟,可以初步實現集合多種流程處理方式的決策系統,該系統將絕大部分的處理流程與人工智能化技術進行結合,最大程度地保障了石油勘探開發決策系統的準確性。而這也是集成應用的最終目的;建立多功能化的人工智能決策系統。集成系統的最終服務對象是使用該系統的用戶,他們所需求的信息必須具有一定的多元化與多學科性。所以最終的輸出結果也具備這兩點特性。除了幫助決策成員通過數據、圖像、文字等進行更加準確的決策指令之外,集成系統還需要為相關工作人員提供三維與二維的圖像。給出的地質體空間的展示,必須是建立在大量數據分析、智能分析結果之后的。由于數據的錄入需要投入大量的人力與物力導致數據入庫的效率太低,并且更新速度過慢;地理信息系統技術在石油勘探領域中還缺乏一定的專用模型庫。雖然地理信息系統技術具有強大的數據存儲與分析的功能,但沒有一個專門針對于石油勘探領域的模塊與方式;目前大多的軟件主要集中于報表的編制、數據的查詢與分析等,很少有涉及到數據挖掘與分析等技術的。在實際的石油勘探領域中,想要把人工智能技術與地理信息系統技術充分結合還需要更進一步的探索,以下是初步的方案:

3.1對綜合性的數據進行集成與控制

綜合性數據的集成與控制主要針對于普通關系型數據(ROD)、象型數據庫(OOD),并將其作為一定的基礎,與實際的數據標準再次進行一定的結合。其核心思想是通過實際的結合與運用,達到運用合理數據引擎的目的,并在此基礎上構建多種數據的集成管理體系,最終實現數據庫與數據庫之間的靈活交叉功能。

3.2對挖掘成果進行高效的管理

為了能夠實現對于一些運算過后的數據所得到的挖掘成果的高效管理,可以對一些模塊、有指定目標對象的統一接口進行精準處理。

3.3根據實際情況進行智能化的處理與決策的分析

為了更加準確地建立起與之相對應的預測體系、分析體系,可以結合實際情況對其進行智能化的處理與智能化的決策分析。在開展相關的智能化研究與結果處理的過程中,可以將一些匹配度吻合的智能模塊充分融入進去,便可準確地構建預測分析體系。不僅如此,在模型獲得一定的預測結果之后,將其與該結果進行充分的融合或者充分融入進存在于空間數據庫中的同區塊區域。該方式為二次空間的分析與對應結果的探討打下了一定的基礎,最終工作人員可以結合自身的需求,從相關的決策系統中選擇最為合理、最為高效的決策方案。

結束語

想要實現模式的辨別與以專業作為基礎的高水平的應用,人工智能的融入是必須的。人工智能能夠在最大程度上提升石油勘探開發軟件的專業度,目前我國在該領域雖然取得了一定的進展,但由于一些客觀的因素,還存在一些不足。對目前我國人工智能技術在石油勘探領域應用的現狀進行了分析,將地理信息系統與人工智能相互結合,提出了相應的解決方案,希望對我國石油事業有所幫助。

參考文獻:

[1]徐沐霖,邱濤.人工智能在石油勘探中的應用[J].電子世界,2017(08):142.

[2]王宏琳.通向智能勘探與生產之路[J].石油工業計算機應用,2016,24(04):7-20+3.

[3]胡柏.淺析大慶石油在石油開采中的技術應用[J].石化技術,2016,23(05):117.

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