智能算法在油氣藏地質工程一體化中的應用

摘要：采用機器學習和深度學習等智能算法實現油氣藏地質工程一體化。通過卷積神經網絡優化儲層特征識別，利用強化學習提升鉆井軌跡規劃效率。實驗結果表明，該方案可顯著提高儲層預測準確率和鉆井作業效率，同時降低勘探開發成本。智能算法在地震數據解釋、儲層特征識別、鉆井軌跡優化等方面的應用，有望解決傳統油氣藏地質工程一體化中數據利用不充分、跨學科融合不足等問題。

關鍵詞：人工智能；油氣藏；地質工程一體化；機器學習；深度學習

一、前言

油氣藏地質工程一體化是提高油氣勘探開發效率的關鍵。隨著人工智能技術的快速發展，將智能算法應用于油氣藏地質工程一體化成為可能。機器學習和深度學習等智能算法在處理復雜非線性問題和大規模數據分析方面具有優勢，為解決油氣藏地質工程一體化中的技術難題提供了新思路。本研究旨在探索智能算法在儲層特征識別、地震數據解釋、鉆井軌跡優化等方面的應用，以提升油氣藏地質工程一體化的效率和精度。

二、智能算法在油氣藏地質工程中的應用

（一）機器學習算法在儲層特征識別中的應用

機器學習算法在儲層特征識別中主要應用支持向量機（SVM）和隨機森林（RF）等方法。SVM的應用原理是在高維特征空間中構建最優分類超平面，用于區分不同的儲層巖性和流體類型。這種方法特別適合處理非線性可分的復雜儲層數據。隨機森林則通過構建多個決策樹并將它們的預測結果進行集成，來提高儲層參數預測的準確性和穩定性。RF算法能夠自動處理特征之間的復雜交互關系，適用于高維度的儲層參數預測任務。此外，集成學習方法，如AdaBoost通過迭代訓練一系列弱分類器并將它們組合成強分類器，能夠有效地表征儲層的非均質性特征。

（二）深度學習在地震數據解釋中的應用

深度學習在地震數據解釋中主要應用卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。CNN通過設計多層卷積和池化操作，能夠自動從地震數據中提取層次化的特征表示，特別適合于斷層等地質構造的自動識別任務[1]。RNN，尤其是其變體長短時記憶網絡（LSTM），通過引入記憶單元和門控機制，能夠有效處理長序列地震數據，捕捉時間依賴關系，適用于地震相分析等任務。U-Net等語義分割網絡通過編碼器—解碼器結構和跳躍連接，能夠在保持全局上下文的同時保留局部細節信息，特別適合地震層序的精細識別任務。

（三）強化學習在鉆井軌跡優化中的應用

強化學習通過智能體與環境的持續交互來學習最優策略，在鉆井軌跡優化中具有獨特優勢。深度Q網絡（DQN）算法將Q學習與深度神經網絡相結合，能夠處理高維狀態空間，通過模擬大量鉆井場景來學習最優的軌跡決策策略。策略梯度方法，如深度確定性策略梯度（DDPG）算法直接學習確定性策略，特別適合處理鉆井過程中的連續動作空間，如調整鉆頭角度和鉆壓等參數。多智能體強化學習方法通過建立多個智能體之間的協作機制，可以同時優化多口井的鉆井軌跡，實現整體效率的提升。

三、油氣藏地質工程一體化智能平臺架構設計

（一）系統整體架構

油氣藏地質工程一體化智能平臺的架構設計遵循模塊化、可擴展性和高性能的原則。系統采用多層架構，將復雜的地質工程流程分解為數據管理、算法處理、應用功能和用戶交互四個主要層次。這種分層設計有助于降低系統復雜度，提高開發效率和維護性。平臺的核心是微服務架構，將不同功能模塊解耦為獨立服務，通過API進行通信。這種設計允許各個模塊獨立開發、部署和擴展，提高了系統的靈活性和可維護性。為了確保系統的可靠性和可擴展性，采用容器化技術進行部署，并使用容器編排工具管理服務集群，實現自動化的負載均衡和故障恢復。系統的安全設計貫穿各個層面，包括數據傳輸加密、訪問控制和身份認證等多重防護措施，以保障敏感的地質數據和算法模型的安全，如圖1所示。

（二）數據集成與預處理模塊

數據集成與預處理模塊主要處理油氣行業多源異構數據。模塊采用ETL流程，設計統一數據模型整合鉆井、測井、地震等數據，并通過分布式計算框架實現數據處理任務并行化。核心功能包括數據清洗、異常檢測和特征工程。數據清洗算法針對油氣數據的高維度、稀疏性和非線性特點設計專門處理流程。異常檢測則結合統計方法和機器學習算法自動識別異常值。特征工程聚焦提取地層屬性、流體性質等有價值特征。模塊同時設計實時數據處理流水線，處理鉆井參數和生產數據等持續產生的數據，支持實時分析決策。

（三）智能算法模型庫

智能算法模型庫的設計理念是提供一個靈活、可擴展的算法平臺，能夠適應油氣藏地質工程中多樣化的分析需求。模型庫采用模塊化設計，將不同類型的算法，如機器學習、深度學習、強化學習，封裝為獨立模塊，通過統一的接口進行調用[2]。為了提高算法的適用性和效率，設計了自動化機器學習（AutoML）框架，能夠根據具體任務自動選擇合適的算法和優化超參數。考慮到油氣田現場的計算資源限制，還設計了模型壓縮和量化方案，使復雜模型能夠在邊緣設備上高效運行。模型庫的另一個重要設計是支持聯邦學習，允許在保護數據隱私的前提下，利用多個油田或公司的數據進行協作建模，提高模型的泛化能力。

（四）可視化與決策支持系統

可視化與決策支持系統的設計集中在如何將復雜的地質數據和分析結果直觀、有效地呈現給用戶，并輔助決策制定。系統采用WebGL技術實現3D可視化，能夠渲染大規模地質模型，為用戶提供沉浸式的數據探索體驗。交互式儀表板的設計采用模塊化和可定制的理念，允許用戶根據需求自由組合不同的分析組件。決策支持系統結合了專家知識和數據驅動的方法，通過構建貝葉斯網絡和模糊邏輯模型，實現風險評估和方案推薦。系統還設計了協作功能，支持多用戶同時在線分析和討論，促進團隊協作。移動端的設計考慮了油田現場的特殊需求，確保可以隨時隨地訪問關鍵信息。此外，系統集成了自然語言處理技術，支持語音交互和自動報告生成，提高了系統的易用性和工作效率。

四、智能算法與傳統方法的集成

（一）智能算法與地質統計學方法的結合

智能算法與地質統計學方法的結合主要體現在變異函數建模和克里金插值優化兩個方面。在變異函數建模中，支持向量回歸（SVR）算法被引入以自動選擇最優的理論變異函數模型。SVR算法通過學習大量歷史數據中的非線性關系，特別適合處理高維度、非平穩的地質數據。在一項涉及5000個樣本點的研究中，SVR優化后的變異函數模型擬合精度顯著提高。見表1，SVR方法在不同類型數據上均優于傳統方法[3]。

在克里金插值方面，深度神經網絡（DNN）被用于輔助權重計算。在一個包含100萬個網格點的三維地質模型中，DNN輔助的克里金插值顯著提升了插值精度。

（二）機器學習與油藏數值模擬的協同

在代理模型構建方面，深度神經網絡（DNN）被用來替代傳統數值模擬器。在一個包含500口井、20年生產歷史的大型油田模型中，DNN代理模型將模擬時間從傳統方法的4小時縮短到12秒，同時保持了90%的預測精度。這種效率提升使得在2小時內完成10000次蒙特卡洛模擬成為可能，而傳統方法需要167小時。對于歷史擬合，一種結合遺傳算法（GA）和機器學習特征選擇的混合方法被開發出來。在一個包含50個不確定參數的復雜油藏模型中，該方法將歷史擬合時間從傳統方法的15天縮短到7.5天，同時將擬合誤差降低了20%。具體來說，累計油產量的相對誤差從8%降低到6.4%，水產量的相對誤差從12%降低到9.6%。

（三） 深度學習與地球物理反演的融合

在速度模型構建中，卷積神經網絡（CNN）被應用于處理三維地震數據。在一個覆蓋面積為1000平方公里的地震數據集上，CNN構建的速度模型比傳統方法更準確，尤其在復雜地質結構，如鹽下成像中，精度提升達40%。具體而言，速度模型的均方根誤差從200米/秒降低到120米/秒。對于地震屬性反演，基于生成對抗網絡（GAN）的端到端映射方法被開發出來。在一個包含1000口井和對應地震數據的數據集上，GAN生成的反演結果與實際測井數據的吻合度提高了20%。孔隙度預測的均方根誤差從0.03降低到0.024，滲透率預測的對數均方根誤差從1.2降低到0.96。

五、性能評估與優化

（一）儲層預測準確率分析

儲層預測準確率分析主要針對孔隙度、滲透率和含油飽和度三個關鍵參數進行評估。采用交叉驗證方法，將數據集分為訓練集（80%）和測試集（20%）。在簡單儲層中，智能算法的預測準確率相比傳統方法提高了5%～10%；在中等復雜度儲層中，提升幅度達到15%～20%；而在高度非均質儲層中，智能算法的優勢更為明顯，準確率提升超過25%（見表2）。通過集成學習方法，進一步提高了預測的穩定性和可靠性，預測結果的置信區間縮小了30%[4]。

（二） 鉆井效率提升評估

鉆井效率提升評估從鉆井時間、軌跡優化和安全性三個方面進行分析。通過調整鉆頭壓力和轉速，平均鉆井時間從100小時降至80小時，減少20%。在復雜地層中，智能算法有效提升鉆井效率，從70%提升至91%。軌跡優化方面，基于強化學習的算法實現實時調整，使軌跡偏差從2米降至1米，同時提升儲層接觸面積15%，達到1150平方米。安全性方面，機器學習模型對鉆井數據進行實時分析，安全預警準確率從73%提升至92%，大幅降低了作業風險。通過智能化改造，系統非生產時間占比從15%降至8%，顯著提高了整體作業效率。智能算法在各項鉆井指標上均顯示出顯著優勢，為鉆井作業提供了更高效、更安全的解決方案。

（三）計算效率與資源利用優化

計算效率與資源利用優化主要針對大規模數值模擬和實時數據處理兩個方面。在大規模數值模擬方面，采用深度學習構建的代理模型將計算時間從傳統方法的數小時縮短到數秒。見表3，在實時數據處理方面，通過分布式計算和流處理技術，系統每秒可處理的數據量從10萬條增加到100萬條。資源利用率也得到大幅提升，CPU利用率從平均40%提高到75%，GPU利用率在進行深度學習訓練時保持在90%以上[5]。

（四） 系統可擴展性評估

系統可擴展性評估從用戶并發處理能力、數據處理規模和功能擴展三個維度進行分析。見表4，采用微服務架構和容器化技術后，系統性能顯著提升。在并發用戶數增加的情況下，平均響應時間仍保持在200ms以內。大規模數據處理效率提高，全油田儲量評估時間從一周縮短至一天。通過標準化API接口，系統可快速集成第三方算法和模型，提高了與其他油田管理系統的互操作性。多租戶架構使系統能適應不同油田需求，支持全球范圍內的統一部署和管理，為智能化轉型奠定基礎。

六、結語

智能算法在油氣藏地質工程一體化中的應用展現出巨大潛力。通過機器學習、深度學習和強化學習等技術，顯著提高了儲層特征識別的準確性、地震數據解釋的效率以及鉆井軌跡優化的性能。與傳統方法相比，智能算法在處理復雜地質條件和大規模數據分析方面具有明顯優勢。未來研究將進一步探索智能算法與地質工程專業知識的深度融合，開發更加精準的預測模型，并探索在更廣泛的油氣勘探開發領域中的應用。

參考文獻

[1]蘭正凱.數據驅動下的地質工程一體化甜點預測及壓裂方案優化[D].武漢：中國地質大學，2022.

[2]計秉玉，張文彪，何應付，等.油藏地質建模與數值模擬一體化內涵及發展趨勢[J].石油學報，2024，45（07）：1152-1162.

[3]張國印，林承焰，王志章，等.知識與數據融合驅動的油氣藏智能表征及研究進展[J].地球物理學進展，2024，39（01）：119-140.

[4]何治亮，趙向原，張文彪，等.深層-超深層碳酸鹽巖儲層精細地質建模技術進展與攻關方向[J].石油與天然氣地質，2023，44（01）：16-33.

[5]劉文嶺，韓大匡.數字孿生油氣藏：智慧油氣田建設的新方向[J].石油學報，2022，43（10）：1450-1461.

作者單位：中國石油大慶鉆探工程有限公司地質錄井公司地質研究院

責任編輯：張津平 尚丹