人工智能在提高油氣田勘探開發效果中的應用研究

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面臨著越來越大的挑戰。傳統的油氣勘探方法依賴于地質學家和工程師的經驗，且往往受到數據處理效率、模型準確性及人工干預的限制。人工智能（AI）技術的快速發展，為油氣勘探和開發帶來了新的機遇。通過應用深度學習、機器學習、數據挖掘等先進AI技術，能夠更高效地處理和分析海量數據，優化油氣資源的勘探過程，提高油氣田的開發效果。

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

二、油氣田勘探開發概述

（一）油氣田勘探開發的流程

油氣田的勘探開發過程通常包括四個主要階段：勘探、開發、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。勘探的核心目標是評估油氣資源的儲量和經濟開采可行性。進入開發階段后，根據油氣田的具體特點，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。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采油與輸送階段，旨在穩定生產并確保經濟效益，同時保障環境和安全標準。最后，在廢棄階段，對油氣田進行停產、設備清理及環境恢復，確保生態環境不受長期影響。這個完整流程需要協調各項技術和管理，確保油氣資源的高效、可持續利用。

（二）油氣田勘探開發中的主要技術挑戰

隨著常規油氣資源的枯竭，油氣田勘探開發逐步轉向非常規油氣，如頁巖氣、致密油和煤層氣等?？碧介_發非常規油氣需要突破傳統技術，采用水平鉆井、壓裂技術及新的儲層評估方法。深水油氣開發也是一大挑戰，深水環境中的復雜地質條件、高壓高溫的地下環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。環保與安全問題也不容忽視，減少碳排放和保護環境是技術創新的方向之一。隨著技術進步，如何平衡經濟效益與可持續發展成為油氣田勘探開發的核心挑戰。

三、人工智能在油氣田勘探中的應用

（一）地震數據處理與解釋

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。地震數據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。傳統的地震數據處理依賴人工進行數據清洗、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）技術的發展，機器學習算法在地震數據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據中的復雜模式，提升地震信號的清晰度與分辨率。卷積操作的數學表達式（CNN核心公式）：

x為輸入地震數據，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如何提取地震數據中的局部特征，用于信號增強與噪聲消除。

AI在地震數據解釋方面的優勢在于其能夠處理大量的地震數據并進行模式識別。傳統解釋方法中，地震數據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據中學習，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與地震數據處理系統結合，能夠更快地完成數據的提取與分析，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、不同區域的地震數據，為油氣田的動態變化和資源評估提供持續支持。

（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節，目的是準確評估地下儲層的性質和油氣的儲量。傳統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據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]。通過對大量地質數據、地球物理數據（如地震數據、鉆井數據等）進行分析，AI可以從中提取深層次的規律，實現對儲層特性（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分類超平面優化目標函數：

約束條件：

w為超平面法向量，C為懲罰參數， 為松弛變量。此公式體現SVM在儲層分類問題中的數學原理，用于高維數據特征提取。這些模型能夠處理大規模、多維度的數據，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能夠從不同的數據源中挖掘出地下儲層的微觀結構和宏觀特征，為油氣田開發提供重要的決策支持。AI還可以根據儲層的歷史生產數據，分析并預測未來的生產潛力，幫助優化開發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的關鍵環節，旨在通過數字化模型模擬油氣的流動、儲集與開采，評估開發潛力并制定優化策略。傳統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、地球物理及生產數據，構建精準且復雜的三維油氣藏模型。AI的應用主要體現在數據驅動建模和自動化模型生成上，通過分析歷史數據，AI能自動調整模型參數，優化油氣藏估算。深度學習方法，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），在油氣藏動態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

根據模擬結果優化開發方案。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。此公式連接傳統流體力學與AI建模，說明AI如何優化滲透率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中的生產優化

（一）智能鉆井優化系統

近年來，強化學習（RL）在鉆井參數優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（圖1），其狀態空間包含鉆壓（WOB）、轉速（RPM）、泥漿排量等12維實時參數，動作空間定義為鉆具組合調整指令。

通過建立獎勵函數：

（20

其中ROP為機械鉆速， α ， β ， γ 為權重系數。經過30口井的離線訓練后，該系統在順北油田SHB5-7H井實現自主控制，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。這類實時決策系統標志著AI正從勘探分析向生產控制縱深發展。

（二）生產動態實時監控

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

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在地震數據處理與解釋中的應用

某油氣公司通過引入AI技術，優化了地震數據的處理和解釋過程。傳統的地震數據處理需要大量人工干預，包括數據清理、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據。

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（用于模型訓練）：

為真實地震信號， 為模型預測值，此公式體現AI在噪聲消除任務中的優化目標，用于提升地震圖像質量。AI技術還通過對歷史地震數據的學習，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不僅提升了數據處理的效率，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。例如，該公司通過AI輔助的地震數據解釋，成功識別出一個原本未被注意到的油氣藏區域，并在后續的鉆探過程中確認了其潛力，為油氣田開發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據等多個維度的信息，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，推動了行業的持續進步。

六、結語

人工智能技術在油氣田勘探與開發中的應用，極大地提升了數據處理效率和準確性。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據，提高儲層預測的精度，并優化生產管理流程。AI在實時監控和數據挖掘方面的優勢有助于降低開發風險和資源浪費，推動油氣行業的數字化轉型。盡管仍面臨一些挑戰（如技術實施成本和數據質量問題），但AI的持續發展將為油氣產業帶來更高效、可持續的解決方案。未來，AI將在油氣勘探和開發中扮演更加重要的角色，推動行業創新和進步。

a為第1層激活值， 為權重矩陣， 為激活函數，此公式說明DNN如何通過多層非線性變換預測儲層參數（如孔隙度），用于多維度數據整合。傳統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據，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，評估潛力并優化開發策略。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，為油氣勘探開發提

參考文獻

[1]蘭衛華，李新鋒，鄧祖躍，等.人工智能技術在海上油氣生產中的應用與研究[C]/2023中國油氣人工智能科技大會論文集.2023.

[2]梁佳佳.人工智能在提高油氣田勘探開發效果中的應用[J].石油石化物資采購，2023（04）：178-180.

[3]李陽，廉培慶，薛兆杰，等.大數據及人工智能在油氣田開發中的應用現狀及展望[J].中國石油大學學報（自然科學版），2020，44（04）：1-11.

[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