任義麗 明鑒巖心

拓展石油勘探邊界、鉆探油氣藏更多可能，任義麗用代碼和算法寫下“我為祖國獻石油”的使命擔當與赤誠奉獻

地下尋油的關鍵一步是鉆探。深入地底數千甚至上萬米處所取得的柱狀巖石標本，被稱為“巖心”。經過專業工序處理，巖心被打磨成一張張薄約0.02至0.1毫米的巖石薄片。顯微鏡下，這些薄片如同色彩斑斕的油畫，等待著油氣鑒定專家的分析。一旦它們的結構和成分被破解，儲層中蘊藏著的關于油氣形成和賦存的信息就將揭開面紗。

任義麗介紹：“巖心分析是油氣儲層表征最準確最直觀的手段。”而她的工作，則是用軟件搭建起智能鑒定巖心的分析系統。作為中國石油勘探開發研究院人工智能研究中心技術副主管、FalconCore巖心圖像智能分析項目負責人，她一步步推動人工智能技術在油氣勘探中的深度融合、創新應用。

今年五月上旬，任義麗獲評中國石油天然氣集團有限公司第十三屆“十大杰出青年”。拓展石油勘探邊界、鉆探油氣藏更多可能，任義麗用代碼和算法寫下“我為祖國獻石油”的使命擔當與赤誠奉獻。

踏實奮進，向上生長

1987年，任義麗出生于山東濱州一個普通家庭。她是家中“義”字輩的孩子，“麗”字的選取，寄托家人對迎來女孩的美好期盼。任義麗父母從事工程建設類工作，父親在施工現場摸爬滾打的同時，擠時間自學考證，成為家鄉第一位注冊監理工程師。耳濡目染中，任義麗很小就知道，“要踏踏實實搞好一門技術、要有一技之長”。

2005年，任義麗考入中國石油大學（華東）計算機專業，“當時考慮的是專業的普適性，另外就是希望離家近一點”。四年大學本科，任義麗年年都是專業成績第一，她和另外四名舍友常常“霸榜”專業前五名。很多個清晨，她們都在校園一處池塘邊練習英文口語。

2009年，任義麗被保送至北京航空航天大學攻讀數據挖掘碩士學位。導師吳俊杰教授淵博的知識與對學生的高要求讓她受益至今。吳教授嚴格的學術風格使任義麗養成“任何一項工作都要仔細檢查、認真對待才能交出去”的工作習慣。

2011年夏，碩士研究生畢業的任義麗正式開啟與石油勘探的緣分。入職中國石油勘探開發研究院數據中心后，任義麗主要負責機房運維、服務器操作系統維護等工作。

巡檢、操作系統維護升級、值班……機房工作單調枯燥卻責任重大。“維護得好，就像空氣一樣，不會有特別明顯的感受，一旦有服務器斷電或出現故障，絕對出名。運維工作是一個重要的、基礎的工作。很多算法、軟件在實實在在落地應用時，都離不開硬件的支持。”越投注更多責任心，任義麗越能體會到價值和成就感。

不久后，領導指派任義麗負責牽頭落實機房運維管理系統的建設工作。從需求調研到協調軟件開發再到測試應用，她用實干尋找最優解，主動向工人師傅們學習布線、供配電等實操技能，能將原始的一團網線布設得井井有條。“只有真正動手去做，才能明白怎么搭建平臺最合理、讓同事用起來最便捷。”任義麗始終認為，年輕的時候就要主動多做事，“每一項工作都會有所收獲”。

工作之初的三年，任義麗不僅熟悉了運維全流程，還牽頭完成了ITIL20000認證和RFID系統建設，將機房管理帶入數字化模式，讓工單流程有跡可循、清晰可查。

每一次機會，都全力以赴

2014年，大數據技術更加火熱，應用領域由互聯網行業逐步拓展開來。任義麗這年被調至大數據項目組，在負責IT類保障工作同時，負責探索大數據前沿技術在石油勘探領域的科研與應用。

任義麗找到碩士研究生期間的《數據挖掘導論》，紙頁間還寫滿上學時期密密麻麻的筆記。“書里提出的數據結構、評價指標等內容都不過時，為我之后在大數據、人工智能算法的實際應用中打下了基礎。”知識常學常新、常思常進，下班后，任義麗也盡可能閱讀文獻，尋找大數據技術與石油勘探的結合點。

然而，非油氣勘探專業背景又令任義麗面臨巨大挑戰。油氣勘探知識不足，她就向同一屆共同入職的同事請教基礎知識，甚至在年輕人聚會時，也找機會和小伙伴探討技術可應用的方向、請他們推薦相關書籍。“我們年輕人聚在一起，除了玩，還可以討論一下技術對吧？當時，很多同事都被我‘煩’過。”任義麗回憶道。她的內心是著急的，她用自己的方式不斷拼湊油氣知識的拼圖。系統攻讀與油氣勘探專業相關的博士學位也成為她心底深處又一個志向與目標。

從2014年至2018年，任義麗嘗試測井油氣水層識別等多個小場景的算法應用，但受限于專業知識和數據量的支持，很多成果停留在論文層面。“那幾年，也發表了不少文章、申請了專利，但我始終認為，只有將論文真正落地到油田現場才叫成果。”

在堅持不懈的探尋與嘗試中，任義麗的方向漸漸清晰，她將目光鎖定在巖心分析領域。“巖心分析工作量大，現有的分析方法面臨效率低、精準度低、專家依賴度高、人才緊缺等挑戰，無法實現‘應檢盡檢’，‘油氣增儲上產’和‘巖心分析效率’之間的矛盾日益突出。”任義麗迫切想要通過大數據技術來提高巖心分析的效率，一步步實現精準量化分析。

隨著深度學習模型在圖像識別領域不斷取得突破，其中的卷積神經網絡（CNN）已經應用于花卉識別，且識別準確率也在隨著技術發展不斷提升。任義麗很早就關注到CNN技術，“識花可以，識別巖心行不行呢？”至2019年，她初步確立“看圖識別巖心”的研究方向。她組建起算法工程、軟件開發架構、數據處理為主的青年團隊，共6名成員，全力推動項目的研發與成型。

然而，由于研究初期手中的樣本量不足夠多，任義麗搭建起來的模型出現了“過擬合”現象，即看似準確度高的模型，其實囿于樣本數據量而顯示出過擬合的狀態。一天夜里，正在哄孩子入睡的任義麗大腦中依然像過幻燈片一樣思考著解決過擬合問題的各類方法，不知不覺，懷里的孩子已經熟睡。把孩子放下之后，任義麗又繼續看文獻看到凌晨十二點半……

2019年9月至11月，首屆中國石油夢想云創新大賽舉辦。這次大賽以“構建全聯接智能油氣”為主題，聚焦集團內外部創新資源，進一步推動“共享中國石油”戰略落地。作為非主干業務領域的科研人員，任義麗一度懷疑自己的項目能否得到認可，但對技術落地的渴望讓她決心一定要抓住這次機會——她希望通過比賽成果吸引更多關注，讓更多業務專家關注到這個項目，共同推動大數據技術在巖心樣本圖像自動化分析方面的研發工作。

這場大賽分為三輪，首輪網絡函評設置了特殊規則：投票第一的項目可直接晉級復賽。當時的投票操作流程較為繁瑣，為了爭取更多支持，任義麗帶著團隊成員挨個辦公室“打廣告”，介紹項目的技術優勢。

回憶起那段經歷，任義麗坦言當時內心承受了不小的壓力。最終，團隊不僅以投票第一的成績晉級，后續公布的函評成績也名列前茅——即便不拼命宣傳，她們也具備晉級實力，但對機會的珍視讓任義麗和團隊成員選擇放手一搏、全力以赴。

復賽中，任義麗團隊以第一名的成績進入決賽。決賽現場，任義麗團隊項目《大數據驅動下的巖心樣本圖像智能化分析》呈現出“看圖識巖心”的技術實力——“2000張巖心樣本圖像分析，專家使用Avizo軟件分析需要5小時，而項目模型需要的時間是3分鐘，分析效率提高至少100倍……”最終，任義麗團隊榮獲大賽創意一等獎。這場比賽成為團隊的重要轉折點之一，不僅增強了她們深耕技術的信心，更為后續獲批集團公司超前儲備基金項目奠定了基礎。

隨后，依托超前儲備基金項目，在院領導和相關領導的大力支持下，任義麗作為項目管理者將“看圖識巖心”的工作不斷向更加系統化推進。

闊步向前，勇進者勝

2020年，人工智能中心成立，任義麗迎來科研加速期。當領導問及她想要研究的方向時，那時的她已非常明確：“智能識巖心。”站在專門面向油氣勘探的人工智能應用平臺，她充滿干勁，“可以說是一路小跑、快馬加鞭”。

同年，任義麗如愿考上勘探開發研究院的博士生，指導老師為中國工程院院士、能源與礦業工程管理專家劉合教授。她用三年時間獲得博士學位，博士論文《基于深度學習的油氣儲層薄片智能鑒定方法》中提出的三個算法也成為智能識別巖心軟件的底層支持算法。

讀博期間，任義麗需要兼顧科研、上課、出差、比賽、遠程輔導孩子作業、第二個寶寶出生……很多個時刻，她覺得“特別累”，但心中的理想總激勵著她向更高處不斷攀登。“好不容易有這個平臺，項目也剛有起色，又有很好的申請國家項目基金的機會，就特別拼。我很感恩同事們對我的幫助，家里人也給了我很大的支撐。”

在院領導和相關領導的大力支持下，任義麗組建起“60后”資深鑒定專家和“90后”算法工程師團隊。

制作搭建起這樣一款龐大的軟件系統的關鍵“地基”，是樣本庫的建立。為了建立足夠多且精準的樣本庫，需要巖礦鑒定專家在一張張巖心薄片照片上進行巖石顆粒邊緣的勾描與標注，以確定巖石類型。通常，標注一張照片約一周時間。如果有的巖石顆粒邊緣無法確定，還需要依靠實驗做進一步比對驗證。任義麗介紹：“這個工作非常耗時，我們很大的工作量都是在制作這個樣本庫，這個工作做不好，模型再怎么優化都不夠準確。人工智能，是先人工，后智能。”

“正是因為李長新、郭永軍等巖礦專家們在標注時一定要達到最完美狀態，我們建模的時候，樣本集是最好的，質量是最高的，后期模型的精準度非常高。”任義麗的神情中滿是敬意。一邊是秉持“一輩子干好一件事”、始終踐行工匠精神的資深專家，一邊是追求技術極致、不斷探索技術邊界的人工智能算法工程師。當“60后”的執著、“金標準”與“80后”、“90后”燃燒的算力野心碰撞時，他們攻克了重重難關，共同打造、見證一款技術領先的巖心識別軟件高算力的驚艷時刻。

從傳統巖心依靠人工鑒別，到實現“數字巖心”，任義麗和團隊成員通過算法進行圖像處理，實現“所算即所得”。她們先后攻關實現了巖石薄片智能鑒定、頁巖油孔縫智能識別、黃鐵礦智能判識等技術。

至2022年，經過近四年密集攻關，任義麗帶領這支復合型團隊由“數字巖心”，大踏步邁向“智能巖心”階段，FalconCore巖心圖像智能分析系統1.0版本開發成型。Falcon，是獵鷹的意思，而獵鷹又以目光銳利著稱。任義麗和團隊希望這款軟件有如獵鷹般的識別力，迅捷、準確。

優化算法無止境。任義麗又繼續帶領團隊將計算機視覺領域里程碑式的SAM算法大模型經過調整，運用到智能巖心識別領域，搭建Core-SAM模型，進一步提升智能巖心識別準確度。“軟件準確度一方面是基于樣本數據庫，另一方面就是算法支持。這個算法極大提升了標注速度，能夠通過智能標注，加速標簽樣本庫的構建。”

不同于數字巖心的“所算即所得”，智能巖心技術通過顯微設備與人工智能軟件結合，利用深度學習、計算機視覺等技術實現多種巖心圖像的智能分析，可以得到儲層礦物成分識別、巖石結構分析、孔隙結構分析等全面精細量化表征。一項項扎實的成果打破國外軟件在巖心識別領域的技術壟斷，獲得了業界的好評與認可。

創新無界，向更深處求索

任義麗形容，坐在電腦前設計軟件“一點都不平靜”，“每一次軟件承壓測試、功能模塊的上線，都是一場忙碌的硬仗”。對于任義麗而言，“當軟件賣出去的那一刻，特別有成就感”。長期伏案寫代碼導致她有幾次肩周炎發作，看著代碼轉化為實際應用，她感到一切付出都值得。

在集團公司和院領導支持下，FalonCore軟件逐步在華北、長慶、大港、塔里木、西南等油田完成測試應用，并被列為油氣與新能源公司C3推廣項目，在9家油氣田全面推廣應用。在各油氣田公司推廣過程中，任義麗帶領團隊與當地油氣田研發鑒定同事一次次溝通標注方法、制定標注方案，為軟件實現行業引領地位奠定堅實基礎。“能夠實現樣本數量最多、核心算法最優、生產應用最廣，是因為我們在舉中國石油集團全部力量去做好這件事。”任義麗有感而發。

從初期獨自探索，到現在主持國家自然科學基金面上項目1項、國家工信部揭榜掛帥項目1項、集團公司科技部項目5項，任義麗逐漸成長為油氣人工智能領域的知名青年專家，學術影響力和行業影響力不斷提升。她還擔任全國沉積學大會等會議分會場召集人組長和分會場主席，擔任《石油勘探與開發》、《石油科學》等期刊的審稿人，以及部分期刊的青編委。

成為團隊管理者后，任義麗深知“寫代碼和練口語一樣，不用則退”，她要求自己能夠在各類事務與代碼世界無縫切換，持續追蹤AI技術前沿。“未來，如何在通用大模型的基礎上結合油氣勘探開發專業知識，在油氣勘探開發垂直領域研究大模型微調方法，是巖心智能識別需要攻克的重要方向。”“一站式移動Lab”、“巖心分析行業大模型”、“井筒級智能巖心”……任義麗正在向著更復雜算法處，繼續探索AI算力在油氣勘探領域的應用邊界。

責任編輯 趙漢琪