日前，江苏油田物探研讨院根据最新的高邮洼陷连片地质剖面材料，提出全新井位，其间要害的信号波速度建模环节，由江苏油田凭借高校力气自主研制的AI模型完结。

  这是江苏油田初次将AI技能使用于油气勘探范畴。技能人员使用该模型对面积达2600平方千米的高邮洼陷连片三维速度谱剖析时，仅需8.3秒就可以完结拾取，且猜测精度在90%以上，相对传统人工拾取，功率大幅提高。

  石油勘探数据的收集、处理与解说，是油气勘探的首要工序，也是最为要害的根底环节，被称为给地球做“CT”，必定的联系到油气资源能否被成功发现。近年来，跟着江苏油田勘探开发不断向“低深隐难”以及非惯例范畴前进，对功率更加高、精准度更强的物探技能需求益发火急。面临新形势，江苏油田物探研讨院充沛凭借信息化、智能化技能的强壮力气，拟定“数智物探院”开展规划，加速构建新一代以数据为中心的才智物探新格局，推进科研范式从传统的经历主导形式向数据驱动形式转型，助力油气勘探脚步更快、方针更准。

  2023年，适应老区勘探开发的火急需求和油田数智化转型开展大势，江苏油田设立了《AI在石油勘探地球物理数据建模中的使用》这一具有前瞻性的研讨课题。由江苏油田科技与信息管理部高档专家丁建荣担任项目负责人。江苏油田科技与信息管理部与物探研讨院加强联合攻关，组成专业的AI研讨团队，并拟定全面体系的人工智能技能使用规划。

  假如将给地球做“CT”视作油气勘探的敏锐“眼睛”，那么信号波速度建模则无疑是“CT”海量数据中的“魂灵”地点，是完结高精度地层成像的中心要害。通过信号波反射速度这一要害参数，科研人员可以推算出地层各区域的密度、硬度和浸透率等重要信息，然后判别出在千米地下，哪些区域或许蕴藏着名贵的油气资源，然后制作出精准的地质剖面图。以2600平方千米的高邮洼陷连片三维速度剖析建模为例，选用惯例办法时，需求每0.64平方千米核算一个速度点，合计121条线个点。每个核算点都要对应地下数千米的深度，并且后期还有必要进行多次序的校对、扫描和加密等烦琐作业。

  江苏油田物探研讨院材料处理党支部书记、人工智能团队领头人许冲介绍，如此巨大而杂乱的作业量，以往一个人至少需求228天才干完结，由5人组成的速度剖析团队往往需求消耗40多天的时刻才干完结。针对这项材料处理解说难题，许冲带领项目组探究使用AI来进行智能解说。

  为了让AI学习更精准高效，项目组在算法优化、样本设置、高效练习三个要害方面下功夫。算法优化上，项目组立异性将速度谱拾取转换为图画识别问题，通过复合神经网络模型完结智能化拾取。样本设置上，针对不同地质结构，项目组精心制作500多张速度谱样本图画，为机器学习供给精准“教材”。高效练习上，项目组强化机器学习练习，并加强智能拾取和人工拾取之间的比照剖析，不断调整优化参数，终究得到高精度速度模型。通过近两年的探究实践，以往5人团队需求耗时40多天的作业，现在分秒完结，将科研人员从冗杂的根底处理作业中解放出来。

  现在，江苏油田进军AI智能物探研讨范畴，已探究研讨使用智能化物探材料处理、智能化物探材料解说两个系列12项特征技能，并且在杂乱山区“大显神通”。江苏油田物探研讨院正依照全体规划、分步施行的准则，择优选取处理、解说两个环节15个场景作为中长期智能化方向，进一步加速AI使用脚步。

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