羅 娟，張 鈺

（中國(guó)石油長(zhǎng)慶油田分公司，西安 710018）

0 引言

石油是我國(guó)工業(yè)發(fā)展中的血液，更是促進(jìn)我國(guó)工業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)提升的重要物質(zhì)前提。對(duì)油氣田進(jìn)行大幅度的開(kāi)發(fā)，確保我國(guó)的能源安全，對(duì)整個(gè)國(guó)家發(fā)展而言都是非常重要且緊迫的。近年來(lái)，我國(guó)油氣田開(kāi)發(fā)數(shù)量越來(lái)越多，其中必然會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，而對(duì)這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、收集、分析和提取等諸多方面都存在越來(lái)越多的困難。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，其在油氣田開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用使得傳統(tǒng)油氣田開(kāi)發(fā)逐漸步入智慧和數(shù)字油氣田發(fā)展的時(shí)代，極大地提升了油氣田發(fā)展的智能化程度，不但有助于降低油氣田開(kāi)發(fā)的成本，還有助于提質(zhì)增效。大數(shù)據(jù)和人工智能在油氣田的開(kāi)發(fā)中也必然會(huì)得到更為廣泛的應(yīng)用。

1 油氣田開(kāi)發(fā)中大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用的重要價(jià)值

大數(shù)據(jù)和人工智能為油氣田的智能化發(fā)展提供了信息化發(fā)展的動(dòng)力，推動(dòng)了油氣田數(shù)字化和智能化發(fā)展和建設(shè)的進(jìn)程。

從整個(gè)世界的發(fā)展歷程來(lái)看，每次工業(yè)革命的出現(xiàn)都使得社會(huì)生產(chǎn)力得到了極為快速的發(fā)展，推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展和繁榮，并促進(jìn)了人類社會(huì)文明的發(fā)展。就當(dāng)前來(lái)看，第四次工業(yè)革命已經(jīng)到來(lái)并得到了快速的發(fā)展，其中最為顯著的特征就是人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用，使得整個(gè)社會(huì)領(lǐng)域與產(chǎn)業(yè)鏈條呈現(xiàn)出變革性的創(chuàng)新。不論是在教育、網(wǎng)絡(luò)、金融，還是醫(yī)療等各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)都得到了較為廣泛的應(yīng)用，且獲得了良好的發(fā)展效果［1］。

而石油工業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中處于重要的支柱地位，向來(lái)都是新方法和技術(shù)應(yīng)用的試驗(yàn)田。然而，在石油行業(yè)的發(fā)展中，人工智能與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用依然處在初級(jí)階段。

近年來(lái)，隨著我國(guó)優(yōu)質(zhì)油田資源開(kāi)發(fā)規(guī)模越來(lái)越大，剩余油氣田的開(kāi)發(fā)困難越發(fā)凸顯，還要面臨品質(zhì)低劣化、油價(jià)低、環(huán)境污染等多種問(wèn)題。在當(dāng)前這種高成本且競(jìng)爭(zhēng)激烈的大環(huán)境中，第四次工業(yè)革命一定會(huì)和石油工業(yè)的發(fā)展實(shí)現(xiàn)深度的融合，推動(dòng)油田智能化發(fā)展，也成為應(yīng)對(duì)低油價(jià)的有效突破口［2］。

智能油氣田將油氣物流作為其發(fā)展的主線，基于自動(dòng)化信息的收集與控制，通過(guò)優(yōu)化流程和改變管理理念，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)控、整體感知，并通過(guò)智能化的預(yù)測(cè)，對(duì)決策進(jìn)行優(yōu)化?；跀?shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)通信平臺(tái)，構(gòu)建智能化采油和智能油藏的生產(chǎn)鏈條，促進(jìn)生產(chǎn)運(yùn)行、采油工藝及油藏管理不斷完善。（見(jiàn)圖1）［3］

圖1 基于大數(shù)據(jù)和人工智能的智能油氣田生產(chǎn)鏈條

2 油氣田開(kāi)發(fā)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在油氣田的勘探和開(kāi)發(fā)中被當(dāng)作“新油氣”，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以促進(jìn)油氣田提產(chǎn)增效。

2.1 油氣勘探中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用

油氣田勘探過(guò)程包含了多種復(fù)雜的學(xué)科以及煩瑣的內(nèi)容?？碧焦ぷ魅藛T通常要通過(guò)對(duì)地質(zhì)、測(cè)井以及物探等方面所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)加以采集與整合，才可以對(duì)油氣田的分布狀況產(chǎn)生初步的了解。海量的數(shù)據(jù)規(guī)模以及繁雜的數(shù)據(jù)類型使得工作人員的時(shí)間與精力被嚴(yán)重耗費(fèi)：一方面，他們將超過(guò)一半的時(shí)間都用到了對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)的采集與整理方面；另一方面，在分析數(shù)據(jù)時(shí)，一旦存在一定的差錯(cuò)，很可能對(duì)油氣田的勘查造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，怎樣有效地集成這些煩瑣且海量的數(shù)據(jù)，防止在搜集與整合數(shù)據(jù)的過(guò)程中產(chǎn)生重復(fù)性的花費(fèi)與勞動(dòng)，對(duì)各油氣田企業(yè)而言意義重大。

歷經(jīng)不斷的實(shí)踐探索，國(guó)外出現(xiàn)的數(shù)據(jù)自主集成與管理軟件為協(xié)同一體化平臺(tái)的構(gòu)建奠定了良好的基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了不同部門、不同學(xué)科在油氣田勘探以及生產(chǎn)運(yùn)行中數(shù)據(jù)的共享，極大地促進(jìn)了工作效率的提升。我國(guó)油氣田企業(yè)在數(shù)據(jù)集成平臺(tái)的發(fā)展上也取得了巨大的進(jìn)步，不論是中國(guó)石化重慶涪陵頁(yè)巖氣勘探開(kāi)發(fā)的一體化信息平臺(tái)，還是中國(guó)石油川慶鉆探工程有限公司所搭建的工程信息服務(wù)一體化平臺(tái)，都極大地推動(dòng)了油氣田勘探數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)的發(fā)展。當(dāng)前，在油氣田勘探當(dāng)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用，主要體現(xiàn)在集成地質(zhì)信息、識(shí)別甜點(diǎn)區(qū)或油氣藏以及分析處理地震勘探相關(guān)數(shù)據(jù)等方面。

首先，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠促進(jìn)查詢以及分析油氣勘探相關(guān)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確和時(shí)效性的提高。運(yùn)用基于大數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的人工智能系統(tǒng)可以對(duì)語(yǔ)義加以快速地識(shí)別，并在輸入條件和內(nèi)在數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生關(guān)聯(lián)而快速地做出反饋，進(jìn)而使工作人員的時(shí)間以及經(jīng)濟(jì)成本都得到較大的節(jié)省。其次，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可使甜點(diǎn)區(qū)域油氣藏的識(shí)別具有可行性。表層土壤所產(chǎn)生的微滲漏能夠?qū)Φ叵掠蜌獠禺a(chǎn)生一定的影響，而通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)土壤樣本里所存在的微生物組合信息進(jìn)行推斷，則可以對(duì)該地區(qū)的油氣進(jìn)行很好的判斷和顯示，進(jìn)而極大地提升了對(duì)甜點(diǎn)區(qū)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。最后，油氣勘探技術(shù)不斷發(fā)展，所產(chǎn)生的地震數(shù)據(jù)也呈海量式增多，這就給數(shù)據(jù)資料的分析和處理帶來(lái)了巨大的困難，而應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以很好地提高物探人員的數(shù)據(jù)搜集、分析和處理的準(zhǔn)確性與效率［4］。

2.2 油氣開(kāi)發(fā)中大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

與油氣勘探相比，油氣田開(kāi)發(fā)當(dāng)中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用需求更為廣泛和急迫。油氣田的開(kāi)發(fā)，不但要對(duì)其勘探當(dāng)中所產(chǎn)生的大量地質(zhì)信息加以承接，用來(lái)為構(gòu)建精細(xì)化油氣藏描繪模型提供支撐，對(duì)設(shè)計(jì)和制訂油氣的開(kāi)發(fā)方案進(jìn)行指導(dǎo)；同時(shí)還面臨著收集數(shù)據(jù)、分析與處理數(shù)據(jù)等方面的挑戰(zhàn)。隨著數(shù)字化油田不斷發(fā)展，在平臺(tái)、管道以及單井等設(shè)施當(dāng)中所安裝的傳感器需要對(duì)生產(chǎn)中所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，而經(jīng)歷幾十年的開(kāi)發(fā)，其中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息已經(jīng)海量堆積，故而要做好對(duì)這些海量數(shù)據(jù)的采集、分析與存儲(chǔ)等就十分困難。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地處理和分析這些數(shù)據(jù)，從而提高油氣開(kāi)發(fā)的效率。

3 油氣田開(kāi)發(fā)中人工智能的應(yīng)用

從相關(guān)研究來(lái)看，油氣田開(kāi)發(fā)中人工智能的運(yùn)用主要體現(xiàn)在巖相分類、解釋測(cè)井曲線以及地震資料、預(yù)測(cè)油氣甜點(diǎn)、井場(chǎng)生產(chǎn)等方面。

3.1 巖相分類

在分析巖心方面，主要是利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像加以識(shí)別。傳統(tǒng)的通過(guò)肉眼觀察以及描述法對(duì)巖石薄片進(jìn)行鑒別的方式，不但存在周期較長(zhǎng)的問(wèn)題，同時(shí)還存在效率較低、定量不準(zhǔn)確等多方面的問(wèn)題。而應(yīng)用人工智能深度學(xué)習(xí)算法，可以有效地對(duì)巖石薄片加以識(shí)別，提取其中的關(guān)鍵信息，并利用識(shí)別孔隙、重構(gòu)巖心以及標(biāo)注特征等方式，極大地提升對(duì)巖相進(jìn)行分類的準(zhǔn)確性，甚至這種預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度可以達(dá)到90%［5］。

3.2 解釋測(cè)井曲線

對(duì)儲(chǔ)層參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)最為常見(jiàn)的方法是利用工作人員的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)對(duì)地質(zhì)條件加以簡(jiǎn)化或公式化而創(chuàng)建相應(yīng)的模型，對(duì)儲(chǔ)層參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，這在普通的地質(zhì)儲(chǔ)層問(wèn)題的解決上會(huì)呈現(xiàn)出良好的效果，但是在地質(zhì)較為復(fù)雜的情況下進(jìn)行預(yù)測(cè)，就會(huì)出現(xiàn)精準(zhǔn)度較低的問(wèn)題。而人工智能，尤其是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)以及不斷發(fā)展，則拓展了預(yù)測(cè)地質(zhì)儲(chǔ)層參數(shù)的路徑，可以通過(guò)學(xué)習(xí)曲線特征，防止人為預(yù)測(cè)所存在的誤差，亦可以自動(dòng)識(shí)別巖性以及巖石的類型，同時(shí)還可以自動(dòng)解釋儲(chǔ)層的物性參數(shù)［6］。

3.3 優(yōu)化開(kāi)發(fā)方案，精準(zhǔn)調(diào)控油藏開(kāi)發(fā)

基于人工智能以及大數(shù)據(jù)技術(shù)所構(gòu)建的集合了多尺度與多維度的油氣藏模型，對(duì)于完善和優(yōu)化油氣田方案、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)控油藏開(kāi)發(fā)具有重要作用。創(chuàng)建內(nèi)在統(tǒng)一化的油藏與地質(zhì)模型，有助于油氣開(kāi)發(fā)的精細(xì)化，促進(jìn)儲(chǔ)量經(jīng)濟(jì)效益提升。精準(zhǔn)的油藏與地質(zhì)模型是有效設(shè)計(jì)油氣田開(kāi)發(fā)方案的前提，而人工智能以及大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效且深度地融合地震、地質(zhì)以及施工和測(cè)井等方面所產(chǎn)生的不同類型的數(shù)據(jù)，并對(duì)其中的有用數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，對(duì)油藏與地址模型進(jìn)行不斷的調(diào)整與校正，進(jìn)而讓模型可以更為精準(zhǔn)地對(duì)油藏的實(shí)際情況加以再現(xiàn)，為開(kāi)發(fā)方案的設(shè)計(jì)和制訂奠定科學(xué)的基礎(chǔ)［7］。

4 結(jié)語(yǔ)

智能油氣田是大數(shù)據(jù)時(shí)代油氣田建設(shè)的必然趨勢(shì)，能夠解決油氣田開(kāi)發(fā)中存在的很多實(shí)際問(wèn)題。隨著人工智能以及大數(shù)據(jù)技術(shù)更為廣泛的應(yīng)用，智能油氣田正在向著可視化、虛擬化、顯示化以及高效部署和協(xié)同化方向發(fā)展，要推動(dòng)油氣田運(yùn)行和管理向精細(xì)化、遠(yuǎn)程與實(shí)時(shí)化、數(shù)據(jù)資源共享與集成化方向轉(zhuǎn)變，進(jìn)而確保我國(guó)油氣田的開(kāi)發(fā)和原油產(chǎn)量穩(wěn)定，為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展奠定良好的能源基礎(chǔ)。