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        人工智能在石油勘探中應(yīng)用

        前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了人工智能在石油勘探中應(yīng)用范文,希望能給你帶來(lái)靈感和參考,敬請(qǐng)閱讀。

        摘要:在我國(guó)乃至世界的能源產(chǎn)業(yè)中,石油行業(yè)都是關(guān)鍵性的部分,在國(guó)內(nèi)和國(guó)際市場(chǎng)上,已經(jīng)探明的石油產(chǎn)量非常大,但為保障石油資源的高效開(kāi)發(fā),對(duì)勘探技術(shù)的要求非常高。在技術(shù)不斷進(jìn)步的過(guò)程中,一些人工智能技術(shù)被應(yīng)用到了石油勘探中,提升了勘探作業(yè)的智能化水平,所得到的結(jié)果更為可靠。因此,由于人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì),使得在石油勘探中,這方面技術(shù)的應(yīng)用潛力巨大。基于此,重點(diǎn)研究了石油勘探中人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用,可給實(shí)際的石油勘探提供技術(shù)支持。

        關(guān)鍵詞:石油勘探;人工智能;應(yīng)用

        石油資源是重要的能源資源,但由于石油形成條件的特殊性,導(dǎo)致在石油勘探過(guò)程中的難度系數(shù)較高,復(fù)雜的地質(zhì)條件下,人工探測(cè)無(wú)法正常實(shí)施,為克服勘探中的各種難題,必須要從根本上進(jìn)行勘探技術(shù)的創(chuàng)新。信息時(shí)代到來(lái)后,石油勘探方面的技術(shù)也應(yīng)該朝著信息化、智能化的方向邁進(jìn),各個(gè)石油企業(yè)在開(kāi)展資源勘探的過(guò)程中,可加大人工智能方面的技術(shù)投入,充分用智能化手段取得人工勘探作業(yè),保障勘探的高效率和高精度,指導(dǎo)后續(xù)的資源開(kāi)發(fā)與利用。

        一、人工智能技術(shù)實(shí)際應(yīng)用中存在的主要問(wèn)題

        (一)數(shù)據(jù)接口過(guò)于分散,缺乏統(tǒng)一性

        在當(dāng)下技術(shù)不斷進(jìn)步的今天,我國(guó)的人工智能技術(shù)取得了顯著的發(fā)展成效,此項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到了各個(gè)行業(yè)。由于石油勘探是一個(gè)相對(duì)復(fù)雜且專業(yè)的過(guò)程,在提高勘探水平,將勘探的數(shù)據(jù)充分利用起來(lái),人工智能有著一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。一些大型的石油公司,在勘探過(guò)程中已經(jīng)采用了人工智能技術(shù),但此項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用中,存在著數(shù)據(jù)接口方面的問(wèn)題,其中,最為突出的問(wèn)題就是數(shù)據(jù)接口過(guò)于單一、統(tǒng)一性不足,對(duì)于勘探過(guò)程中所得到的很多數(shù)據(jù),類型繁多,一旦數(shù)據(jù)接口不統(tǒng)一,將無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)這些數(shù)據(jù)的集成化管理,因?yàn)閿?shù)據(jù)接口的限制,導(dǎo)致在利用人工智能進(jìn)行智能模型的構(gòu)建時(shí),數(shù)據(jù)無(wú)法得到有效的處理[1]。針對(duì)這一方面的問(wèn)題,需在石油勘探的過(guò)程中,構(gòu)建一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,在此模型中開(kāi)展算法檢驗(yàn),形成智能模型,簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理流程。

        (二)模擬實(shí)驗(yàn)過(guò)程中突出的可視化問(wèn)題

        石油資源的分布環(huán)境復(fù)雜,在勘探的過(guò)程中往往會(huì)面臨復(fù)雜構(gòu)造的影響,勘探工作的本質(zhì)就是要清晰掌握石油資源分布地區(qū)的地質(zhì)情況,經(jīng)由對(duì)周邊地質(zhì)情況的全面分析與調(diào)查,制定出最為科學(xué)且安全的開(kāi)采方案。當(dāng)形成了人工智能勘探體系以后,勘探人員所掌握的信息更為完整與準(zhǔn)確,如石油儲(chǔ)層飽和度、滲透率、孔隙度等各項(xiàng)數(shù)據(jù)下,所制定的石油開(kāi)發(fā)和施工方案更為科學(xué)。當(dāng)下的一些石油勘探作用中,雖然都在積極引入人工智能技術(shù),但在這一方面的技術(shù)應(yīng)用過(guò)程中,卻存在著模擬實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的可視化問(wèn)題,需考慮在人工智能計(jì)算和分析后的結(jié)果,如何以可視化的方式將其重復(fù)疊加在地質(zhì)勘探類軟件中,并滿足復(fù)雜圖層運(yùn)算、二次空間分析的要求,這是未來(lái)人工智能應(yīng)用中需關(guān)注的重點(diǎn)方面。

        (三)難以對(duì)高維度數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)的處理

        在石油勘探中的人工智能應(yīng)用,關(guān)鍵是要對(duì)大量的數(shù)據(jù)和信息加以專業(yè)化處理,為有效發(fā)揮人工智能的技術(shù)優(yōu)勢(shì),在石油勘探的過(guò)程中,需將人工智能有效利用起來(lái),以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、分析。但顯然,當(dāng)下的石油勘探領(lǐng)域,人工智能技術(shù)的應(yīng)用尚不成熟,人工智能只能夠?qū)σ恍┖?jiǎn)單的數(shù)據(jù)加以處理,很難對(duì)高維度數(shù)據(jù)實(shí)施專業(yè)處理,這一數(shù)據(jù)處理方面的問(wèn)題,導(dǎo)致石油勘探方面有關(guān)數(shù)據(jù)不完整。實(shí)際上,石油勘探工作的進(jìn)行中,涉及了高難度凡在的空間三維體數(shù)據(jù),如地震屬性數(shù)據(jù)體、石油儲(chǔ)存屬性數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)的復(fù)雜性高,不能采用常規(guī)的數(shù)據(jù)處理方式,而人工智能雖然在數(shù)據(jù)處理方面非常有效,但在這些高維度數(shù)據(jù)的處理上,卻會(huì)面臨一定的技術(shù)難題,嚴(yán)重影響了對(duì)石油儲(chǔ)藏情況的精細(xì)化分析。

        二、人工智能在石油勘探中的應(yīng)用

        (一)測(cè)井領(lǐng)域

        從1927年開(kāi)始,測(cè)井技術(shù)在將近100年的時(shí)間里經(jīng)歷了多次變革,從最初的模擬測(cè)井、數(shù)字測(cè)井到數(shù)控測(cè)井、成像測(cè)井、智能測(cè)井,每一個(gè)的變革都是技術(shù)發(fā)展的體現(xiàn)。1.測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)采集。對(duì)石油資源的分布來(lái)看,石油儲(chǔ)層呈現(xiàn)出非均質(zhì)特征,在勘探的過(guò)程中面臨著對(duì)象復(fù)雜、環(huán)境多變的難題,為克服勘探過(guò)程中的這些難題,具體的勘探工作進(jìn)行中,應(yīng)強(qiáng)化在井下地層參數(shù)采集、測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)傳輸方面的技術(shù)創(chuàng)新,而通過(guò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用,可高效獲得相對(duì)準(zhǔn)確的信息。測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)采集中的人工智能技術(shù)應(yīng)用成效,國(guó)外的應(yīng)用效果要明顯優(yōu)于國(guó)內(nèi),主要是因?yàn)閲?guó)外的人工智能起步早,發(fā)展相對(duì)成熟,而我國(guó)在人工智能研究起步較晚。就國(guó)外的發(fā)展情況來(lái)看,已然開(kāi)發(fā)出了專有的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)采集技術(shù)體系,如遠(yuǎn)程測(cè)井中心的建設(shè)、井筒軟件Techlog的開(kāi)發(fā)。全球范圍內(nèi)已經(jīng)有11個(gè)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)服務(wù)器中心、14個(gè)遠(yuǎn)程測(cè)井中心,完全突破了測(cè)井工作中的時(shí)間和空間限制,可形成遠(yuǎn)程工作模式,由專家遠(yuǎn)程協(xié)同與決策,提升測(cè)井水平 [2]。國(guó)內(nèi)來(lái)看,部分石油公司加大了對(duì)網(wǎng)絡(luò)化地面、智能絞車、遠(yuǎn)程測(cè)井等核心技術(shù)的研發(fā),且取得了一定的成效,所取得的技術(shù)研究成果在部分油田勘探任務(wù)中得到了應(yīng)用。2.測(cè)井處理解釋。在石油測(cè)井工作中,數(shù)據(jù)總量龐大,且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多源異構(gòu)的特征,正是因?yàn)閿?shù)據(jù)的這些特點(diǎn),使得在測(cè)井處理解釋的過(guò)程中,會(huì)遇到來(lái)自數(shù)據(jù)方面的諸多難題,油氣識(shí)別困難,為解決這一方面的問(wèn)題,需加大對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用,以通過(guò)人工智能來(lái)提升工作效率、解釋符合率。當(dāng)前的石油行業(yè)呈現(xiàn)出明顯的智能化趨勢(shì),為符合這一趨勢(shì),在石油勘探、開(kāi)發(fā)等各項(xiàng)工作環(huán)節(jié),都應(yīng)突破固有技術(shù)的限制,將人工智能與其他技術(shù)有效結(jié)合起來(lái)。測(cè)井技術(shù)中的人工智能,表現(xiàn)在方方面面,如深度校正、報(bào)告生成、智能分層、曲線重構(gòu)等方面。為實(shí)現(xiàn)曲線重構(gòu)方面的智能化目標(biāo),要采用新的算法,如可利用深度學(xué)習(xí)與關(guān)聯(lián)分析,得到不同測(cè)井曲線之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),一旦在此過(guò)程中發(fā)現(xiàn)存在錯(cuò)誤、不恰當(dāng)、缺失的測(cè)井曲線,需立即開(kāi)展數(shù)據(jù)重造,在此環(huán)節(jié),可綜合采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、組合學(xué)習(xí)算法、聚類算法,某些專家提出了以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)重構(gòu)測(cè)井曲線的方式,通過(guò)真實(shí)測(cè)井曲線的使用,經(jīng)由專業(yè)化檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn),這種人工智能技術(shù)支持下的測(cè)井曲線,與實(shí)際的偏差較小。在巖性識(shí)別方面,主要以鉆井取心、測(cè)井曲線兩種方式,如果在測(cè)井工作中采用的是鉆井取心的方式,需配備先進(jìn)的掃描儀器,在掃描儀器不斷更新的過(guò)程中,在石油勘探方面積累了大量的薄片圖像、CT圖像、掃描電鏡圖像。就當(dāng)前國(guó)內(nèi)外巖心取樣分析過(guò)程來(lái)看,可通過(guò)Avizo、PerGeos等巖心圖像分析軟件,來(lái)進(jìn)行巖性的自動(dòng)識(shí)別,具體的識(shí)別過(guò)程中,人機(jī)交互頻繁,專家經(jīng)驗(yàn)對(duì)識(shí)別過(guò)程和結(jié)果有著重要的作用。薄片鑒定法的應(yīng)用范圍較廣,多以人工鑒定為主,智能化水平還相對(duì)偏低,未來(lái)的技術(shù)發(fā)展中,可朝著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的方向努力。如果在巖性識(shí)別的過(guò)程中采用的是測(cè)井曲線,在具體的工作進(jìn)行中,專家解釋處理完的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,經(jīng)由人工智能算法的引入,可構(gòu)建智能化巖性識(shí)別模型,在該模型支持下,識(shí)別過(guò)程呈現(xiàn)出高度的智能化特征。有關(guān)學(xué)者在石油勘探的過(guò)程中,綜合采用了提升樹(shù)、決策樹(shù)、支持向量機(jī)等多種算法,所構(gòu)建的巖性預(yù)測(cè)模型,可對(duì)巖性實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別。成像測(cè)井同樣也是測(cè)井智能化的一大表現(xiàn),在這一實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié),色度標(biāo)定原理發(fā)揮了作用,人工智能技術(shù)下,原始測(cè)井曲線發(fā)生了呈現(xiàn)形式的轉(zhuǎn)變,可將其性質(zhì)、特點(diǎn)和變化趨勢(shì),以可視化的方式展現(xiàn)出來(lái),可視化圖像內(nèi)所展示的信息更多。當(dāng)前及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)下,人工智能還將朝著更深的層次發(fā)展,圖像分析與深度學(xué)習(xí)、圖像處理的高度結(jié)合,必將使得成像測(cè)井能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化解釋。3.一體化軟件。在石油勘探中的人工智能應(yīng)用,在很多時(shí)候都需要利用相應(yīng)的軟件來(lái)完成各種工作,在國(guó)外,軟件技術(shù)發(fā)展相對(duì)成熟,斯倫貝謝為典型代表,研發(fā)出了Petrel、Techlog、Eclipse等多種軟件,這些軟件的綜合使用,可在測(cè)井工作中形成數(shù)字化協(xié)同智能工作流程,這些智能化工作目標(biāo)下,可有效減少在石油勘探過(guò)程中的各類風(fēng)險(xiǎn),保障勘探工作的順利實(shí)施。智能技術(shù)不斷發(fā)展的過(guò)程中,市場(chǎng)上出現(xiàn)了勘探開(kāi)發(fā)認(rèn)知一體化平臺(tái),該平臺(tái)中形成了完整的智能處理解釋工作程序,兼具數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)解釋、成果提交等多項(xiàng)功能[3]。

        (二)物探領(lǐng)域

        在國(guó)際方面,由于智能技術(shù)發(fā)展顯著,出現(xiàn)了AI+物探的新型工作模式,地球物理勘探在長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展過(guò)程中,逐步融入了計(jì)算機(jī)、三維可視化等新型技術(shù)。1.物探裝備。石油物探方面的人工智能技術(shù)應(yīng)用,也可形成新的工作方式,結(jié)合國(guó)內(nèi)外物探方面的人工智能應(yīng)用成效,可控震源、無(wú)人機(jī)與地震儀器方面的智能化發(fā)展成就顯著。比如,可控震源智能化模式下,所構(gòu)建的智能化模塊能夠?qū)^(guò)程中所涉及的各個(gè)參數(shù)都加以自動(dòng)調(diào)節(jié),靈活性更高。物探數(shù)據(jù)采集方面,智能無(wú)人機(jī)的配置,可使得在實(shí)際的數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,可實(shí)現(xiàn)高精度的地形探測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、節(jié)點(diǎn)監(jiān)控、數(shù)據(jù)回收[4]。在關(guān)于石油勘探的地震儀器方面,市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了多種的型號(hào)的儀器,如G3i、Hawk、eSeis、OBN,不同型號(hào)的地震儀器下,也有著功能方面的差異,在實(shí)際的工作過(guò)程中,可根據(jù)實(shí)際需求來(lái)進(jìn)行地震儀器的配置。2.物探采集。在大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)以后,云計(jì)算、人工智能、機(jī)器人等新型技術(shù)的發(fā)展迅猛,這些技術(shù)在越來(lái)越多的領(lǐng)域都得到了應(yīng)用,特別是在物探采集中的應(yīng)用,使得數(shù)字化邁上了一個(gè)新的臺(tái)階,進(jìn)入了智能化時(shí)代。物探采集智能化表現(xiàn)出無(wú)感數(shù)字化、高度閉環(huán)自動(dòng)化、核心裝備機(jī)器人化、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì),可克服傳統(tǒng)物探采集技術(shù)的巨大限制。在人工智能技術(shù)支持下,可將物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與基本的物探采集方法高度結(jié)合起來(lái),在充分結(jié)合的基礎(chǔ)上,關(guān)于物探采集中的施工任務(wù)、野外人員、裝備等要素,均可實(shí)現(xiàn)無(wú)線化、數(shù)字化管控,在這種新的模式下,整體的工作流程得以簡(jiǎn)化,效率更高。3.地震數(shù)據(jù)處理與解釋。物探領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用,還體現(xiàn)在地震數(shù)據(jù)處理與解釋上,在這一方面的應(yīng)用,其應(yīng)用范圍顯著擴(kuò)大,在很多方面都凸顯了人工智能的優(yōu)勢(shì),其中,典型的應(yīng)用為地震構(gòu)造解釋、噪聲壓制與信號(hào)增強(qiáng)、地震相識(shí)別,不論是哪個(gè)方面,目標(biāo)檢測(cè)、分析、圖像分類與預(yù)測(cè)都是不可或缺的。如果要實(shí)現(xiàn)斷層的自動(dòng)化識(shí)別,就需要采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),這在當(dāng)下的石油勘探中,是一個(gè)關(guān)鍵性的應(yīng)用方向。在大量的實(shí)踐探究過(guò)程中,可以發(fā)現(xiàn),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,可在集中實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)的集成,經(jīng)由對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析和利用,可構(gòu)建完整的斷層智能識(shí)別模型,在后續(xù)該模型投入使用以后,可對(duì)石油儲(chǔ)藏區(qū)域內(nèi)的斷層幾率、傾角等各個(gè)參數(shù)加以精準(zhǔn)識(shí)別,通過(guò)識(shí)別結(jié)果的分析,可得到關(guān)于石油儲(chǔ)藏區(qū)域現(xiàn)場(chǎng)的斷層信息,將此信息作為石油開(kāi)采的依據(jù)。近年來(lái),關(guān)于石油勘探方面的人工智能研究顯著增多,尤其是在地震相識(shí)別方面,很多學(xué)者對(duì)深度學(xué)習(xí)開(kāi)展了大量的研究。在傳統(tǒng)的技術(shù)條件下,關(guān)于地震相識(shí)別方面,主要為地震相屬性的聚類、地震波形的分類,隨著技術(shù)的智能化發(fā)展趨勢(shì),智能技術(shù)逐步在地震相識(shí)別中得到了應(yīng)用,如在地震波形的分類識(shí)別方面,卷積、循環(huán)、概率、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都得到了一定的應(yīng)用[5]。某些學(xué)者更是提出了增強(qiáng)型編解碼結(jié)構(gòu)DeepLabv3+,這種編譯碼結(jié)構(gòu)比常規(guī)的CNN模型、簡(jiǎn)單的語(yǔ)義分割模型有顯著的優(yōu)勢(shì),尤其是在多尺度語(yǔ)義信息提取、恢復(fù)預(yù)測(cè)結(jié)果方面,精度和效率較高,這些特點(diǎn)使得利用這種模型,能夠有效進(jìn)行地震相識(shí)別。

        (三)鉆完井領(lǐng)域

        在石油行業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的過(guò)程中,石油鉆井經(jīng)歷多次的變革,在當(dāng)下已經(jīng)形成了更為完善的鉆井技術(shù)體系,所形成的這一技術(shù)體系,為實(shí)際的鉆井工作進(jìn)行提供了技術(shù)指導(dǎo)和體系支持。就當(dāng)下鉆井工程技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看,技術(shù)發(fā)展迅速,正處于自動(dòng)化與智能化的交融階段,智慧化時(shí)當(dāng)下及未來(lái)的主要方向。智能鉆完井實(shí)現(xiàn)了在傳統(tǒng)技術(shù)上的創(chuàng)新,這一技術(shù)創(chuàng)新對(duì)行業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的意義重大,可提升鉆井工作的便捷性,但此技術(shù)下,需應(yīng)用智能軟件系統(tǒng)來(lái)輔助相應(yīng)的工作開(kāi)展,并同步配套地面智能裝備、井下智能工具,通過(guò)計(jì)算模型與智能決策技術(shù)的有效結(jié)合,組建一個(gè)閉環(huán)的綜合系統(tǒng),由該系統(tǒng)來(lái)保障各項(xiàng)工作的協(xié)同性。現(xiàn)階段大大小小的石油勘探任務(wù)中,嵌入式芯片智能鉆井、智能鉆頭、鉆桿、旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)等井下智能工具的應(yīng)用頻次較高;而地面智能裝備中,鉆臺(tái)機(jī)器人、起下鉆自動(dòng)控制裝備的應(yīng)用范圍較廣。雖然我國(guó)在智能鉆井方面取得了一定的技術(shù)成效,但總體發(fā)展尚不成熟,與國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家相比還存在顯著的差距,未來(lái)還需加大在智能化方面的探索。1.智能鉆完井關(guān)鍵技術(shù)。在智能鉆完井技術(shù)體系中往往包含了多種的技術(shù),如井眼軌道智能優(yōu)化、智能導(dǎo)向鉆井與鉆速智能優(yōu)化。在實(shí)際的石油勘探工作進(jìn)行中,井眼軌道智能優(yōu)化方面,遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心技術(shù),經(jīng)由這些技術(shù)的綜合應(yīng)用,可結(jié)合實(shí)際的勘探需求,對(duì)井眼方位角等各個(gè)參數(shù)加以科學(xué)優(yōu)化與調(diào)整。智能導(dǎo)向鉆井技術(shù)的實(shí)現(xiàn)中,需利用人工智能算法來(lái)實(shí)現(xiàn),在此算法與智能技術(shù)的配合下,有關(guān)人員在開(kāi)展鉆井工作的過(guò)程中,能夠?qū)δ繕?biāo)井眼軌跡加以動(dòng)態(tài)化監(jiān)測(cè),經(jīng)由隨鉆地震、近鉆頭測(cè)量等新技術(shù)的引入,能夠?qū)︺@井的全過(guò)程開(kāi)展分析與監(jiān)測(cè),這種動(dòng)態(tài)化機(jī)制下,不論是工藝技術(shù)還是參數(shù)流程的調(diào)整都更具智能化特征。關(guān)于鉆速智能優(yōu)化,更適宜采用大數(shù)據(jù)與智能優(yōu)化算法的方式,對(duì)多目標(biāo)鉆井的各個(gè)參數(shù)加以些微調(diào)整,確保在鉆井工作中,地層、鉆頭與參數(shù)之間的高度匹配,每個(gè)參數(shù)均處于正常標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)。2.智能化鉆完井裝備。智能化鉆完井技術(shù)的發(fā)展同步帶動(dòng)了相關(guān)設(shè)備的研發(fā),在新技術(shù)出現(xiàn)的同時(shí)也出現(xiàn)了各種的配套設(shè)備,關(guān)于石油鉆井任務(wù),需地面裝備與井下工具的高度配合,在地面裝備上,可選擇鉆臺(tái)機(jī)器人、起下鉆自動(dòng)控制與自動(dòng)送鉆系統(tǒng),井下工具可選智能鉆機(jī)、鉆頭、鉆桿,這些不同的工具與設(shè)備,都呈現(xiàn)出智能化的特點(diǎn),也就可用智能化取代原先的人工作業(yè),通過(guò)自動(dòng)化和智能化模式,來(lái)對(duì)各個(gè)流程和要素加以精準(zhǔn)控制,實(shí)現(xiàn)對(duì)鉆井全過(guò)程的動(dòng)態(tài)化監(jiān)控,減少鉆井作業(yè)中的各種意外事故。在一些石油公司中,采用了旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井系統(tǒng),此系統(tǒng)可達(dá)到隨鉆、隨測(cè)、隨控的目標(biāo),即使在石油勘探過(guò)程中面臨的是相對(duì)復(fù)雜的勘探條件,利用此系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)鉆頭的精準(zhǔn)控制,保障破巖效果的同時(shí)又可保障導(dǎo)向的智能化。人工智能下,經(jīng)由對(duì)地質(zhì)條件與油藏特征等基本信息的分析,可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立相應(yīng)的模型,該模型所得到的結(jié)果與隨鉆隨測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比下,就可以智能確定最佳軌跡。就我國(guó)國(guó)內(nèi)的情況來(lái)看,自主研發(fā)出了自動(dòng)化鉆機(jī),這一鉆機(jī)的有效應(yīng)用,能夠在鉆井作業(yè)的進(jìn)行中,實(shí)現(xiàn)對(duì)管柱的自動(dòng)化控制,雖然可達(dá)到這一控制目標(biāo),但在具體的應(yīng)用過(guò)程中,傳感器的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、設(shè)備在線預(yù)警和診斷卻存在著可靠性不足的問(wèn)題,智能化在未來(lái)還有著巨大的應(yīng)用空間。石油企業(yè)內(nèi)部所配備的控壓鉆井裝備,其中的很多功能都具備了自動(dòng)化特點(diǎn),但自動(dòng)化水平還相對(duì)偏低,如工控軟件對(duì)井筒的感知能力、地層的識(shí)別能力還相對(duì)偏低。國(guó)內(nèi)的一些專有廠家,研制和生產(chǎn)出了很多專業(yè)的井下工具,這些現(xiàn)代化井下工具的出現(xiàn),有效克服了傳統(tǒng)工具性能和功能的劣質(zhì),但在感知能力方面尚存在一定的不足,未來(lái)需加大智能化探究。3.智能鉆完井軟件。鉆完井領(lǐng)域出現(xiàn)了多種的軟件,如數(shù)字孿生系統(tǒng)、鉆井過(guò)程仿真、遠(yuǎn)程決策軟件,這些各類軟件都實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化利用,處于不斷的技術(shù)優(yōu)化過(guò)程中。國(guó)外的很多石油公司,在關(guān)于鉆井軟件方面開(kāi)展了大量的研究,比如,以鉆完井海量數(shù)據(jù)作為參考,經(jīng)由大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的綜合應(yīng)用,可形成新的軟件和平臺(tái)設(shè)計(jì)思路,保障軟件和平臺(tái)內(nèi)各個(gè)模塊的科學(xué)劃分,提高功能完整性。以哈里伯頓建井工程為例,在此項(xiàng)目的實(shí)施中,就在原先的技術(shù)基礎(chǔ)上引入了大數(shù)據(jù)分析、智能化平臺(tái),形成了數(shù)字孿生井筒,智能化軟件可在鉆井作業(yè)的實(shí)施中,開(kāi)展全方位的模擬、動(dòng)態(tài)跟蹤與監(jiān)測(cè);斯倫貝謝中采用了勘探開(kāi)發(fā)認(rèn)知一體化平臺(tái),該平臺(tái)兼具一體化優(yōu)勢(shì),可在整個(gè)的鉆井工作中,提升工作效率,縮短鉆井周期;康菲鉆完井大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),使得數(shù)據(jù)收集與處理過(guò)程得以大大簡(jiǎn)化,經(jīng)由完整的信息采集與分析,可從中篩選出有價(jià)值的信息,根據(jù)這些信息來(lái)進(jìn)行鉆完井設(shè)計(jì)方案的全面優(yōu)化。在我國(guó)國(guó)內(nèi),關(guān)于智能鉆完井軟件的研發(fā)還相對(duì)較少,整體上處于起步階段,所研發(fā)出來(lái)的軟件功能還有待優(yōu)化,鉆完井設(shè)計(jì)、監(jiān)測(cè)優(yōu)化為最為基礎(chǔ)的功能。在智能化鉆完井軟件研發(fā)和應(yīng)用方面,面臨的難題就是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的不一致、物理模型與機(jī)器學(xué)習(xí)算法之間無(wú)法高效融合,這些難點(diǎn)導(dǎo)致軟件的很多功能無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

        (四)油藏工程領(lǐng)域

        石油勘探中的油藏工程實(shí)施,最為關(guān)鍵的任務(wù)是要將滲流力學(xué)、油層物理作為著手點(diǎn),對(duì)石油資源開(kāi)發(fā)過(guò)程中油、氣與水的移動(dòng)規(guī)律、驅(qū)替原理加以全方位把控,以通過(guò)各種工程措施的應(yīng)用,來(lái)保障資源的順利開(kāi)發(fā)。只有做好了油藏工程中的相關(guān)工作,才可提高開(kāi)采效率,保障產(chǎn)量。在工業(yè)化快速發(fā)展的過(guò)程中,油藏工程表現(xiàn)出了智能化的趨勢(shì),這一趨勢(shì)下,就是通過(guò)在油藏工程中的人工智能技術(shù)應(yīng)用,來(lái)開(kāi)展油藏的動(dòng)態(tài)分析與模擬。實(shí)際上,油藏工程所涉及的范圍的較廣,在將人工智能技術(shù)應(yīng)用到了這一方面以后,油藏?cái)?shù)值模擬與油藏工程方法都可在智能技術(shù)下完成。比如,水驅(qū)開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)監(jiān)控、產(chǎn)量與飽和度預(yù)測(cè)、生產(chǎn)措施優(yōu)化等方面,就綜合采用了人工智能技術(shù),在水驅(qū)開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)調(diào)控方面,要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用來(lái)對(duì)每個(gè)參數(shù)加以智能化調(diào)控,一些專家以動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)為約束,通過(guò)最為傳統(tǒng)的數(shù)值模擬與優(yōu)化算法,經(jīng)由自動(dòng)識(shí)別分層注采流動(dòng)關(guān)系,也就計(jì)算出了區(qū)塊分層注采井之間所存在的流動(dòng)關(guān)系,最后在多層多向產(chǎn)量劈分技術(shù)下,可得到關(guān)于油井分層分方向的產(chǎn)液量與產(chǎn)油量信息,這些信息可作為采油工作開(kāi)展的參考。

        三、結(jié)語(yǔ)

        近年來(lái),隨著油田行業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展,人們對(duì)石油勘探提出了新的要求,為保障勘探工作的整體水平,石油公司應(yīng)加大在勘探過(guò)程中人工智能技術(shù)的應(yīng)用,以發(fā)揮智能化技術(shù)的優(yōu)勢(shì),提高勘探水平。未來(lái)的石油勘探中,應(yīng)加大在人工智能方面的研發(fā)和應(yīng)用,形成智能化勘探體系。

        參考文獻(xiàn)

        [1]匡立春,劉合,任義麗,等.人工智能在石油勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J].石油勘探與開(kāi)發(fā),2021,48(1):11.

        [2]黃玉峰,馬磊,岳永軍,等.淺談智能機(jī)器人在石油勘探領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].物探裝備,2018,28(5):4.

        [3]馬文禮,李治平,盧婷,等.機(jī)器視覺(jué)在油氣勘探開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用現(xiàn)狀[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2018,18(17):8.

        [4]王小龍.淺析人工智能在油氣行業(yè)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代信息科技,2017,1(2):3.

        [5]林伯韜,郭建成.人工智能在石油工業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀探討[J].石油科學(xué)通報(bào),2019,4(4):11.

        作者:曹宇 單位:大慶油田有限責(zé)任公司勘探事業(yè)部

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