路妍英
随着计算机科学的迅速发展,具有独特优势的新的人工智能技术的算法和模型已成为开发石油勘探技术的新推动因素,实际应用,包括自动获取、智能生产优化和智能决策、实时监测勘探过程,正在推动石油勘探向自动化、智能和高质量微调迈出不可阻挡的飞跃。
数据收集自动化
数据收集是石油勘探过程中的主要环节,但其特征往往是储油层不平等,要探测的物体复杂,以及探测环境的多样性和复杂性。 当人工情报技术和算法充分利用自动化作为自动收集和实时传输地球物理数据的“蓄积剂”时,对地表下参数的收集、探测数据的传输提出了更高的要求。
一方面,使用人工智能算法驱动的无人机,电子检查取代人工操作,为获取无人看管的自动勘探数据采用了新的计量方法和工作模式;另一方面,利用联网、工业互联网、云计算、大数据、人工智能、5G通信和外围计算技术等技术,建立了标准化地球物理数据采集平台,利用了标准化地球物理数据采集平台,例如,在钻探过程中,利用钻头、岩石密度数据、地质特征和钻头等特定岩层构造中使用的技术,岩石的正常速度,在用户进入地理数据、地质数据、岩石强度数据管理和钻探数据时应用经过培训的人工智能模型或算法,以及钻探数据的种类,还有助于选择操作过程参数的科学性质;与此同时,在钻探过程中,例如,使用钻探头、岩石强度数据、地质特征和钻探头等技术;岩石的正常速度,在用户进入地理数据、地质数据、岩石强度数据管理和钻探数据时,应用经过训练的人工智能模型或算法,以及钻探数据、钻探方法的种类,也有助于预测和钻探的特性。
因此,引入人工智能在自动化、实时、高效和科学探索数据收集方面是有效的。
岩石原子的识别进程
石油勘探的明智决策
石油勘探方面的许多决定,如选择有利的石油和天然气勘探区、储存量计算和工程设计参数的选择,都受多种因素的制约,目前,数据挖掘和计量等分析技术在石油勘探开发领域更为复杂,广泛应用于诸如测深曲线判读、储油层参数预测、液体特性识别、岩石相位识别、裂变识别、自动定位优化和智能分析处理软件等领域。
在机械学习中有效应用集束分析是一个很好的例子,说明如何按照具体标准将数据集分成不同的子集或类别,以便尽可能扩大同一类别中数据对象的相似性,并尽可能缩小不同类别中的数据差异;岩石的识别过程相对简单,从收集与岩石阶段有关的数据开始,可以用来反映岩石阶段的新特点,在数据得到预处理后,选定适合数据集的组和类别的数目,最终根据准确性确定组群模型,并不断根据实际生产数据调整组群参数;最后,可通过模型实现岩石的自动识别分类,这些模型可以促进获取地面信息和勘探开发的决策。
首先,它提高了人工解释的效率,优化了人力资源,节省了劳动力成本;其次,它不断优化了油田生产历史数据的全面发展,提高了油田总产量;第三,它允许更合理地选择地板、建筑井和逐步优化压碎石油工程的建筑设计方案,确保了更精确的石油工程作业方式。
数字转换“更清晰”
石油的分布环境十分恶劣,石油生产领域使用的设备数量非常高,如果设备状况长期如此糟糕,就有失灵的风险;石油生产领域人工智能和大数据的出现可以有效地对地下环境进行全面分析,预测钻井过程中的异常现象,有效消除意外停机的次数,从而控制设备的运行和维护费用;另一方面,钻井缺乏稳定性是危及地下建筑工人生命的重大安全风险,但人工智能可充当桥梁,例如通过大型数据分析和强大的云计算功能,并可用于实时恢复云层,通过现场传感器监测的数据处理分析,以建造自动化和优化走廊,实时预测井壁不稳定的风险,有效减少钻井周期并减少次井事故的发生率。
作为深入学习、自然语言处理、语音识别、强化学习等技术已经成功地应用于机器人,工业机器人已经成熟。 越来越多的石油公司开始使用机器人而不是人类进行危险操作。 机器人现在已经成功地应用于管道检查、深水作业、高风险操作等领域。
目前,我们正在加快整个碳氢化合物链的改革进程,以实现安全、高效、创新和绿色石油和天然气开采,这对传统碳氢化合物工业构成新的挑战,人工智能无疑是石油和天然气工业全面数字转型的“智能工具”,当石油勘探达到“人工智能”时,如何发挥这一作用将给我们更多思考和练习的空间。
作者: 中国中国地质勘测钴沿岸地区地质勘测中心,中国
该文件最初发表于5月21日《中国矿业报》第四版。
原标题:当石油勘探遇到“共同情报”时
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