石油圈
自2018年，中国的油气行业在保卫国家能源安全的战略背景下，呈现出全面提速和复苏的景象，甚至吸引了国际投资者的目光。然而，如何将这一切转变为实实在在的产量增长呢？“科技是第一生产力”或许能够回答一部分。
作者 | 郭永峰
我国唐代著名诗人王维，在其不朽名篇《鸟鸣涧》中，用“月出惊山鸟，时鸣春涧中”诗句，形容寂静春山之中，一轮明月可以惊醒歇息山鸟，引发群山间小溪的阵阵鸟鸣声。而近期在国际石油行业，由于石油勘探开发新技术、新仪器、新装备的涌现，世界石油行业，特别是海洋石油行业，面临新的腾飞与突破，呈现一派“月出鸟鸣，春机盎然”的蓬勃景象。
如今，随着我国经济发展和城市化的不断推进，能源消费在快速增长，石油天然气对外依存度也日渐走高。在响应国家能源安全战略下，“三桶油”纷纷做出回应。例如，中海油提出“七年行动计划”，到2025年油气勘探工作量、地下油气储量均“翻一翻”。
在这样的背景下，我国油气行业的复苏和提速，也急需一轮“明月”，而这轮明月当属“第一生产力”的科技。近三年来，国际石油公司在油气勘探开发领域，从四项工艺范畴，大力引入与成功创新了15项新技术与新装备，并在不同程度上取得现场应用初步成果。
这四项工艺范畴，包括地球物理勘探工艺、油气地质与油藏工艺、石油钻井测井装备工艺，以及油气田开发工艺等。具体说来，涵盖“智能”地球物理勘探系列技术、“智能”油藏地质系列技术、“智能”石油钻井测井系列技术，以及“智能”油气开发系列技术。
地球物理勘探作业，是油气田开发中的“尖兵”。所以，在地球物理作业中运用现今时代最为先进的技术，对于发现更多及更大的油气田，有着举足轻重的作用。本篇文章我们将从“智能”地球物理勘探方面分享国际上的新技术及应用情况。
使用“压缩传感勘探技术”的“智能”物探作业
美国石油界最先采用“智能物探”技术，在保证3D勘探图像精度前提下，大力减少物探作业采集数据的数量，从而缩短物探作业周期，降低作业成本，提高石油物探作业效率。
美国公司的一项重要前沿技术，即为“压缩传感（Compressive Sensing）”技术。2015年以来，美国ConocoPhillips（康菲）石油公司开展“压缩传感（Compressive Sensing）”技术研究与应用，用以改进原有的常规3D石油物理勘探技术，获得重要进展。
1.“智能物探”技术背景
当前随着油气勘探目标的日益复杂化，要求地震数据采集更加精细化。虽然世界石油公司仍然采用高密度地震数据采集，以满足地震信号采样的要求，但是常规3D地震数据采集，采集周期较长，生产成本较高。
美国ConocoPhillips（康菲）石油公司利用“压缩传感勘探技术”，改进原有的3D石油地震勘探过程，在保持原有3D数字采集质量基础上，缩短地震数据采集周期，降低地球物理勘探成本。目前已经完成商业应用。
2.“智能物探”技术原理
所谓“压缩传感（Compressive Sensing）”技术，是近10年来世界上迅速推广的一种计算机数字采集新技术。其原理是在数据采集过程中，通过设置相对较少的传感器，采集相对较少的数据，利用各种数据手段，获得尽可能多的原数据信息。
详细说，在油气地球物理勘探中，通过采集相对较少的数据，经过系列数学转换，获得更多与更清晰的地质剖面信息。
我们可以用智能手机照像作为实例，说明“智能物探”中“压缩传感”技术工作原理。常规智能手机照像时，拍照对象被均匀划分为“千百万个点”，也就是我们所说的照像机“像素”，以完成对物体影像的描绘。
而我们若使用带有“压缩传感”技术的智能手机照像，则手机可以根据照像物体曲线的变化程度，与在整个图像中的重要程度，自动划分照像“像素”的密度，从而使同一照片在像素数量大为减少情况下，也能获得高质量与高清晰度的照片。
3.“智能物探”技术应用
由于“压缩传感勘探技术”进行地球物理勘探时，采集的数据相对较少，故作业周期短，施工效率高。而且还保障原有的3D地球物理勘探作业成果质量。
美国ConocoPhillips（康菲）石油公司，于2017年对此新技术进行商业应用。该公司在美国Alaska(阿拉斯加)进行的地球物理勘探作业，使用12缆深海物探船，拖缆间距为50m，而“双源”触发器间距为18.75m。
在物探作业中，该公司利用“非规则优化采样（NUOS）”方法，进行震源间距变化，从最小间距12.5m到最大30m，改变震源发射点，从而达到最优物探效果。
此外，在作业中，采用该公司研发的“压缩地震成像技术（CSI）”，包括“非规则优化采样（NUOS）”、混源采集技术、数据重建技术等，克服北极圈作业的环境与季节限制，获得高分辨率的地层图像。
“人工智能地震解释”技术
关于人工智能地震解释技术，最近的一次巨头间跨界合作当属去年5月份道达尔和谷歌云签署协议，开发人工智能。协议的核心是开发一套能通过读取地震数据信息（利用计算机成像技术）和自动分析技术文档（利用自然语言处理技术）对地下进行成像解释的人工智能程序。这套程序能让道达尔的地球物理、储层和地理信息工程师更快速高效地发现和评价油气藏。
1.“人工智能地震解释”技术背景
所谓“人工智能地震解释”技术，实际上是“利用机器人进行石油物探的地震成果解释”。在当前世界各国的油气田的勘探开发中，地球物理勘探的数据的采集量越来越大，越来越多被各种文献称之为“海量”数据。
伴随这一现象，世界各大石油公司雇佣的石油物探解释工程师也越来越多。这种数据量大，解释专家多的倾向，导致石油物探作业成本居高不下，而且解释周期也不断延长，无法满足世界各国勘探开发新的油气田的要求。
2.“人工智能地震解释”技术应用
世界最早进行用于石油勘探的地球物理数据机器解释的公司，为美国Geophysical Insights公司。此公司位于美国Houston(休斯顿)，于2008年开始尝试运用人工智能，进行物探数据解释，公司开发世界著名的机器学习地震数据处理软件，Paradise®。
美国Geophysical Insights公司将机器人学习技术、大数据分析技术等，成功用于地震数据解释、地层属性分析，特别是直接用于薄层油气藏解释、直接烃类指示（DHI）等方面。由于机器人学习与解释，减少地震解释的不确定性，从工艺上推动国际上定量地震解释技术的发展。
此外，以色列公司在如何开展“人工智能地震解释”方面也值得参考。以色列的Paradigm (帕拉代姆)地球物理公司，其为当今世界最大的地球物理软件开发与应用服务公司，在世界各国设有30多个子公司/代表处。
2017 年，Paradigm公司应用“机器智能”与“无监督处理”的多层神经网络(Unsupervised Neural Networks)，进行地层岩石属性预测工作。这实际上是基于机器学习的地震解释技术的探索与应用。Paradigm公司开发用于岩相分类的机器学习算法，嵌入SeisEarth 解释平台，通过概率方法得到岩相数据体，以此描述岩相类型和分布。
以色列的Paradigm (帕拉代姆)地球物理公司的机器学习与解释方法，不仅运行速度快，而且所需人力少。解释过程中，可以在量化不确定性分析时减少猜测，提供更加稳定的油藏描述结果。该公司于2017年，应用相分类的机器学习算法，重新对美国二叠盆地地层数据进行分析，从而获得由各类岩性组成的3D 地质体。
以色列Paradigm公司基于机器深度学习等人工智能技术的地震解释，充分利用海量数据，通过大数据分析，可大幅缩短模型处理时间。从而最终改善地震道属性实时计算，以及复杂地区盆地视觉分析，达到获得更精确的地下油气藏信息，提高钻探成功率的目的。
在我国加大勘探开发力度的背景下，面临着人才、技术及设备等多方面的挑战。而在当下技术革新浪潮下，技术又是重中之重。对于推动我国油气勘探开发，从智能地球物理勘探角度，您认为还有哪些技术需要攻关或借鉴呢？欢迎添加小编微信交流。另外，下一篇文章，我们将从“智能”油藏地质方面，分享探讨哪些新技术对于加快我国油气勘探开发有着重大影响。
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