Ғ FOREFRONT
2024 . 01 49
院(MIT)的研究人员合作,共同开发深水勘探
机器人,以自动化烃类勘探过程。这些机器人被
设计用于自动化自然渗漏检测和表征过程。埃克
森美孚表示,这些机器人能够在海底上方缓慢移
动几英尺,检测和分析自然渗漏的烃类,这对于
提高深水勘探的精确性和效率具有重要意义。
以上案例充分展示了AI技术在石油勘探和
开发领域的广泛应用,以及取得的成果。从优化
数据分析到自动化勘探过程,这些技术的成功应
用为整个行业提供了新的思路和解决方案,有助
于提高勘探效率、降低成本,同时保障环境的可
持续性。
新兴的前瞻技术正逐渐改变AI技术应用
模式
随着AI技术的不断进步,新兴的前瞻技术
正在石油勘探领域中发挥越来越重要的作用,
它们为传统的勘探方法提供了新的发展方向和视
角。更为重要的是,这些新技术正在逐渐改变人
工智能技术应用的模式,机器学习及深度学习不
再作为一种重要的计算分析方法,而是与其他各
类新技术融合成为一种更加强大的综合性技术。
开放数据环境标准(OSDU)是石油和天然
气行业的一项重大变革,在一定程度上,它是为
大数据分析和人工智能应用而准备的。OSDU来
自于几乎所有具有国际影响力的油公司及油气服
务公司所共同推动的一项数据标准和软件平台,
它旨在通过提供一个标准化和互操作的数据平台
来优化数据管理和分析过程。在石油勘探过程
中,OSDU可以帮助公司高效管理海量的地质、
地震、油藏、钻井等数据,显著提高数据处理效
率,加速勘探决策过程。此外,OSDU促进了不
同数据提供商、软件开发商、油气公司的数据源
和应用之间的集成,有助于实现更全面和精确的
地下资源评估。通过这种方式,OSDU不仅提高
了数据的可访问性和可用性,还促进了跨部门和
跨公司的协作,以大数据分析的思维模式加快了
创新速度。
油藏替代模型在过去两年获得了蓬勃的发
展,这种深度学习模型将传统的油藏数值模拟计
算从过去的数日甚至数月,缩短到了分钟级别。
这些模型使用机器学习算法模拟油藏的物理和化
学特性,预测油气藏的行为和性能,其基本原理
是使用传统模拟方法的数模成果来训练深度学习
模型,通过深度学习模型对于传统数学方法形成
一个全面的拟合,从而在保证准确度的基础上来
替代传统模型应用于快速模拟计算。与传统的物
理模型相比,这些代理模型在资源评估的精确性
上有显著提升,同时大幅减少了对传统模型的依
赖,提供了更快速和灵活的决策支持。油藏替代
模型的应用不仅改善了资源评估和勘探策略的制
定,还有助于优化生产和管理流程。
大语言模型,如GPT和BERT,正改变着石
油勘探中的数据解析和知识提取方式。这些模型
能够处理和分析大量的技术文档、研究报告和
历史数据,快速提取关键信息。在复杂的油气勘
探项目中,大语言模型可以协助地质学家和工程
师更有效地获取和整合知识,支持勘探决策。例
如,这些模型可以自动识别和总结文档中的关键
地质特征、历史生产数据和安全信息,从而加快
勘探进程并提高决策的准确性。
数字孪生技术,通过创建油气资产的虚拟
副本,为石油勘探和生产过程提供了一种全新的
管理和优化方法。借助于物联网、大数据分析、
虚拟现实技术和油藏机理模型的深度整合,这项
技术能够实时监测和模拟油气藏的性能。利用数
字孪生技术建立的虚拟化工作环境,企业可以更
有效地管理其资产,优化生产操作,降低风险。