随着计算机科学的飞速发展，人工智能新技术的算法和模式以其独特的优势，成为了石油勘探技术发展的新助力，实际应用包括据自动采集、智能生产优化与智能决策、勘探过程实时监控等，正以不可阻挡的力量推动石油勘探向自动化、智能化、精细化的高质量跃升。

数据采集是石油勘探过程中的首要环节，但是往往储集层有非均质性、探测对象十分复杂以及测井作业环境多样化、复杂化的特点，这就给井下地层参数采集、测井数据传输提出了更高的要求，此时人工智能技术和算法充分发挥其自动化优势充当了“润滑剂”的角色，实现地球物理数据的自动采集和实时传输。

一方面，采用人工智能算法驱动的无人机、电子巡检代替人工作业，引入了新的测量方式和工作模式实现无人值守的自动化勘探数据采集；另一方面，借助物联网、工业互联网、云计算、大数据、人工智能、5G通信和边缘计算等技术构建标准化地球物理数据采集平台—基于物联网的地球物理数据采集系统，实现了数据采集终端(传感层)与数据存储管理和处理分析系统的互联互通，为后续的实时数据处理和分析解释奠定基础。数据的自动采集和实时传输也有助于提高作业过程参数选择的科学性，例如，在钻井过程中，特定岩层中使用的钻头、岩石强度数据、地质特性和钻头在该类岩石的常规钻速，应用经过训练后的人工智能模型或算法，当用户输入地理位置数据、地质数据、岩石力学数据和已钻井数据后，即可输出推荐选择的钻头类型以及该钻头的性能预测和使用指南。与此同时，用户输入的数据会进入到数据库中，继续参加数据训练，充实数据库用以支持后续的参数选择。

由此可见，引入人工智能可以有效助力自动化、实时化、高效化、科学化的勘探数据采集。

岩相聚类识别流程

油气储集层地下条件复杂多变，油气勘探有利区段的优选、储产量计算、工程设计参数选择等石油勘探过程中诸多决策需要综合考虑多种因素。目前，数据挖掘和数理统计等分析技术在石油勘探开发领域的应用较为成熟，并广泛应用到测井曲线解释、储集层参数预测、流体性质识别、岩相识别、裂缝识别、自动井位优化等领域，自动处理解释智能化分析处理软件也应运而生。

机器学习中的聚类分析在岩相划分中的有效应用就是一个很好的实例。聚类就是按照特定标准把一个数据集分割成不同的子集或类别，使同一个类别的数据对象的相似性尽可能大，不同类别的数据差异性也尽可能大。岩相聚类识别流程较为简单，首先尽可能收集岩相相关的数据，并且可以构造反映岩相新的特征参数，将数据进行相关的数据预处理之后，选择适合数据集的聚类算法和类别数量，最终根据准确度确定聚类的模型，并根据实际生产数据不断调整聚类的参数。最后，就可以通过模型实现岩性的自动识别分类，有助于获取地层信息和勘探开发决策。

不仅仅是岩相聚类识别，人工智能在助力石油勘探智能决策方面的广泛应用显现出了更多的优势。一是提高人工解释处理的效率，优化人力资源，节省人工成本；二是不断优化油田生产历史数据的整体开发效果，提升整体石油工程的油田产量；三是采用人工智能技术可以更合理地选择层位、施工井，逐渐优化压裂施工设计方案，确保石油工程作业方式更加精确。

石油分布的环境十分恶劣，而油田生产领域所使用的设备又非常多，如果这些设备长期处于这样的恶劣条件，可能出现故障。人工智能和大数据在油田生产领域的出现可以有效对井下环境加以全面分析并预测钻井时出现的异常情况，有效消除计划外停机的次数，进而对设备运行、维修成本实现有效控制。另一方面，钻井井壁失稳是危及到井下施工人员生命安全的一大安全隐患，但人工智能可作为桥梁，例如通过大数据分析和强大的云计算功能，可以通过现场传感器监测的数据实时返回到云端进行处理分析，以搭建自动化与最优化的通道、实时快捷预测井壁失稳风险，有效缩短钻井周期，减少井下事故发生的几率。

随着深度学习、自然语言处理、语音识别、强化学习等技术在机器人中的不断成功应用，工业机器人逐渐走向成熟。越来越多的石油公司开始使用机器人代替人类进行危险作业。目前，机器人已经成功应用到了管道巡检、深水作业、高危作业等领域。无人机技术逐渐在石油勘探开发领域应用，尤其是物探领域，可实现地质探测、数据采集、视频监控、物资投放、工程救援等工作。同时，由于专业软件的嵌入应用，石油勘探开发生产装备的智能化水平越来越高。未来，嵌入物联网、机器视觉、深度学习等技术的智能生产装备将大大降低生产成本，提高生产效率，保障人员安全。

当前，我国正加速推进油气全产业链改革，以实现安全、高效、创新、绿色的油气开采，这给传统油气行业带来新挑战，人工智能无疑是油气行业实现全面数字化转型的“利器”，当石油勘探遇见“人工智能”，如何发挥好这把“利器”的作用，给我们提出了更多的思考和发挥的空间。

本文原载于《中国矿业报》5月21日4版

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