綜合性AI技術(shù)引領(lǐng)油氣勘探智能化發(fā)展未來(lái)

肖倚天 孫旭東

?通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）等先進(jìn)技術(shù)，人工智能（AI）能夠高效處理和分析大規(guī)模復(fù)雜的地質(zhì)數(shù)據(jù)，為勘探工作提供更加精準(zhǔn)的地下構(gòu)造與屬性分析，大幅提高油氣勘探成功率和開(kāi)發(fā)效率

?以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)自2015年逐步開(kāi)始進(jìn)入油氣領(lǐng)域，取得了非常廣泛的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)將作為最核心的AI技術(shù)，推動(dòng)石油行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展

?新興的前瞻技術(shù)為傳統(tǒng)勘探方法提供了新的發(fā)展方向和視角，正在逐漸改變AI技術(shù)應(yīng)用的模式，機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)將與其他各類(lèi)新技術(shù)融合成為一種更加強(qiáng)大的綜合性技術(shù)

?未來(lái)石油勘探行業(yè)將更加重視跨行業(yè)合作和創(chuàng)新模式，這包括與科技公司、環(huán)保組織和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的合作，共同開(kāi)發(fā)新技術(shù)和解決方案；石油勘探行業(yè)將向更加智能化、環(huán)境友好和協(xié)同合作的方向發(fā)展

隨著全球油氣資源的衰減和勘探技術(shù)的日益復(fù)雜化，傳統(tǒng)的石油勘探方法正面臨著巨大挑戰(zhàn)。資源的發(fā)現(xiàn)難度加大、開(kāi)采成本升高及環(huán)境保護(hù)的要求，都迫切需要新的技術(shù)來(lái)解決這些問(wèn)題。在這樣的背景下，人工智能（AI）技術(shù)的引入成為石油勘探領(lǐng)域的一次革命性創(chuàng)新。AI的應(yīng)用不僅僅是技術(shù)的簡(jiǎn)單迭代，它代表著一種全新的工作方式和思維模式的轉(zhuǎn)變。

AI技術(shù)在石油勘探領(lǐng)域的應(yīng)用涵蓋了從數(shù)據(jù)處理模式識(shí)別，到預(yù)測(cè)分析等多個(gè)方面。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）等先進(jìn)技術(shù)，AI能夠高效處理和分析大規(guī)模復(fù)雜的地質(zhì)數(shù)據(jù)，為勘探工作提供更加精準(zhǔn)的地下結(jié)構(gòu)分析，大幅提高油氣勘探的成功率和效率。此外，AI技術(shù)在優(yōu)化鉆井計(jì)劃、預(yù)測(cè)鉆探風(fēng)險(xiǎn)、降低操作成本等方面的應(yīng)用，也展現(xiàn)出了巨大的潛力。

以深度學(xué)學(xué)為代表的AI技術(shù)在油氣領(lǐng)域應(yīng)用廣泛

AI技術(shù)在油氣中的應(yīng)用可以延伸到20世紀(jì)90年代，以模式識(shí)別、基因算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用于測(cè)錄井信息處理解釋、構(gòu)造解釋、地震屬性識(shí)別等。2015年之后，以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)在油氣領(lǐng)域逐步開(kāi)始應(yīng)用探索，取得了非常廣泛的應(yīng)用。

人工智能當(dāng)前在石油勘探中應(yīng)用的示意圖。 肖倚天/供圖

在石油勘探領(lǐng)域，數(shù)據(jù)處理和分析是AI應(yīng)用最為關(guān)鍵的領(lǐng)域之一，隨著勘探技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)據(jù)量大幅增加，AI技術(shù)尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)集方面展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢(shì)，這些技術(shù)能從地震數(shù)據(jù)、井下測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)及其他地質(zhì)信息中提取關(guān)鍵特征，輔助地質(zhì)學(xué)家進(jìn)行更準(zhǔn)確的地下構(gòu)造分析和油氣藏評(píng)估，可以更有效地識(shí)別油氣藏位置，預(yù)測(cè)油氣產(chǎn)量，從而優(yōu)化勘探開(kāi)發(fā)策略；能極大提高地震數(shù)據(jù)解釋的準(zhǔn)確性和效率。利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以自動(dòng)識(shí)別地震圖像中的關(guān)鍵地質(zhì)特征，如斷層、巖層界面等，還能幫助揭示難以察覺(jué)的地震信號(hào)，提供深入的地質(zhì)洞察，這對(duì)于復(fù)雜或難以解釋的地震數(shù)據(jù)尤為重要。在鉆井過(guò)程中，AI系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控鉆井參數(shù)，預(yù)測(cè)鉆頭磨損、井涌井漏等潛在問(wèn)題并給出優(yōu)化建議，這種實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)能力有助于避免成本高昂費(fèi)用；在油氣藏生產(chǎn)階段，AI能根據(jù)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)和地層特性?xún)?yōu)化油井產(chǎn)量，有效延長(zhǎng)油田的生產(chǎn)壽命，并提高資源的整體開(kāi)采效率，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)還能對(duì)影響產(chǎn)能的復(fù)雜因素進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，這些模型能夠幫助工程師更準(zhǔn)確地估計(jì)油氣田的潛在產(chǎn)量，并找到提高采收率的最佳策略；AI技術(shù)還可以在石油勘探開(kāi)發(fā)過(guò)程中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理，分析地質(zhì)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)鉆井和生產(chǎn)過(guò)程中可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，如爆炸、井下事故等，使企業(yè)能夠采取預(yù)防措施，減少事故發(fā)生的可能性，確保作業(yè)的安全性。

深度學(xué)習(xí)相對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，在方法上不需要人為參與構(gòu)建較多的“特征參數(shù)”，同時(shí)也能夠充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。由于深度學(xué)習(xí)本身是建立在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的人工智能算法，因此，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)湖（Data Lake）建設(shè)的推進(jìn)，以及更多應(yīng)用場(chǎng)景的探索，深度學(xué)習(xí)在越來(lái)越多的領(lǐng)域展現(xiàn)出相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的優(yōu)勢(shì)。

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在油氣勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域取得了非常廣泛的應(yīng)用，石油行業(yè)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行整合、清洗和分析，挖掘出隱藏的信息和模式，為業(yè)務(wù)決策提供依據(jù)。未來(lái)，基于技術(shù)發(fā)展和更多應(yīng)用場(chǎng)景的探索，深度學(xué)習(xí)將作為最核心的人工智能技術(shù)，推動(dòng)石油行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展。

油氣資源評(píng)價(jià)。深度學(xué)習(xí)能夠從大量地質(zhì)、地球物理和地球化學(xué)數(shù)據(jù)中提取有用信息，改進(jìn)油氣資源的評(píng)估方法和精度。

地震數(shù)據(jù)解釋。以識(shí)別地下巖層結(jié)構(gòu)、預(yù)測(cè)儲(chǔ)集層的位置和屬性。

測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)分析。在測(cè)井曲線重構(gòu)、巖性識(shí)別、儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)、油氣水層識(shí)別，以及智能分層等方面進(jìn)行更準(zhǔn)確地分析。

采油生產(chǎn)優(yōu)化。通過(guò)實(shí)時(shí)處理來(lái)自油井的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)可以幫助預(yù)測(cè)產(chǎn)量，并指導(dǎo)水驅(qū)開(kāi)發(fā)過(guò)程中的實(shí)時(shí)調(diào)控。

智能鉆井。深度學(xué)習(xí)借助井場(chǎng)多參數(shù)的實(shí)時(shí)采集，可用于預(yù)測(cè)鉆井風(fēng)險(xiǎn)，包括地層壓力變化、鉆井液漏失等，從而減少非生產(chǎn)時(shí)間并提高鉆井效率。

故障檢測(cè)與診斷。通過(guò)對(duì)油氣生產(chǎn)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，深度學(xué)習(xí)可以提前預(yù)測(cè)設(shè)備故障，減少停機(jī)時(shí)間并確保安全。

油藏建模與模擬。深度學(xué)習(xí)不僅可以用于建立更為精確的油藏模型，也可以構(gòu)建油藏模擬代理模型來(lái)模擬地下流體流動(dòng)，以便更好地理解和控制油田開(kāi)采過(guò)程。

自動(dòng)化與機(jī)器人技術(shù)。結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人和無(wú)人機(jī)可在危險(xiǎn)或難以到達(dá)的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)，如海底管道檢查或現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)。

決策支持系統(tǒng)。基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)可以為管理層提供決策支持，幫助他們更好地理解復(fù)雜的石油生產(chǎn)環(huán)境，制定戰(zhàn)略規(guī)劃。

目前，全球多家公司已成功在油氣勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域應(yīng)用AI技術(shù)

位于美國(guó)加利福尼亞州帕洛阿爾托的Maana公司專(zhuān)注于油腐蝕風(fēng)險(xiǎn)分析，該公司提供一款名為“計(jì)算知識(shí)圖譜”的軟件，這個(gè)軟件利用預(yù)測(cè)性分析幫助石油和天然氣公司減少因油腐蝕導(dǎo)致的非計(jì)劃維護(hù)。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)分析維護(hù)數(shù)據(jù)，如煉油廠事故報(bào)告和不同類(lèi)型原油的物理特性數(shù)據(jù)，Maana的軟件能夠識(shí)別以往情況下導(dǎo)致腐蝕的因素，從而提高運(yùn)營(yíng)效率和安全性。

貝克休斯公司（Baker Hughes）與人工智能企業(yè)英偉達(dá)（Nvidia）合作，利用基于AI的分析幫助石油和天然氣公司從數(shù)據(jù)中獲得有用信息，以降低勘探、提取、處理和運(yùn)輸石油的成本。貝克休斯公司開(kāi)發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的分析軟件能夠幫助員工根據(jù)收集的數(shù)據(jù)做出更好的商業(yè)決策。該解決方案能分析大量的生產(chǎn)和傳感器數(shù)據(jù)，如泵壓、流量和溫度，以預(yù)測(cè)哪些設(shè)備和部件可能會(huì)出現(xiàn)故障，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)。

道達(dá)爾石油（Total Oil）與谷歌云（Google Cloud）的合作旨在開(kāi)發(fā)一種AI系統(tǒng)，用于分析地下數(shù)據(jù)，以改進(jìn)其勘探和生產(chǎn)（E&P）過(guò)程。這一合作目標(biāo)是開(kāi)發(fā)一種能夠分析圖像文件、將發(fā)現(xiàn)與從技術(shù)文檔中提取的信息相關(guān)聯(lián)的軟件，并將這些信息匯總成一個(gè)可查詢(xún)的AI助手。該助手能以自然語(yǔ)言回答有關(guān)地下數(shù)據(jù)的問(wèn)題，從而提高勘探的效率和精確度。

埃克森美孚（Exxon Mobil）與麻省理工學(xué)院（MIT）的研究人員合作，共同開(kāi)發(fā)深水勘探機(jī)器人，以自動(dòng)化烴類(lèi)勘探過(guò)程。這些機(jī)器人被設(shè)計(jì)用于自動(dòng)化自然滲漏檢測(cè)和表征過(guò)程。埃克森美孚表示，這些機(jī)器人能夠在海底上方緩慢移動(dòng)幾英尺，檢測(cè)和分析自然滲漏的烴類(lèi)，這對(duì)于提高深水勘探的精確性和效率具有重要意義。

以上案例充分展示了AI技術(shù)在石油勘探和開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以及取得的成果。從優(yōu)化數(shù)據(jù)分析到自動(dòng)化勘探過(guò)程，這些技術(shù)的成功應(yīng)用為整個(gè)行業(yè)提供了新的思路和解決方案，有助于提高勘探效率、降低成本，同時(shí)保障環(huán)境的可持續(xù)性。

新興的前瞻技術(shù)正逐漸改變AI技術(shù)應(yīng)用模式

隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，新興的前瞻技術(shù)正在石油勘探領(lǐng)域中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，它們?yōu)閭鹘y(tǒng)的勘探方法提供了新的發(fā)展方向和視角。更為重要的是，這些新技術(shù)正在逐漸改變?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)應(yīng)用的模式，機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)不再作為一種重要的計(jì)算分析方法，而是與其他各類(lèi)新技術(shù)融合成為一種更加強(qiáng)大的綜合性技術(shù)。

開(kāi)放數(shù)據(jù)環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)（OSDU）是石油和天然氣行業(yè)的一項(xiàng)重大變革，在一定程度上，它是為大數(shù)據(jù)分析和人工智能應(yīng)用而準(zhǔn)備的。OSDU來(lái)自于幾乎所有具有國(guó)際影響力的油公司及油氣服務(wù)公司所共同推動(dòng)的一項(xiàng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和軟件平臺(tái)，它旨在通過(guò)提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化和互操作的數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)管理和分析過(guò)程。在石油勘探過(guò)程中，OSDU可以幫助公司高效管理海量的地質(zhì)、地震、油藏、鉆井等數(shù)據(jù)，顯著提高數(shù)據(jù)處理效率，加速勘探?jīng)Q策過(guò)程。此外，OSDU促進(jìn)了不同數(shù)據(jù)提供商、軟件開(kāi)發(fā)商、油氣公司的數(shù)據(jù)源和應(yīng)用之間的集成，有助于實(shí)現(xiàn)更全面和精確的地下資源評(píng)估。通過(guò)這種方式，OSDU不僅提高了數(shù)據(jù)的可訪問(wèn)性和可用性，還促進(jìn)了跨部門(mén)和跨公司的協(xié)作，以大數(shù)據(jù)分析的思維模式加快了創(chuàng)新速度。

油藏替代模型在過(guò)去兩年獲得了蓬勃的發(fā)展，這種深度學(xué)習(xí)模型將傳統(tǒng)的油藏?cái)?shù)值模擬計(jì)算從過(guò)去的數(shù)日甚至數(shù)月，縮短到了分鐘級(jí)別。這些模型使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法模擬油藏的物理和化學(xué)特性，預(yù)測(cè)油氣藏的行為和性能，其基本原理是使用傳統(tǒng)模擬方法的數(shù)模成果來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法形成一個(gè)全面的擬合，從而在保證準(zhǔn)確度的基礎(chǔ)上來(lái)替代傳統(tǒng)模型應(yīng)用于快速模擬計(jì)算。與傳統(tǒng)的物理模型相比，這些代理模型在資源評(píng)估的精確性上有顯著提升，同時(shí)大幅減少了對(duì)傳統(tǒng)模型的依賴(lài)，提供了更快速和靈活的決策支持。油藏替代模型的應(yīng)用不僅改善了資源評(píng)估和勘探策略的制定，還有助于優(yōu)化生產(chǎn)和管理流程。

大語(yǔ)言模型，如GPT和BERT，正改變著石油勘探中的數(shù)據(jù)解析和知識(shí)提取方式。這些模型能夠處理和分析大量的技術(shù)文檔、研究報(bào)告和歷史數(shù)據(jù)，快速提取關(guān)鍵信息。在復(fù)雜的油氣勘探項(xiàng)目中，大語(yǔ)言模型可以協(xié)助地質(zhì)學(xué)家和工程師更有效地獲取和整合知識(shí)，支持勘探?jīng)Q策。例如，這些模型可以自動(dòng)識(shí)別和總結(jié)文檔中的關(guān)鍵地質(zhì)特征、歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)和安全信息，從而加快勘探進(jìn)程并提高決策的準(zhǔn)確性。

數(shù)字孿生技術(shù)，通過(guò)創(chuàng)建油氣資產(chǎn)的虛擬副本，為石油勘探和生產(chǎn)過(guò)程提供了一種全新的管理和優(yōu)化方法。借助于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和油藏機(jī)理模型的深度整合，這項(xiàng)技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和模擬油氣藏的性能。利用數(shù)字孿生技術(shù)建立的虛擬化工作環(huán)境，企業(yè)可以更有效地管理其資產(chǎn)，優(yōu)化生產(chǎn)操作，降低風(fēng)險(xiǎn)。這種技術(shù)不僅能提高資源的利用效率，還能減少環(huán)境影響，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

AI技術(shù)在未來(lái)油氣工業(yè)的應(yīng)用趨勢(shì)及多重挑戰(zhàn)

未來(lái)，深度學(xué)習(xí)在地震數(shù)據(jù)解釋和油藏特性建模方面的應(yīng)用將變得更加精細(xì)化和自動(dòng)化，云計(jì)算的引入將為處理和分析大規(guī)模地質(zhì)和地震數(shù)據(jù)提供強(qiáng)大的計(jì)算能力和靈活性。隨著對(duì)環(huán)境保護(hù)的重視加大，將推動(dòng)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用更多環(huán)境友好的勘探技術(shù)，AI技術(shù)將在評(píng)估和減少勘探活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響方面發(fā)揮重要作用。而為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜的全球性挑戰(zhàn)，未來(lái)石油勘探行業(yè)還將更加重視跨行業(yè)合作和創(chuàng)新模式，這包括與科技公司、環(huán)保組織和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的合作，共同開(kāi)發(fā)新技術(shù)和解決方案。

這些趨勢(shì)預(yù)示著石油勘探行業(yè)將向更加智能化、環(huán)境友好和協(xié)同合作的方向發(fā)展。行業(yè)需要不斷探索如何克服技術(shù)限制、應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，同時(shí)在經(jīng)濟(jì)和政策框架下推動(dòng)技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。

未來(lái)，AI技術(shù)在石油勘探領(lǐng)域的應(yīng)用預(yù)計(jì)將在以下方面發(fā)揮更大作用：

技術(shù)方面，深度學(xué)習(xí)和云計(jì)算等新興技術(shù)將進(jìn)一步革新石油勘探流程。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，特別是在地震數(shù)據(jù)解釋和油藏屬性建模方面，將變得更加精細(xì)化和自動(dòng)化。云計(jì)算將為處理和分析大規(guī)模地質(zhì)和地震數(shù)據(jù)提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力和靈活性。

行業(yè)方面，可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)將成為未來(lái)石油勘探行業(yè)的重點(diǎn)。AI技術(shù)將在評(píng)估和減少勘探活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響方面扮演更加關(guān)鍵的角色，包括優(yōu)化能源使用、減少溫室氣體排放和保護(hù)生態(tài)系統(tǒng)。跨行業(yè)合作將成為推動(dòng)創(chuàng)新和解決行業(yè)挑戰(zhàn)的重要途徑。這包括與科技公司、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和政府機(jī)構(gòu)的合作，共同開(kāi)發(fā)新技術(shù)和解決方案，促進(jìn)知識(shí)共享和技術(shù)轉(zhuǎn)移。

與此同時(shí)，AI技術(shù)在石油勘探領(lǐng)域的發(fā)展也面臨多重挑戰(zhàn)。

技術(shù)限制。盡管AI算法，特別是深度學(xué)習(xí)模型，在石油勘探中顯示出巨大潛力，但它們通常需要大量的數(shù)據(jù)和高性能計(jì)算資源，這些模型的有效性高度依賴(lài)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，以及算法本身的精心設(shè)計(jì)。此外，這些高級(jí)模型的復(fù)雜性可能導(dǎo)致計(jì)算成本和時(shí)間的顯著增加。

可解釋性問(wèn)題。AI模型特別是基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜模型，常被視為難以解釋的“黑盒”，這在需要高度精確和可解釋結(jié)果的石油勘探領(lǐng)域尤其成問(wèn)題，可能導(dǎo)致用戶(hù)信任度低和決策質(zhì)量的不確定性。

數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性問(wèn)題。石油勘探產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)需要有效整合和標(biāo)準(zhǔn)化，這是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的異構(gòu)性和復(fù)雜性要求開(kāi)發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理和分析方法，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性。

數(shù)據(jù)隱私與安全。隨著數(shù)據(jù)的數(shù)字化和共享，數(shù)據(jù)隱私和安全成為日益突出的問(wèn)題，保護(hù)敏感信息，如勘探數(shù)據(jù)和商業(yè)秘密，是確保行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。

經(jīng)濟(jì)和政策因素。盡管AI解決方案有潛力帶來(lái)長(zhǎng)期的效益，但其開(kāi)發(fā)和部署初期所需的顯著資本投資可能對(duì)某些公司構(gòu)成挑戰(zhàn)。

政策和法規(guī)。石油勘探活動(dòng)受到嚴(yán)格的政策和法規(guī)控制，AI應(yīng)用必須遵守相關(guān)規(guī)定，這可能限制技術(shù)的采用和創(chuàng)新空間。