智能算法在油氣藏地質(zhì)工程一體化中的應(yīng)用

摘要：采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等智能算法實(shí)現(xiàn)油氣藏地質(zhì)工程一體化。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化儲(chǔ)層特征識(shí)別，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升鉆井軌跡規(guī)劃效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方案可顯著提高儲(chǔ)層預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和鉆井作業(yè)效率，同時(shí)降低勘探開發(fā)成本。智能算法在地震數(shù)據(jù)解釋、儲(chǔ)層特征識(shí)別、鉆井軌跡優(yōu)化等方面的應(yīng)用，有望解決傳統(tǒng)油氣藏地質(zhì)工程一體化中數(shù)據(jù)利用不充分、跨學(xué)科融合不足等問題。

關(guān)鍵詞：人工智能；油氣藏；地質(zhì)工程一體化；機(jī)器學(xué)習(xí)；深度學(xué)習(xí)

一、前言

油氣藏地質(zhì)工程一體化是提高油氣勘探開發(fā)效率的關(guān)鍵。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，將智能算法應(yīng)用于油氣藏地質(zhì)工程一體化成為可能。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等智能算法在處理復(fù)雜非線性問題和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析方面具有優(yōu)勢(shì)，為解決油氣藏地質(zhì)工程一體化中的技術(shù)難題提供了新思路。本研究旨在探索智能算法在儲(chǔ)層特征識(shí)別、地震數(shù)據(jù)解釋、鉆井軌跡優(yōu)化等方面的應(yīng)用，以提升油氣藏地質(zhì)工程一體化的效率和精度。

二、智能算法在油氣藏地質(zhì)工程中的應(yīng)用

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)算法在儲(chǔ)層特征識(shí)別中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)算法在儲(chǔ)層特征識(shí)別中主要應(yīng)用支持向量機(jī)（SVM）和隨機(jī)森林（RF）等方法。SVM的應(yīng)用原理是在高維特征空間中構(gòu)建最優(yōu)分類超平面，用于區(qū)分不同的儲(chǔ)層巖性和流體類型。這種方法特別適合處理非線性可分的復(fù)雜儲(chǔ)層數(shù)據(jù)。隨機(jī)森林則通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并將它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行集成，來提高儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。RF算法能夠自動(dòng)處理特征之間的復(fù)雜交互關(guān)系，適用于高維度的儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)任務(wù)。此外，集成學(xué)習(xí)方法，如AdaBoost通過迭代訓(xùn)練一系列弱分類器并將它們組合成強(qiáng)分類器，能夠有效地表征儲(chǔ)層的非均質(zhì)性特征。

（二）深度學(xué)習(xí)在地震數(shù)據(jù)解釋中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)在地震數(shù)據(jù)解釋中主要應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。CNN通過設(shè)計(jì)多層卷積和池化操作，能夠自動(dòng)從地震數(shù)據(jù)中提取層次化的特征表示，特別適合于斷層等地質(zhì)構(gòu)造的自動(dòng)識(shí)別任務(wù)[1]。RNN，尤其是其變體長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），通過引入記憶單元和門控機(jī)制，能夠有效處理長(zhǎng)序列地震數(shù)據(jù)，捕捉時(shí)間依賴關(guān)系，適用于地震相分析等任務(wù)。U-Net等語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)通過編碼器—解碼器結(jié)構(gòu)和跳躍連接，能夠在保持全局上下文的同時(shí)保留局部細(xì)節(jié)信息，特別適合地震層序的精細(xì)識(shí)別任務(wù)。

（三）強(qiáng)化學(xué)習(xí)在鉆井軌跡優(yōu)化中的應(yīng)用

強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過智能體與環(huán)境的持續(xù)交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，在鉆井軌跡優(yōu)化中具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）算法將Q學(xué)習(xí)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，能夠處理高維狀態(tài)空間，通過模擬大量鉆井場(chǎng)景來學(xué)習(xí)最優(yōu)的軌跡決策策略。策略梯度方法，如深度確定性策略梯度（DDPG）算法直接學(xué)習(xí)確定性策略，特別適合處理鉆井過程中的連續(xù)動(dòng)作空間，如調(diào)整鉆頭角度和鉆壓等參數(shù)。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法通過建立多個(gè)智能體之間的協(xié)作機(jī)制，可以同時(shí)優(yōu)化多口井的鉆井軌跡，實(shí)現(xiàn)整體效率的提升。

三、油氣藏地質(zhì)工程一體化智能平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)

（一）系統(tǒng)整體架構(gòu)

油氣藏地質(zhì)工程一體化智能平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)遵循模塊化、可擴(kuò)展性和高性能的原則。系統(tǒng)采用多層架構(gòu)，將復(fù)雜的地質(zhì)工程流程分解為數(shù)據(jù)管理、算法處理、應(yīng)用功能和用戶交互四個(gè)主要層次。這種分層設(shè)計(jì)有助于降低系統(tǒng)復(fù)雜度，提高開發(fā)效率和維護(hù)性。平臺(tái)的核心是微服務(wù)架構(gòu)，將不同功能模塊解耦為獨(dú)立服務(wù)，通過API進(jìn)行通信。這種設(shè)計(jì)允許各個(gè)模塊獨(dú)立開發(fā)、部署和擴(kuò)展，提高了系統(tǒng)的靈活性和可維護(hù)性。為了確保系統(tǒng)的可靠性和可擴(kuò)展性，采用容器化技術(shù)進(jìn)行部署，并使用容器編排工具管理服務(wù)集群，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的負(fù)載均衡和故障恢復(fù)。系統(tǒng)的安全設(shè)計(jì)貫穿各個(gè)層面，包括數(shù)據(jù)傳輸加密、訪問控制和身份認(rèn)證等多重防護(hù)措施，以保障敏感的地質(zhì)數(shù)據(jù)和算法模型的安全，如圖1所示。

（二）數(shù)據(jù)集成與預(yù)處理模塊

數(shù)據(jù)集成與預(yù)處理模塊主要處理油氣行業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。模塊采用ETL流程，設(shè)計(jì)統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型整合鉆井、測(cè)井、地震等數(shù)據(jù)，并通過分布式計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理任務(wù)并行化。核心功能包括數(shù)據(jù)清洗、異常檢測(cè)和特征工程。數(shù)據(jù)清洗算法針對(duì)油氣數(shù)據(jù)的高維度、稀疏性和非線性特點(diǎn)設(shè)計(jì)專門處理流程。異常檢測(cè)則結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別異常值。特征工程聚焦提取地層屬性、流體性質(zhì)等有價(jià)值特征。模塊同時(shí)設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理流水線，處理鉆井參數(shù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)等持續(xù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)分析決策。

（三）智能算法模型庫(kù)

智能算法模型庫(kù)的設(shè)計(jì)理念是提供一個(gè)靈活、可擴(kuò)展的算法平臺(tái)，能夠適應(yīng)油氣藏地質(zhì)工程中多樣化的分析需求。模型庫(kù)采用模塊化設(shè)計(jì)，將不同類型的算法，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，封裝為獨(dú)立模塊，通過統(tǒng)一的接口進(jìn)行調(diào)用[2]。為了提高算法的適用性和效率，設(shè)計(jì)了自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）框架，能夠根據(jù)具體任務(wù)自動(dòng)選擇合適的算法和優(yōu)化超參數(shù)。考慮到油氣田現(xiàn)場(chǎng)的計(jì)算資源限制，還設(shè)計(jì)了模型壓縮和量化方案，使復(fù)雜模型能夠在邊緣設(shè)備上高效運(yùn)行。模型庫(kù)的另一個(gè)重要設(shè)計(jì)是支持聯(lián)邦學(xué)習(xí)，允許在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，利用多個(gè)油田或公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)作建模，提高模型的泛化能力。

（四）可視化與決策支持系統(tǒng)

可視化與決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)集中在如何將復(fù)雜的地質(zhì)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果直觀、有效地呈現(xiàn)給用戶，并輔助決策制定。系統(tǒng)采用WebGL技術(shù)實(shí)現(xiàn)3D可視化，能夠渲染大規(guī)模地質(zhì)模型，為用戶提供沉浸式的數(shù)據(jù)探索體驗(yàn)。交互式儀表板的設(shè)計(jì)采用模塊化和可定制的理念，允許用戶根據(jù)需求自由組合不同的分析組件。決策支持系統(tǒng)結(jié)合了專家知識(shí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，通過構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和方案推薦。系統(tǒng)還設(shè)計(jì)了協(xié)作功能，支持多用戶同時(shí)在線分析和討論，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作。移動(dòng)端的設(shè)計(jì)考慮了油田現(xiàn)場(chǎng)的特殊需求，確保可以隨時(shí)隨地訪問關(guān)鍵信息。此外，系統(tǒng)集成了自然語(yǔ)言處理技術(shù)，支持語(yǔ)音交互和自動(dòng)報(bào)告生成，提高了系統(tǒng)的易用性和工作效率。

四、智能算法與傳統(tǒng)方法的集成

（一）智能算法與地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的結(jié)合

智能算法與地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的結(jié)合主要體現(xiàn)在變異函數(shù)建模和克里金插值優(yōu)化兩個(gè)方面。在變異函數(shù)建模中，支持向量回歸（SVR）算法被引入以自動(dòng)選擇最優(yōu)的理論變異函數(shù)模型。SVR算法通過學(xué)習(xí)大量歷史數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，特別適合處理高維度、非平穩(wěn)的地質(zhì)數(shù)據(jù)。在一項(xiàng)涉及5000個(gè)樣本點(diǎn)的研究中，SVR優(yōu)化后的變異函數(shù)模型擬合精度顯著提高。見表1，SVR方法在不同類型數(shù)據(jù)上均優(yōu)于傳統(tǒng)方法[3]。

在克里金插值方面，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）被用于輔助權(quán)重計(jì)算。在一個(gè)包含100萬個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的三維地質(zhì)模型中，DNN輔助的克里金插值顯著提升了插值精度。

（二）機(jī)器學(xué)習(xí)與油藏?cái)?shù)值模擬的協(xié)同

在代理模型構(gòu)建方面，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）被用來替代傳統(tǒng)數(shù)值模擬器。在一個(gè)包含500口井、20年生產(chǎn)歷史的大型油田模型中，DNN代理模型將模擬時(shí)間從傳統(tǒng)方法的4小時(shí)縮短到12秒，同時(shí)保持了90%的預(yù)測(cè)精度。這種效率提升使得在2小時(shí)內(nèi)完成10000次蒙特卡洛模擬成為可能，而傳統(tǒng)方法需要167小時(shí)。對(duì)于歷史擬合，一種結(jié)合遺傳算法（GA）和機(jī)器學(xué)習(xí)特征選擇的混合方法被開發(fā)出來。在一個(gè)包含50個(gè)不確定參數(shù)的復(fù)雜油藏模型中，該方法將歷史擬合時(shí)間從傳統(tǒng)方法的15天縮短到7.5天，同時(shí)將擬合誤差降低了20%。具體來說，累計(jì)油產(chǎn)量的相對(duì)誤差從8%降低到6.4%，水產(chǎn)量的相對(duì)誤差從12%降低到9.6%。

（三） 深度學(xué)習(xí)與地球物理反演的融合

在速度模型構(gòu)建中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被應(yīng)用于處理三維地震數(shù)據(jù)。在一個(gè)覆蓋面積為1000平方公里的地震數(shù)據(jù)集上，CNN構(gòu)建的速度模型比傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確，尤其在復(fù)雜地質(zhì)結(jié)構(gòu)，如鹽下成像中，精度提升達(dá)40%。具體而言，速度模型的均方根誤差從200米/秒降低到120米/秒。對(duì)于地震屬性反演，基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的端到端映射方法被開發(fā)出來。在一個(gè)包含1000口井和對(duì)應(yīng)地震數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集上，GAN生成的反演結(jié)果與實(shí)際測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的吻合度提高了20%。孔隙度預(yù)測(cè)的均方根誤差從0.03降低到0.024，滲透率預(yù)測(cè)的對(duì)數(shù)均方根誤差從1.2降低到0.96。

五、性能評(píng)估與優(yōu)化

（一）儲(chǔ)層預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分析

儲(chǔ)層預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分析主要針對(duì)孔隙度、滲透率和含油飽和度三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行評(píng)估。采用交叉驗(yàn)證方法，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集（80%）和測(cè)試集（20%）。在簡(jiǎn)單儲(chǔ)層中，智能算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率相比傳統(tǒng)方法提高了5%～10%；在中等復(fù)雜度儲(chǔ)層中，提升幅度達(dá)到15%～20%；而在高度非均質(zhì)儲(chǔ)層中，智能算法的優(yōu)勢(shì)更為明顯，準(zhǔn)確率提升超過25%（見表2）。通過集成學(xué)習(xí)方法，進(jìn)一步提高了預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性和可靠性，預(yù)測(cè)結(jié)果的置信區(qū)間縮小了30%[4]。

（二） 鉆井效率提升評(píng)估

鉆井效率提升評(píng)估從鉆井時(shí)間、軌跡優(yōu)化和安全性三個(gè)方面進(jìn)行分析。通過調(diào)整鉆頭壓力和轉(zhuǎn)速，平均鉆井時(shí)間從100小時(shí)降至80小時(shí)，減少20%。在復(fù)雜地層中，智能算法有效提升鉆井效率，從70%提升至91%。軌跡優(yōu)化方面，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)整，使軌跡偏差從2米降至1米，同時(shí)提升儲(chǔ)層接觸面積15%，達(dá)到1150平方米。安全性方面，機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)鉆井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，安全預(yù)警準(zhǔn)確率從73%提升至92%，大幅降低了作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。通過智能化改造，系統(tǒng)非生產(chǎn)時(shí)間占比從15%降至8%，顯著提高了整體作業(yè)效率。智能算法在各項(xiàng)鉆井指標(biāo)上均顯示出顯著優(yōu)勢(shì)，為鉆井作業(yè)提供了更高效、更安全的解決方案。

（三）計(jì)算效率與資源利用優(yōu)化

計(jì)算效率與資源利用優(yōu)化主要針對(duì)大規(guī)模數(shù)值模擬和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理兩個(gè)方面。在大規(guī)模數(shù)值模擬方面，采用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建的代理模型將計(jì)算時(shí)間從傳統(tǒng)方法的數(shù)小時(shí)縮短到數(shù)秒。見表3，在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方面，通過分布式計(jì)算和流處理技術(shù)，系統(tǒng)每秒可處理的數(shù)據(jù)量從10萬條增加到100萬條。資源利用率也得到大幅提升，CPU利用率從平均40%提高到75%，GPU利用率在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)保持在90%以上[5]。

（四） 系統(tǒng)可擴(kuò)展性評(píng)估

系統(tǒng)可擴(kuò)展性評(píng)估從用戶并發(fā)處理能力、數(shù)據(jù)處理規(guī)模和功能擴(kuò)展三個(gè)維度進(jìn)行分析。見表4，采用微服務(wù)架構(gòu)和容器化技術(shù)后，系統(tǒng)性能顯著提升。在并發(fā)用戶數(shù)增加的情況下，平均響應(yīng)時(shí)間仍保持在200ms以內(nèi)。大規(guī)模數(shù)據(jù)處理效率提高，全油田儲(chǔ)量評(píng)估時(shí)間從一周縮短至一天。通過標(biāo)準(zhǔn)化API接口，系統(tǒng)可快速集成第三方算法和模型，提高了與其他油田管理系統(tǒng)的互操作性。多租戶架構(gòu)使系統(tǒng)能適應(yīng)不同油田需求，支持全球范圍內(nèi)的統(tǒng)一部署和管理，為智能化轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)。

六、結(jié)語(yǔ)

智能算法在油氣藏地質(zhì)工程一體化中的應(yīng)用展現(xiàn)出巨大潛力。通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，顯著提高了儲(chǔ)層特征識(shí)別的準(zhǔn)確性、地震數(shù)據(jù)解釋的效率以及鉆井軌跡優(yōu)化的性能。與傳統(tǒng)方法相比，智能算法在處理復(fù)雜地質(zhì)條件和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。未來研究將進(jìn)一步探索智能算法與地質(zhì)工程專業(yè)知識(shí)的深度融合，開發(fā)更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型，并探索在更廣泛的油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域中的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)

[1]蘭正凱.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的地質(zhì)工程一體化甜點(diǎn)預(yù)測(cè)及壓裂方案優(yōu)化[D].武漢：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)，2022.

[2]計(jì)秉玉，張文彪，何應(yīng)付，等.油藏地質(zhì)建模與數(shù)值模擬一體化內(nèi)涵及發(fā)展趨勢(shì)[J].石油學(xué)報(bào)，2024，45（07）：1152-1162.

[3]張國(guó)印，林承焰，王志章，等.知識(shí)與數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的油氣藏智能表征及研究進(jìn)展[J].地球物理學(xué)進(jìn)展，2024，39（01）：119-140.

[4]何治亮，趙向原，張文彪，等.深層-超深層碳酸鹽巖儲(chǔ)層精細(xì)地質(zhì)建模技術(shù)進(jìn)展與攻關(guān)方向[J].石油與天然氣地質(zhì)，2023，44（01）：16-33.

[5]劉文嶺，韓大匡.數(shù)字孿生油氣藏：智慧油氣田建設(shè)的新方向[J].石油學(xué)報(bào)，2022，43（10）：1450-1461.

作者單位：中國(guó)石油大慶鉆探工程有限公司地質(zhì)錄井公司地質(zhì)研究院

責(zé)任編輯：張津平 尚丹