中(zhong)(zhong)(zhong)國(guo)石(shi)化(hua)石(shi)油(you)勘探開發(fa)(fa)研(yan)究(jiu)院(yuan)和物探研(yan)究(jiu)院(yuan)為中(zhong)(zhong)(zhong)國(guo)石(shi)化(hua)直屬上(shang)(shang)游(you)(you)(you)綜(zong)合研(yan)究(jiu)機構，職責定位(wei)是中(zhong)(zhong)(zhong)國(guo)石(shi)化(hua)上(shang)(shang)游(you)(you)(you) “三部(bu)一中(zhong)(zhong)(zhong)心”，即：上(shang)(shang)游(you)(you)(you)的(de)發(fa)(fa)展(zhan)戰略及油(you)氣(qi)勘探開發(fa)(fa)參謀(mou)部(bu)、油(you)氣(qi)勘探開發(fa)(fa)技術(shu)服(fu)務部(bu)、油(you)氣(qi)勘探開發(fa)(fa)技術(shu)研(yan)發(fa)(fa)和集成(cheng)部(bu)、上(shang)(shang)游(you)(you)(you)地質(zhi)資料(liao)信息中(zhong)(zhong)(zhong)心。圍(wei)繞西(xi)北(bei)、華(hua)北(bei)、東北(bei)、四川、海域(yu)、海外等(deng)勘探開發(fa)(fa)重點(dian)領(ling)域(yu)，持續提供技術(shu)支撐與服(fu)務，為中(zhong)(zhong)(zhong)國(guo)石(shi)化(hua)上(shang)(shang)游(you)(you)(you)穩油(you)增氣(qi)降本做(zuo)出了積極(ji)貢獻。在(zai)縫洞(dong)型碳(tan)酸鹽巖油(you)藏(zang)高效開發(fa)(fa)領(ling)域(yu)形(xing)成(cheng)了自己的(de)特色和優勢。

石(shi)勘院(yuan)和物探院(yuan)依托國(guo)(guo)(guo)家(jia)“973”項(xiang)目、國(guo)(guo)(guo)家(jia)重大專項(xiang)、國(guo)(guo)(guo)家(jia)部委(wei)戰(zhan)略(lve)選區(qu)、國(guo)(guo)(guo)家(jia)自然科學基金等一批項(xiang)目。在縫(feng)洞型碳(tan)酸(suan)鹽巖油藏開(kai)(kai)發(fa)技(ji)(ji)術(shu)、多波多分(fen)量地震技(ji)(ji)術(shu)等方面達到國(guo)(guo)(guo)內(nei)領先(xian)或國(guo)(guo)(guo)內(nei)先(xian)進水平(ping)(ping)，尤其(qi)是(shi)縫(feng)洞型碳(tan)酸(suan)鹽巖油藏開(kai)(kai)發(fa)技(ji)(ji)術(shu)整(zheng)體達到國(guo)(guo)(guo)際領先(xian)水平(ping)(ping)。

場(chang)景(jing)組具有(you)多(duo)年(nian)從事(shi)塔(ta)河(he)油(you)田(tian)開(kai)發的研(yan)(yan)(yan)究(jiu)經歷(li)，掌握大(da)量(liang)現(xian)場(chang)生產(chan)(chan)資(zi)料。2000 年(nian)完(wan)成(cheng)(cheng)塔(ta)河(he)油(you)田(tian)四區(qu)(qu)開(kai)發方案(an)編制(zhi)、2005 年(nian)與法國合作(zuo)研(yan)(yan)(yan)究(jiu)的塔(ta)河(he)油(you)田(tian)四區(qu)(qu)三維地質建模，2006 年(nian)完(wan)成(cheng)(cheng)四區(qu)(qu)開(kai)發動(dong)態(tai)跟(gen)蹤研(yan)(yan)(yan)究(jiu)，2012 年(nian) 《塔(ta)河(he)油(you)田(tian) 12 區(qu)(qu)奧陶系油(you)藏油(you)氣(qi)產(chan)(chan)能及能量(liang)分(fen)布特(te)征研(yan)(yan)(yan)究(jiu)》及 2006-2018 年(nian)承擔(dan) “十(shi)一五”、“十(shi)二五”、“十(shi)三五”國家重大(da)專項(xiang)的相(xiang)關課題研(yan)(yan)(yan)究(jiu)，均為本場(chang)景(jing)建設(she)提供堅實技(ji)術(shu)基(ji)礎。

塔河(he)油(you)(you)(you)田是我國已發(fa)(fa)現(xian)最(zui)大的碳酸(suan)鹽巖(yan)縫洞型油(you)(you)(you)藏，含油(you)(you)(you)面積達 700km2，探明石油(you)(you)(you)地質儲(chu)量(liang)超(chao)過 10 億噸。塔河(he)油(you)(you)(you)田縫洞油(you)(you)(you)藏儲(chu)集(ji)體埋藏深大（>5700m）、類(lei)型多(duo)、非均質性強(qiang)，油(you)(you)(you)田鉆井多(duo)（1870 口）。礦場(chang)常規(gui)“甜(tian) 點(dian)”預(yu)測(ce)需多(duo)種地震屬性聯合預(yu)測(ce)，對人(ren)員專業知識要求(qiu)高(gao)，預(yu)測(ce)工作(zuo)量(liang)大、工作(zuo)效(xiao)率(lv)低(di)。上述(shu)面臨(lin)問題迫切需要引進(jin)人(ren)工智(zhi)能(neng)，開發(fa)(fa)智(zhi)能(neng)解釋軟件平臺(tai)，發(fa)(fa)揮甜(tian)點(dian)智(zhi)能(neng)識別(bie)技術優勢，提(ti)高(gao)油(you)(you)(you)田現(xian)場(chang)甜(tian)點(dian)識別(bie)效(xiao)率(lv)。

機器學習(xi)和計算(suan)機技術的(de)(de)不(bu)斷進步為“甜(tian)點”預測(ce)帶(dai)來了前所未有(you)的(de)(de)機遇(yu)。人工智能算(suan)法(fa)也在“甜(tian)點”預測(ce)中展現出(chu)巨大的(de)(de)潛(qian)力(li)。這(zhe)些(xie)算(suan)法(fa)能夠(gou)處理非(fei)線(xian)性、高(gao)維和復雜的(de)(de)數據關系，提(ti)高(gao)預測(ce)的(de)(de)可靠性并能大幅(fu)提(ti)高(gao)預測(ce)效率。

針(zhen)對(dui)超深層復雜碳(tan)(tan)酸(suan)鹽巖縫洞(dong)型油(you)藏(zang)(zang)，引進(jin)人工智(zhi)能(neng)技術，在(zai)地質認識(shi)及(ji)地球(qiu)物(wu)(wu)理(li)(li)理(li)(li)論指導下，以地震(zhen)(zhen)數(shu)據及(ji)其衍生屬(shu)性(xing)為研究對(dui)象，尋求(qiu)能(neng)夠反映“甜(tian)點”最佳屬(shu)性(xing)組合，結合地震(zhen)(zhen)正演拓展，建立訓練樣(yang)本集。優選最佳算法模(mo)型，通過參數(shu)的(de)調整及(ji)迭代優化，尋找地震(zhen)(zhen)屬(shu)性(xing)與(yu)縫洞(dong)儲(chu)集體“甜(tian)點”的(de)潛(qian)在(zai)關(guan)聯性(xing)，建立縫洞(dong)儲(chu)集體甜(tian)點預測模(mo)型，實現碳(tan)(tan)酸(suan)鹽巖縫洞(dong)型油(you)藏(zang)(zang)地球(qiu)物(wu)(wu)理(li)(li)甜(tian)點快速、準確預測。

1)具體的工具或(huo)方(fang)法創(chuang)新

按照(zhao)“數(shu)據+平臺+應用”的模式，地(di)球物理甜點識別子(zi)系統，包含(han)首頁界(jie)面、數(shu)據管(guan)理、模型(xing)管(guan)理、儲集體識別、界(jie)面顯示(shi)、成果輸出等 6 個功能服(fu)務，引用地(di)震基本(ben)數(shu)據服(fu)務、非結構化數(shu)據服(fu)務等 2 個數(shu)據服(fu)務。

a）地球物理(li)甜(tian)點智能識別(bie)及解釋應用

為(wei)用戶提供碳(tan)酸鹽巖縫洞(dong)甜點預測人機交互界面共包含六大功能模(mo)塊。具體情(qing)況如下： 首頁(ye)界面：涵蓋流(liu)程展示(shi)及功能導航，展示(shi)系統主要操(cao)作(zuo)流(liu)程，并(bing)對操(cao)作(zuo)進行簡單描述；

數(shu)據管(guan)理：提(ti)供各類數(shu)據記載功(gong)能(neng)，提(ti)供基礎數(shu)據管(guan)理維(wei)護功(gong)能(neng)；智能(neng)建模(mo)：實現模(mo)型(xing)構建及模(mo)型(xing)評(ping)估功(gong)能(neng)；

儲層(ceng)識(shi)(shi)別(bie)：通過(guo)識(shi)(shi)別(bie)參數設置實現儲集體識(shi)(shi)別(bie)功能(neng)及識(shi)(shi)別(bie)結(jie)果(guo)管理；界面(mian)顯(xian)示(shi)：提供地震剖面(mian)顯(xian)示(shi)、成果(guo)剖面(mian)顯(xian)示(shi)功能(neng)；

成果輸出：提供識別結果輸出功能(neng)。

b）創(chuang)新(xin)點

融合(he)機(ji)理模型形成訓(xun)練數(shu)(shu)據集。將(jiang)地(di)質特征和(he)地(di)球(qiu)物理數(shu)(shu)據有機(ji)融合(he)，明確縫洞(dong)甜(tian)點地(di)震響應特征，優選地(di)震能量、頻譜等屬性，結合(he)測井數(shu)(shu)據及生產動態數(shu)(shu)據，構建較為準確的訓(xun)練樣本集，提高模型的預測準確性和(he)泛化能力(li)。

地(di)(di)震正演訓(xun)練(lian)(lian)樣本制作。設(she)計了符合縫洞地(di)(di)質(zhi)特征的地(di)(di)震正演模型來豐富和拓展訓(xun)練(lian)(lian)樣本集，有效解決了樣本不均(jun)衡和樣本數(shu)量(liang)不足問題。

基(ji)(ji)于(yu)集成(cheng)學(xue)習的(de)(de)(de)分步(bu)訓練(lian)策(ce)略(lve)，有(you)效(xiao)提高甜點(dian)預測(ce)(ce)精(jing)度(du)(du)(du)。為(wei)捕捉縫洞(dong)甜點(dian)的(de)(de)(de)地(di)震信號細節，設計(ji)了一(yi)個基(ji)(ji)于(yu)集成(cheng)學(xue)習的(de)(de)(de)分步(bu)訓練(lian)策(ce)略(lve)。通(tong)過多階段(duan)、多模(mo)型的(de)(de)(de)協同作用，顯著(zhu)提升預測(ce)(ce)的(de)(de)(de)精(jing)確度(du)(du)(du)和魯棒性，同時有(you)效(xiao)控制過擬合的(de)(de)(de)風險(xian)。①將 FCN 卷積神經網絡作為(wei)初步(bu)篩選(xuan)工(gong)具(ju)。利(li)用FCN 通(tong)過深度(du)(du)(du)卷積層的(de)(de)(de)層層抽象(xiang)，學(xue)習縫洞(dong)體的(de)(de)(de) 結構信息(xi)，高效(xiao)地(di)識(shi)別出(chu)潛(qian)在甜點(dian)區(qu)域。②基(ji)(ji)于(yu)集成(cheng)學(xue)習的(de)(de)(de)深化預測(ce)(ce)。在FCN 初步(bu)篩選(xuan)基(ji)(ji)礎(chu)上(shang)，有(you)機(ji)融合Boosting 和隨機(ji)森林(lin)等(deng)先進的(de)(de)(de)集成(cheng)學(xue)習方(fang)法，提高縫洞(dong)甜點(dian)預測(ce)(ce)精(jing)度(du)(du)(du)。

基(ji)于遺傳算(suan)法的(de)(de)自適應(ying) AI 超參(can)數調優(you)技術(shu)提(ti)升訓(xun)練效(xiao)率(lv)(lv)。通過模(mo)擬生物進(jin)化(hua)過程來高(gao)效(xiao)優(you)化(hua)神經(jing)網絡模(mo)型(xing)的(de)(de)參(can)數配置，縮短訓(xun)練時間，降低(di)算(suan)力消耗，最終提(ti)升優(you)質模(mo)型(xing)的(de)(de)訓(xun)練效(xiao)率(lv)(lv)。

2)具體應用(yong)模式(shi)和應用(yong)流程

應用功能建(jian)設按照(zhao)客(ke)戶端（C/S）模式進(jin)行(xing)設計和后續研發，客(ke)戶端軟件負責對地震原始數據(ju)及其屬(shu)性數據(ju)進(jin)行(xing)管理并提(ti)供樣本(ben)標注(zhu)工(gong)具，標注(zhu)后生成(cheng)的訓(xun)練樣本(ben)數據(ju)傳輸到石化智云執行(xing)具體的模型(xing)訓(xun)練，訓(xun)練后的模型(xing)回傳本(ben)地工(gong)作站(zhan)，由本(ben)地工(gong)作站(zhan)客(ke)戶端軟件進(jin)行(xing)推理和結果展示。

a）訓(xun)(xun)練(lian)流程。鑒于地震數據(ju)(ju)量(liang)(liang)的海量(liang)(liang)規模(mo)(mo)，場景樣(yang)本(ben)(ben)標注(zhu)在本(ben)(ben)地進(jin)(jin)行。依(yi)據(ju)(ju)專(zhuan)(zhuan)家經驗(yan)優(you)選地震屬性，多資料、多數據(ju)(ju)聯合開展專(zhuan)(zhuan)家樣(yang)本(ben)(ben)標注(zhu)。同時輔以地震正演制作訓(xun)(xun)練(lian)樣(yang)本(ben)(ben)，來克服(fu)樣(yang)本(ben)(ben)的不(bu)均(jun)衡和(he)數量(liang)(liang)不(bu)足(zu)問題。另(ling)外依(yi)托總部云，采用云邊部署架構(gou)，借(jie)助平臺算(suan)力資源進(jin)(jin)行模(mo)(mo)型(xing)訓(xun)(xun)練(lian)。并輔以超參調優(you)技術，指(zhi)示(shi)“進(jin)(jin)化路徑(jing)“，提(ti)高優(you)質模(mo)(mo)型(xing)訓(xun)(xun)練(lian)效率，具體流程見下圖。

b）預(yu)測(ce)流(liu)程。應用石化智云的(de)建(jian)模(mo)與訓練(lian)成果，針對(dui)不同(tong)類(lei)型(xing)的(de)地震數據域，提供靈活的(de)預(yu)測(ce)數據體選擇機(ji)制，輕松管(guan)理待預(yu)測(ce)地震數據。其(qi)次可(ke)設置預(yu)測(ce)范圍(wei)(wei)參數，允許用戶精確設定 Inline、CDP（Common Depth Point，即(ji)公(gong)共深度點）以及 Time（時間）范圍(wei)(wei)，實現對(dui)預(yu)測(ce)范圍(wei)(wei)的(de)精準控制，具體流(liu)程見下(xia)圖。

經濟效(xiao)益(yi)。縮(suo)(suo)短縫(feng)洞(dong)型碳酸鹽巖油藏科研生產(chan)運行周(zhou)期，降低人(ren)工成本(ben)。通過場景(jing)建設，減少科研生產(chan)環節，有效(xiao)降低用人(ren)成本(ben)（降本(ben) 60%以上），縮(suo)(suo)短科研生產(chan)運行周(zhou)期，提升勘(kan)探開發決策效(xiao)率。

管理(li)(li)效益。重塑業(ye)務流程，減少科研(yan)運轉(zhuan)環節。通過對碳酸鹽巖(yan)縫洞體(ti)甜點識(shi)別全業(ye)務功能智能化(hua)，實現了(le)該類型(xing)科研(yan)工作的模式(shi)轉(zhuan)變，重塑業(ye)務流程，減少科研(yan)運轉(zhuan)環節，降低(di)管理(li)(li)成本，加快勘(kan)探開發進程。

社會效益。促進了地(di)球(qiu)物理技(ji)術的不斷發展。通過地(di)球(qiu)物理甜點智能識別及解釋場(chang)景(jing)建設，將為(wei)中石化國內上游(you)企業在地(di)球(qiu)物理與(yu)新(xin)一代(dai)人(ren)工智能技(ji)術的有機融合，探索，實施，推廣積(ji)累(lei)經(jing)驗(yan)。

經驗總結。首先，地球物理領域以其海量(liang)數據(ju)著(zhu)稱，但(dan)數據(ju)的(de)豐富性(xing)并未(wei)直接轉化(hua)為確定性(xing)樣(yang)(yang)本的(de)充足性(xing)，高質量(liang)訓練樣(yang)(yang)本數據(ju)更是(shi)稀缺資源。這一現狀對我們提出了新的(de)挑戰，也為我們指明了下一步的(de)研究方向。

其次，機(ji)理(li)模(mo)型在地球物理(li)人(ren)工智能領域的(de)應用大多仍處于理(li)論(lun)探討以及數據(ju)端處理(li)的(de)初級階(jie)段(duan)，尚未能深(shen)入(ru)融合(he)到算法模(mo)型的(de)核心之中(zhong)。將機(ji)理(li)模(mo)型嵌入(ru)到網絡(luo)端，重塑(su)我(wo)們的(de)算法框架，是我(wo)們下(xia)一步亟待攻克的(de)技術難題。這一挑戰不僅(jin)要求我(wo)們在理(li)論(lun)上(shang)有所突(tu)破，更需要在實踐中(zhong)不斷探索和創新(xin)。

最后，要實現高(gao)效模型的(de)(de)(de)落地應用，持續的(de)(de)(de)資金投入與(yu)攻關是不可(ke)或缺的(de)(de)(de)。只有不斷(duan)資源投入，推(tui)動模型的(de)(de)(de)迭代更新與(yu)優化，才能(neng)確保(bao)模型在實際應用中展現出卓越(yue)的(de)(de)(de)性能(neng)與(yu)效果。