我们知道，石油不仅是行业的血液，更与日常生活息息相关。据统计，人一生需要消耗9吨以上的石油，而石油对国际经济的衣食住行都离不开石油。油气是埋藏在地下数千米深处的岩石微小孔隙中，看不见摸不着的油气藏。由于极端的复杂性和其他原因，人类对地下的了解不如对太空的了解。我们怎样才能找到石油和天然气矿床？石油专家发明了各种地球物理学和钻井方法和技术，逐渐建立了他们对地下世界的认识。通过物探、测井等地球物理和岩石物理方法，人们可以收集到大量有关地下地球物理物性的数据。有石油和天然气，可以提取多少。我国油气资源相对丰富，但地质条件十分复杂，劣化程度很高。传统油气搜索方法面临严峻挑战。油气勘探工作质量的一个重要指标是探井成功率，即发现的具有工业油气流量的井数占探井总数的比例。目前，常规方法探井的成功率还很低，只有50%左右。勘探地球物理收集的数据量尤其庞大。以地震勘探为例，每次三维地震都会产生数百TB甚至PB级的数据。勘探数据的来源也多种多样，包括地震、重力、磁电、录井、测井和各种测试数据等。这些数据代表了不同尺度的井下情况，往往具有很强的不确定性和多种解，因此业务专家在处理如此复杂复杂的数据时，很难完整准确地解读所有信息。因此，常规的油气寻找方法往往误差较大，周期较长。在数据驱动的人工智能时代，可以用新的思路和方法来解决寻找油气的问题。企业级AI开发平台成为AI油气勘探赋能的基础。只有有了AI平台，才能将在油气行业积累的各种专业知识与AI相结合，从而在油气全产业链、油气行业实现大量智能化应用可推动进入智能化时代。以华为ModelArts为代表的企业级AI平台，可以帮助行业专家在短时间内掌握AI开发能力。以ModelArts为核心的油气智能体已经在地震解释等方面进行了一些探索和实践并取得了初步成果，为人工智能在油气行业的应用迈出了坚实的第一步。油气智能体可提供感知、认知、决策等关键技术，助力开发具有油气行业特色的人工智能模型。同时，油气智能代理还可以集成一系列智能工作流，将模型融入到业务流程中，实现油气产业链各环节的落地，实现行业专家来自现场的协同共享，大大提高了工作效率。地震解释场景油气药剂实践：地震勘探采用人工方法激发地震波。地震波在地下传播过程中，会被不同的地层反射并传回地表。接收器在地表接收地震信号，计算机处理信号并创建图像。利用油气智能体提供的AI赋能工具，可以在海量数据上训练AI模型，从成像的地震数据中发现故障。同样，AI模型可用于从地震数据中寻找连续层位，从而构建地层模型的基本骨架。通过地震勘探获得的基本骨架不足以全面反映地层的各种性质，需要结合井筒测量仪器获得的各种数据来确定地层的岩石物理性质。利用地震数据得到的骨架和测量数据建立的初始模型，再利用深度学习技术，可以准确描述地震测井数据与油气田之间的复杂关系，从而准确预测油气藏参数，油气藏预测参数可实现油气AI搜索。将人工智能应用于基于油气代理的地震勘探领域，但深度学习需要大量标记序列样本。手动标记地震数据成本高、质量差，有时甚至是不可能的。为解决数据标注问题，可以将地震知识融入数学模型，建立模拟，生成大量断层样本数据。这种模拟方法可以大大降低人工参与程度，提高样品标记的效率。云计算强大的计算能力可以训练海量模拟样本，实现基于人工智能的地震解释，帮助专家提高解释效率，将所需时间从数月缩短至数小时。储层预测是一个复杂的跨学科、多学科问题，可以通过油气代理进行多模态数据建模并与专家知识融合来解决。将地震解释结果与测井资料和行业专家经验相结合，用AI表示行业知识，用于模型推理，最终得到准确的油藏参数预测结果。油气智能体在石油工业中有着更广泛的用途。借助上游勘探、开发、生产的油气智能体，未来可实现油气田智能化，中游管道、储运可实现智能物流、智能仓储。通过商业化销售，实现智能工厂、智能加油站等应用场景。油气智能体将掀起石油行业革命浪潮，人工智能正在推动石油行业数字化、智能化发展。降本、增效、提质，人工智能将引领石油行业的未来。
