油气行业人工智能大模型应用研究现状及展望

阐述了大模型技术的概念,总结了大模型技术的国内外研究现状,综述了大模型在垂直领域的应用现状,梳理了油气行业大模型应用面临的挑战,并对油气行业大模型应用进行了展望。现有大模型可粗略分为3类,即大语言模型、视觉大模型和多模态大模型。油气行业大模型应用刚刚起步,部分油气企业基于开源大语言模型,利用微调、检索增强等方式发布大语言模型产品,部分学者尝试利用视觉/多模态基础模型研发面向油气业务的场景模型,还有少数学者构建地震资料处理解释、岩心分析等领域的预训练基础模型。油气行业大模型应用面临数据量和数据质量难以支撑大模型训练、研发投入成本高、难以实现算法自主可控等挑战。油气行业在应用大模型时应始终聚焦油气主营业务需求,以大模型应用为契机,加强数据全生命周期管理,提升数据治理能力,推动融合算力建设,加强“人工智能+能源”复合团队建设,推动大模型技术自主可控。

卷积神经网络过拟合问题研究

在卷积神经网络建模过程中,由于样本量不足,模型往往容易出现过拟合现象。这极大地降低了模型的预测准确率。论文通过研究过拟合解决策略,将过拟合解决方法加入到卷积神经网络中,解决了牙形石自动化鉴定过程中的过拟合问题。实验结果表明,优化后的模型鉴定准确率较高,有助于提高牙形石地质研究工作的自动化、智能化水平。

基于机器学习的储集层含油气性评价

机器学习为基于测井解释的储层评价提供了一种自动有效的方法。论文提出了测井储层评价的机器学习框架,并在两个测井数据集上对其性能进行了验证。实验结果表明,论文提出的框架得出的测井解释结论与试油结果一致。与传统的评价方法相比,该方法效率高,不依赖于专业知识。该框架为石油勘探开发大数据平台的建设提供了参考。

SVM参数优化及其在储集层评价中的应用研究

支持向量机(SVM)是储集层含油性评价的一个有效工具,SVM参数的选择直接影响了模型的效果。论文研究了SVM参数选择对储集层含油性评价的影响,并给出了SVM模型参数的优化机制。我们收集了两个测井数据集,利用K-交叉验证和网格搜索找到了最佳的支持向量机参数,并比较了不同核函数的分类性能。实验结果表明,核函数的类型对分类效果影响最大,多项式(Polynomial)的分类效果最好。

基于组合局部孤立点的噪声处理算法

LOF(Local Outlier Factor)算法是基于密度的典型孤立点识别算法,在实践中被广泛用于检测属性噪声。然而,LOF算法没有综合考虑类与类、类与整体之间的信息,因而对类别噪声识别欠佳。CLOF(Combined Local Outlier Factors)是在LOF算法的基础上提出一种基于组合局部孤立系数的类别噪声处理算法。算法通过lofa、lof1、lof0三个局部孤立系数值,首先在整体数据集上剔除属性噪声,其次综合利用整体和局部信息,通过3个lof值之间的关系来识别类别噪声,并更正其类标签。在仿真数据集和UCI数据集上的实验结果表明,CLOF算法能够同时有效识别类别噪声和属性噪声,提高分类器的分类精度,对具有类重叠的复杂数据处理效果尤佳。

综合考虑岩心图像和测井曲线的岩性智能化识别技术

岩性识别是石油地质勘探领域中一项非常重要的基础性工作,钻井取心和测井曲线是两种常用的岩性识别方法。近几年,机器学习在岩性识别中得到越来越广泛的应用。然而,已有的算法往往是关注基于测井曲线的岩性识别,没有很好地将岩心样本信息和测井曲线数据结合起来。论文拟通过迁移学习技术构建一套智能化的岩性识别方案。首先通过深度学习构建基于岩心图片的岩性自动化识别模型;其次,利用对抗生成的模态恢复技术从非取心井的测井曲线数据中自动合成相应的岩心样本信息,从而将取心井的岩心样本信息迁移到非取心井,建立岩心样本辅助的测井岩性识别模型。最后,构建考虑地质特性和空间信息的多任务实例迁移来进一步优化模型。论文在迁移学习的框架下,提出了类别鲁棒的正则学习、对抗生成的模态恢复、多任务的实例迁移等创新方法。此项工作有助于油田利用测井曲线去快速、准确地预测岩性,提高我国油气勘探工作的智能化、自动化水平。

中国石油数据中心(勘探院)ITIL落地探索与实践

中国石油数据中心(勘探院)于2012年2月通过了ISO20000服务管理体系认证审核,实现了ITIL落地,提升了运维管理水平。本文介绍了中国石油数据中心(勘探院)在ITIL落地过程中的探索与实践,为其它数据中心建立IT服务管理体系提供了参考。

数据中心气流组织优化研究与探索

数据中心气流组织优化能够改善IT设备的运行环境,降低故障率,同时能够提高数据中心制冷系统的能效。本文首先给出了数据中心气流组织的定义,接着对数据中心制冷需求和热环境标准进行了阐述,最后给出了数据中心气流组织检测、评估及优化方法。同时,简单介绍了企业数据中心气流组织优化实践工作。为其它数据中心开展气流组织优化工作提供参考。

知识图谱在石油勘探开发领域的应用现状及发展趋势

论文以第三代人工智能的特点展开对知识图谱技术探索。作为一种高效、智能的知识组织手段,知识图谱由于可以帮助用户快速、准确地获取自身关注的信息,近年来得到飞速发展。知识图谱与深度学习、大数据等技术已成为推动人工智能发展的核心力量。针对石油勘探开发业务的实际需求,进行挖掘大量期刊文献,探索知识图谱在石油勘探领域的应用研究和发展趋势。然后,以知识图谱在油气层识别中的应用为例,与传统技术进行对比,证明知识图谱在石油勘探测井解释应用中的有效性。最后,对石油勘探知识图谱发展面临的问题和可能的应用场景进行了讨论。

人工智能在石油勘探开发领域的应用现状与发展趋势

针对石油勘探开发的实际需求,阐述了人工智能技术在石油勘探开发领域的研究进展与应用情况,探讨并展望未来人工智能技术在石油勘探开发领域的发展方向与发展重点。机器学习在岩性识别、测井曲线重构、储集层参数预测等测井处理解释方面初步应用,并显现出巨大潜力;计算机视觉技术在初至波拾取、断层识别等地震处理解释方面应用已有成效;油藏工程领域深度学习和最优化技术已开始应用于水驱开发实时调控、产量预测等方面;数据挖掘在钻完井、地面工程等领域的应用初步形成了智能化装备、一体化软件。未来人工智能在石油勘探开发领域潜在的发展方向为智能生产装备、自动处理解释和专业软件平台,发展重点为数字盆地、快速智能成像测井仪器、智能化节点地震采集系统、智能旋转导向钻井、智能化压裂技术装备、分层注采实时监测与控制工程等技术。

五大信息技术在油气行业数字化转型中的应用探讨

新形势下数字化转型成为油气行业提质增效的关键解决方案,物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术是推动数字化转型的关键驱动力。油气行业数字化转型中,五大信息技术发挥了重要作用,物联网建立了油气数据互联互通的物质基础,大数据拓展了油气数据价值的潜力空间,云计算突破了油气数据管理的资源瓶颈,人工智能实现油气生产管理系统决策水平质的飞跃,区块链提供油气数据资源安全共享的技术支撑。五大信息技术应用也面临着物联网建设标准不统一、云计算建设成本偏高、大数据和人工智能技术潜力未充分发挥、区块链技术有待完善、业务流程和管理机制不配套、信息技术人才储备不足等挑战。对此提出了聚焦行业痛点、发挥新技术优势、推动管理机制变革、建立数字化产业生态等对策。油气行业要重点围绕行业需求和痛点问题,充分开展技术、管理和经济论证,做好数字化转型顶层设计和实施方案的落实。

岩心智能识别技术内涵与展望

岩心分析可为油气成烃成储成藏史研究、提高采收率和寻找优质储量提供支撑。随着油气勘探开发转向深层和非常规领域,储层非均质性强,原有基于岩心的单点式分析已不能满足需要,须将多种尺度的岩心图像和岩心实验数据进行综合分析。岩心分析从传统的人工描述,发展到现在的数字岩心并向岩心智能识别的方向发展。通过概括岩心图像分析的国内外研究现状,提出了岩心智能识别技术的定义和内涵;以利用微米—纳米CT图像重构全直径岩心孔隙结构的高分辨率CT图像为例,对岩心智能识别技术进行了阐述;对岩心智能识别技术在储层评价、压裂方案设计、微观渗流机理研究等领域的应用进行了展望。岩心智能识别技术的提出反映了人工智能技术在油气领域已经开始同步升级发展,即从单点业务智能化、提速提效的初级阶段,向着多尺度多模态数据融合、垂直领域大模型技术应用、提质发展的更高阶段转变。