测井智能解释模型的建立及应用

为了 更好利用测井数据进行地层评价,根据信息系统的基本原理和方法,以模糊集和粗糙集两种不确定性知识处理理论为基础,把测井数据及其地层测试结论作为信息系统的决策表,从测井决策表中提取含有不确定性的决策规则作为智能测井解释模型,最后应用该模型有效地进行测井解释评价。由于基于信息系统的思想,在地层评价时利用了人工智能不确定性的推理方法,这种智能建立解释模型的过程具有高度非线性化、高效性、通用性的特点,尤其适合于复杂非均质地层的评价,该方法为解释人员解决复杂地层提供了一个新工具。     

测井资料人工智能处理解释的现状及展望

在当前电子信息高速发展的时代,测井资料的处理解释除了面临长期以来的多解性外,还面临着高端测井仪带来的数据量剧增、数据时效性要求更高的问题.并且油田公司和服务公司普遍用人紧张,使得这些问题变得更为突出.随着大数据、机器学习及人工智能的兴起,行业专家也逐渐开始探索机器学习方法在测井领域的应用.介绍了人工智能、机器学习相关概念及其分类,并与基于物理模型的传统建模方法进行对比,简述了人工智能方法对于测井数据分析的适用性.多样的机器学习算法可以跳出传统岩石物理体积模型的假定限制,为测井资料处理解释带来了更大的函数空间,帮助测井资料处理解释人员以非线性方式从高维空间发掘知识.从2个发展较为系统的测井资料智能解释领域:常规测井资料岩相分类和参数反演中总结了相关智能解释算法的工作流程,这些智能解释算法可为相关任务节省大量时间,并提供定量化的不确定性分析以供从业人员参考.最后,从3个方面对测井资料智能解释的未来发展提出了思考及展望:借助大量理论模型正演资料,机器学习方法或能替代数值模拟方法提升模拟资料的处理解释效率;开发结合高端测井资料(如成像测井资料)与常规测井曲线联合解释的智能解释流程,可更好地提升岩相分类及参数反演的效果;高效扩充开源数据集或结合无监督手段提升智能算法表现有利于智能方法的评价与推广.     

胜利油田勘探开发大数据及人工智能技术应用进展

针对勘探开发业务流程及热点问题,阐述了大数据及人工智能技术的研究及应用进展.经过持续攻关研究,在胜利油田油气勘探方面形成了断层检测、层位提取、岩性识别、测井解释等多个应用场景的智能化技术,断层解释效率提升10倍以上,测井砂泥岩岩性识别准确率超过90％;在油气开发方面,探索实现了注采响应识别、开发指标预测、方案智能优化等...     

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...     

数据模型与物理模拟驱动的人工智能测井

从测井技术的发展历程看,模拟电子通讯、数字电子通讯、电子计算机以及阵列探头和CPU性能的提升,促进测井技术实现跨越式发展,即从模拟测井、数字测井、数控测井发展到成像测井.以大数据、算法以及算力为核心技术的人工智能正在极大地改变石油工业,促使测井技术向智能化方向发展.从人工智能引起油气学会的关注,到人工智能在国内外测井技术上的应用现状,以及测井技术发展所面临的挑战等方面,提出人工智能测井概念,分析测井大数据的形成基础、人工智能测井的技术组成.从技术可行性角度,分析人工智能测井的三大核心:数据模型、物理模拟算法、测井人工智能生态的组成和算力支撑条件;研发出测井大数据私有云,实现人工智能算法在大数据私有云上的加载运行处理.从人工智能在测井技术上的应用场景及勘探开发市场需求,总结分析数据模型和物理模拟驱动的人工智能测井技术发展必须经历的3个阶段.     

天然气销售企业人工智能技术应用研究

在"碳中和"愿景下,随着市场化程度加深,天然气市场竞争必然不断加剧,对于传统天然气销售企业来说机遇与挑战并存.基于当前天然气销售企业在客户洞察与市场感知两方面存在的能力瓶颈问题,研究如何用人工智能技术加以突破.通过分析人工智能技术发展成熟度和天然气市场特征,研究得出大数据智能、知识图谱、群体智能、可解释智能技术将在天然...     

基于U-Net深度学习网络的地震数据断层检测

断层解释是地震资料解释的关键环节之一.随着人工智能技术的发展,断层的自动、快速识别成为机器学习方法在地球物理领域应用的一个研究热点.目前,断层智能识别还存在着模型训练难度大以及实际资料预测效果不理想等问题.为此,提出一种基于U-Net深度学习网络的地震数据断层检测方法,即在网络结构中结合U-Net和残差模块Res-50...     

大数据时代的现代测井解释技术探讨

大数据分析技术已经成为时代变革的力量,国内外一些石油公司及科研院所也开始尝试着在石油勘探开发中使用这种技术。在测井资料解释领域是否可以应用大数据分析技术,以提高测井解释精度与勘探开发效益,是当代测井从业人员值得思考的问题。在分析传统测井资料处理解释技术与大数据分析技术特点的基础上,论述了测井资料处理解释大数据分析面临的挑战与技术难点,同时提出一种基于大数据分析技术的测井资料处理分析方法,并给出了详细实现过程。展望未来,测井从业人员需要从理论、技术、实践三个方面来面对大数据分析技术对传统测井解释技术的挑战。     

油气行业人工智能应用最近的发展

随着最近油气行业的兴趣和热情转向智能井、智能油田以及用于处理优化的大量数据的实时分析和解释，油气行业对强大的、稳定的智能工具的需求已显增长。正在综合像资产评估、三维和四维地震数据解释、复杂的多分支钻井设计和实施、测井解释、地质模型的建立、试井设计一实施一解释、和油藏模拟这样的操作，以产生全面的油藏管理。近几年来，人工智能(AI)已向更容易被接受的油气行业的主流技术方面迈出了坚实的步伐，范围从神经网络到基因优化到模糊逻辑。最近JPT的一系列章讨论了这些技术的基本情况。本覆盖了油气行业智能系统的一些最新和最先进的应用，并讨论了它们在未来的潜在作用。     

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。表1参19     

GeoReveal（极睿）解释平台集成开发技术

集成开发技术是当前软件工程领域的一个热点。为了适应测井现场及解释基地的需要,川庆钻探工程有限公司测井公司通过多年的软件集成研发技术的探索,开发了一套从4 mm磁带读写、数据格式解编、数据预处理、专业解释处理、测井综合分析到测井图形输出等一系列功能齐全的测井资料处理解释软件包--GeoReveal（极睿）解释平台2010。现场应用效果表明：该平台在系统数据管理上较好地解决了常见格式测井数据向解释平台的转换和存储问题;在专业分析方面,以简单直观的流程链操作方式,实现了测井解释工作的完全屏幕化和电算化;在系统图形绘制能力方面,以面向对象为基础的测井资料复合型文档新概念,实现了各类测井处理成果同通用办公软件的无缝对接,统一、规范了测井解释图件。GeoReveal解释平台解决了川庆钻探工程有限公司测井公司多年来研究成果的软件化和集成化问题,能以较低的成本和用户使用风险、在较短的时间内完成测井解释专业软件平台的集成开发工作。     

测井数据的通用访问软件框架设计

针对测井解释软件开发中面临的数据访问问题,基于面向对象方法和设计模式,提出一个通用的测井数据访问应用参考框架.该框架主要由1个对象级的应用编程接口和数据驱动程序层2部分组成.讨论了该框架设计方案和实现方法,并对其应用效果进行了分析评价.在实际软件项目中通过重用该框架可有效地提高软件开发效率和改善软件质量.该框架对于开发新的测井解释软件或对现有软件的重构以及制定测井数据访问应用编程接口标准均有参考价值.     

测井解释数据管理系统研发与应用

测井解释数据包括测井采集基本信息、资料质量评价数据、测井解释成果、测井资料图件以及地质、录井、取心、试油等资料.以前主要靠Office系统中的Excel电子表格来进行管理,但不便于数据存储与快速查阅.在Visual FoxPro6.0软件系统上开发了针对测井解释数据进行管理的数据库系统,具有便利的数据录入、资料查询、统计报表等功能,达到了方便、实用、高效的目的,在生产实际中得到了广泛使用.重点介绍该系统的设计思路及主要应用.     

机器学习在地球物理测井中的应用进展

正1.应用机器学习工作流程创建力学地球模型2.基于人工智能高分辨率井眼成像的地质相分析3.数字采样技术4.支持井眼测量解释的机器学习代理5.基于机器学习支持的自动声波横波处理技术6.基于机器学习支持的实时监控和测井作业控制7.利用机器学习从泵送数据和地层特性预测地层流体污染的方法8.利用机器学习辅助现场XRF数据的解释,支持关键的油井交付决策9.人工智能在岩石物理应用中的利弊     

测井资料最优化解释方法的理论问题

本文从测井资料解释的一般过程出发,导出了把最优化方法用于测井解释的数学模型,分析了模型的解的意义,并对最优化解释方法原理作了详细说明.文中提出了解释模型的概念,还讨论了反演理论在测井解释中的应用问题.     

油气勘探与开发中的测井解释范例

本文叙述油气勘探与开发中的测井解释范例，介绍《中国典型石油测井解释图集》，推荐给读者应用和参考。我国能够出版大型彩色测井解释图集，标志着我国测井解释技术已进入世界先进水平的行例。     

基于梦想云的测井智能化解释应用研究

迄今为止,地球物理测井仍然是石油工业中用于识别地下岩层物性以及是否含油气性的最重要的技术手段。利用大数据和人工智能方法,基于梦想云智能数据分析平台开展测井智能化解释,以数据收集和拼接为基础,进行特征抽取,结合专家知识和经验构建模型,开展机器学习和模型训练,完成模型测试与迭代,并分别对砂岩、泥岩的判别(阈值为0.4,60口井)和油层、水层判别(阈值为0.5,47口井)进行了智能化解释技术验证。解释结果显示:砂岩、泥岩判别用时约2～4h,泥岩和砂岩判别准确率分别为94%和90%,综合判别准确率为92%;油层、水层判别用时约4～6h,油层和水层判别准确率分别为93%和70%,综合判别准确率为86%,有效提高了多口井测井解释自动化程度和结果符合率,大数据分析技术应用为传统的石油测井解释技术发展带来了新的动能和良好的发展前景。     

精细油藏描述中的大数据技术及其应用

精细油藏描述研究内容特别丰富,积累了海量数据资料,为大数据技术应用提供了坚实的基础.同时,精细油藏描述由数字化向智能化转型和快速发展进步,需要大数据技术提供支撑.从基础统计数据和综合研究成果数据2方面,阐述了精细油藏描述中大数据的特点.除了这2类数据表资源,精细油藏描述中大数据还包括测井解释图版、地震解释数据体、地质模...     

地震资料解释中应用测井数据需注意的几个问题

测井资料作为连接地震与地质的桥梁和纽带,在地震资料构造解释、反演以及储层预测中得到了广泛应用.通过理论及实际测井数据分析,探讨了测井数据的频散特性、不同仪器测量结果的差异性等,指出了地震资料解释中应用测井数据应该注意的几个问题:①地震数据与声波测井数据之间存在由速度频散引起的差异,层位标定中应进行必要的匹配校正,地震反演中不能过分追求反演结果与测井数据的一致性;②测井数据并非真值,同样存在一定的误差,应用中不可将测井数据绝对化;③基于测井数据的统计回归分析应注意数据选取的系统性、数据分布的均匀性以及数据量的充分性.     

智能物探技术的过去、现在与未来

通过梳理国内外人工智能技术在地球物理勘探（物探）领域中的发展历程、主要研究进展以及发展方向,总结了智能物探的优势和面临的难题,并提出了解决方案。研究结果表明：(1)物探技术在人工智能发展的第2次浪潮中开始与人工智能技术相结合,得益于物探领域数据量的指数级增长、硬件算力的高速发展以及不断出现的新深度学习框架,智能物探技术从早期的机器学习发展为目前的深度学习,在地震资料处理、解释等方面的应用中取得了大量研究成果。(2)目前智能物探技术被广泛应用于标签集的构建、去噪、断裂检测、层位与层序解释、地震相分类和异常体检测、岩性识别与油气藏开发、地震反演成像等方面,大幅提高了工作效率,降低了工作成本,克服了人工交互操作和人工经验的主观性和不可靠性,助力打破传统物探技术瓶颈。(3)智能物探技术的发展面临着缺少公开的标签数据集、缺少解决地球物理领域问题的智能化框架及尚未形成适用于地球物理领域共享的智能化开发平台等难题,可以从解决数据基础、构建智能平台、开展网络架构基础性研究及与应用场景结合等方面着手解决;此外,智能物探技术的发展方向还包含智能地震成像方法研究,储层成像方法研究,油气大数据挖掘、智能风险评...