智能算法在油气藏地质工程一体化中的应用

摘要：采用机器学习和深度学习等智能算法实现油气藏地质工程一体化。通过卷积神经网络优化储层特征识别，利用强化学习提升钻井轨迹规划效率。实验结果表明，该方案可显著提高储层预测准确率和钻井作业效率，同时降低勘探开发成本。智能算法在地震数据解释、储层特征识别、钻井轨迹优化等方面的应用，有望解决传统油气藏地质工程一体化中数据利用不充分、跨学科融合不足等问题。

关键词：人工智能；油气藏；地质工程一体化；机器学习；深度学习

一、前言

油气藏地质工程一体化是提高油气勘探开发效率的关键。随着人工智能技术的快速发展，将智能算法应用于油气藏地质工程一体化成为可能。机器学习和深度学习等智能算法在处理复杂非线性问题和大规模数据分析方面具有优势，为解决油气藏地质工程一体化中的技术难题提供了新思路。本研究旨在探索智能算法在储层特征识别、地震数据解释、钻井轨迹优化等方面的应用，以提升油气藏地质工程一体化的效率和精度。

二、智能算法在油气藏地质工程中的应用

（一）机器学习算法在储层特征识别中的应用

机器学习算法在储层特征识别中主要应用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等方法。SVM的应用原理是在高维特征空间中构建最优分类超平面，用于区分不同的储层岩性和流体类型。这种方法特别适合处理非线性可分的复杂储层数据。随机森林则通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行集成，来提高储层参数预测的准确性和稳定性。RF算法能够自动处理特征之间的复杂交互关系，适用于高维度的储层参数预测任务。此外，集成学习方法，如AdaBoost通过迭代训练一系列弱分类器并将它们组合成强分类器，能够有效地表征储层的非均质性特征。

（二）深度学习在地震数据解释中的应用

深度学习在地震数据解释中主要应用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。CNN通过设计多层卷积和池化操作，能够自动从地震数据中提取层次化的特征表示，特别适合于断层等地质构造的自动识别任务[1]。RNN，尤其是其变体长短时记忆网络（LSTM），通过引入记忆单元和门控机制，能够有效处理长序列地震数据，捕捉时间依赖关系，适用于地震相分析等任务。U-Net等语义分割网络通过编码器—解码器结构和跳跃连接，能够在保持全局上下文的同时保留局部细节信息，特别适合地震层序的精细识别任务。

（三）强化学习在钻井轨迹优化中的应用

强化学习通过智能体与环境的持续交互来学习最优策略，在钻井轨迹优化中具有独特优势。深度Q网络（DQN）算法将Q学习与深度神经网络相结合，能够处理高维状态空间，通过模拟大量钻井场景来学习最优的轨迹决策策略。策略梯度方法，如深度确定性策略梯度（DDPG）算法直接学习确定性策略，特别适合处理钻井过程中的连续动作空间，如调整钻头角度和钻压等参数。多智能体强化学习方法通过建立多个智能体之间的协作机制，可以同时优化多口井的钻井轨迹，实现整体效率的提升。

三、油气藏地质工程一体化智能平台架构设计

（一）系统整体架构

油气藏地质工程一体化智能平台的架构设计遵循模块化、可扩展性和高性能的原则。系统采用多层架构，将复杂的地质工程流程分解为数据管理、算法处理、应用功能和用户交互四个主要层次。这种分层设计有助于降低系统复杂度，提高开发效率和维护性。平台的核心是微服务架构，将不同功能模块解耦为独立服务，通过API进行通信。这种设计允许各个模块独立开发、部署和扩展，提高了系统的灵活性和可维护性。为了确保系统的可靠性和可扩展性，采用容器化技术进行部署，并使用容器编排工具管理服务集群，实现自动化的负载均衡和故障恢复。系统的安全设计贯穿各个层面，包括数据传输加密、访问控制和身份认证等多重防护措施，以保障敏感的地质数据和算法模型的安全，如图1所示。

（二）数据集成与预处理模块

数据集成与预处理模块主要处理油气行业多源异构数据。模块采用ETL流程，设计统一数据模型整合钻井、测井、地震等数据，并通过分布式计算框架实现数据处理任务并行化。核心功能包括数据清洗、异常检测和特征工程。数据清洗算法针对油气数据的高维度、稀疏性和非线性特点设计专门处理流程。异常检测则结合统计方法和机器学习算法自动识别异常值。特征工程聚焦提取地层属性、流体性质等有价值特征。模块同时设计实时数据处理流水线，处理钻井参数和生产数据等持续产生的数据，支持实时分析决策。

（三）智能算法模型库

智能算法模型库的设计理念是提供一个灵活、可扩展的算法平台，能够适应油气藏地质工程中多样化的分析需求。模型库采用模块化设计，将不同类型的算法，如机器学习、深度学习、强化学习，封装为独立模块，通过统一的接口进行调用[2]。为了提高算法的适用性和效率，设计了自动化机器学习（AutoML）框架，能够根据具体任务自动选择合适的算法和优化超参数。考虑到油气田现场的计算资源限制，还设计了模型压缩和量化方案，使复杂模型能够在边缘设备上高效运行。模型库的另一个重要设计是支持联邦学习，允许在保护数据隐私的前提下，利用多个油田或公司的数据进行协作建模，提高模型的泛化能力。

（四）可视化与决策支持系统

可视化与决策支持系统的设计集中在如何将复杂的地质数据和分析结果直观、有效地呈现给用户，并辅助决策制定。系统采用WebGL技术实现3D可视化，能够渲染大规模地质模型，为用户提供沉浸式的数据探索体验。交互式仪表板的设计采用模块化和可定制的理念，允许用户根据需求自由组合不同的分析组件。决策支持系统结合了专家知识和数据驱动的方法，通过构建贝叶斯网络和模糊逻辑模型，实现风险评估和方案推荐。系统还设计了协作功能，支持多用户同时在线分析和讨论，促进团队协作。移动端的设计考虑了油田现场的特殊需求，确保可以随时随地访问关键信息。此外，系统集成了自然语言处理技术，支持语音交互和自动报告生成，提高了系统的易用性和工作效率。

四、智能算法与传统方法的集成

（一）智能算法与地质统计学方法的结合

智能算法与地质统计学方法的结合主要体现在变异函数建模和克里金插值优化两个方面。在变异函数建模中，支持向量回归（SVR）算法被引入以自动选择最优的理论变异函数模型。SVR算法通过学习大量历史数据中的非线性关系，特别适合处理高维度、非平稳的地质数据。在一项涉及5000个样本点的研究中，SVR优化后的变异函数模型拟合精度显著提高。见表1，SVR方法在不同类型数据上均优于传统方法[3]。

在克里金插值方面，深度神经网络（DNN）被用于辅助权重计算。在一个包含100万个网格点的三维地质模型中，DNN辅助的克里金插值显著提升了插值精度。

（二）机器学习与油藏数值模拟的协同

在代理模型构建方面，深度神经网络（DNN）被用来替代传统数值模拟器。在一个包含500口井、20年生产历史的大型油田模型中，DNN代理模型将模拟时间从传统方法的4小时缩短到12秒，同时保持了90%的预测精度。这种效率提升使得在2小时内完成10000次蒙特卡洛模拟成为可能，而传统方法需要167小时。对于历史拟合，一种结合遗传算法（GA）和机器学习特征选择的混合方法被开发出来。在一个包含50个不确定参数的复杂油藏模型中，该方法将历史拟合时间从传统方法的15天缩短到7.5天，同时将拟合误差降低了20%。具体来说，累计油产量的相对误差从8%降低到6.4%，水产量的相对误差从12%降低到9.6%。

（三） 深度学习与地球物理反演的融合

在速度模型构建中，卷积神经网络（CNN）被应用于处理三维地震数据。在一个覆盖面积为1000平方公里的地震数据集上，CNN构建的速度模型比传统方法更准确，尤其在复杂地质结构，如盐下成像中，精度提升达40%。具体而言，速度模型的均方根误差从200米/秒降低到120米/秒。对于地震属性反演，基于生成对抗网络（GAN）的端到端映射方法被开发出来。在一个包含1000口井和对应地震数据的数据集上，GAN生成的反演结果与实际测井数据的吻合度提高了20%。孔隙度预测的均方根误差从0.03降低到0.024，渗透率预测的对数均方根误差从1.2降低到0.96。

五、性能评估与优化

（一）储层预测准确率分析

储层预测准确率分析主要针对孔隙度、渗透率和含油饱和度三个关键参数进行评估。采用交叉验证方法，将数据集分为训练集（80%）和测试集（20%）。在简单储层中，智能算法的预测准确率相比传统方法提高了5%～10%；在中等复杂度储层中，提升幅度达到15%～20%；而在高度非均质储层中，智能算法的优势更为明显，准确率提升超过25%（见表2）。通过集成学习方法，进一步提高了预测的稳定性和可靠性，预测结果的置信区间缩小了30%[4]。

（二） 钻井效率提升评估

钻井效率提升评估从钻井时间、轨迹优化和安全性三个方面进行分析。通过调整钻头压力和转速，平均钻井时间从100小时降至80小时，减少20%。在复杂地层中，智能算法有效提升钻井效率，从70%提升至91%。轨迹优化方面，基于强化学习的算法实现实时调整，使轨迹偏差从2米降至1米，同时提升储层接触面积15%，达到1150平方米。安全性方面，机器学习模型对钻井数据进行实时分析，安全预警准确率从73%提升至92%，大幅降低了作业风险。通过智能化改造，系统非生产时间占比从15%降至8%，显著提高了整体作业效率。智能算法在各项钻井指标上均显示出显著优势，为钻井作业提供了更高效、更安全的解决方案。

（三）计算效率与资源利用优化

计算效率与资源利用优化主要针对大规模数值模拟和实时数据处理两个方面。在大规模数值模拟方面，采用深度学习构建的代理模型将计算时间从传统方法的数小时缩短到数秒。见表3，在实时数据处理方面，通过分布式计算和流处理技术，系统每秒可处理的数据量从10万条增加到100万条。资源利用率也得到大幅提升，CPU利用率从平均40%提高到75%，GPU利用率在进行深度学习训练时保持在90%以上[5]。

（四） 系统可扩展性评估

系统可扩展性评估从用户并发处理能力、数据处理规模和功能扩展三个维度进行分析。见表4，采用微服务架构和容器化技术后，系统性能显著提升。在并发用户数增加的情况下，平均响应时间仍保持在200ms以内。大规模数据处理效率提高，全油田储量评估时间从一周缩短至一天。通过标准化API接口，系统可快速集成第三方算法和模型，提高了与其他油田管理系统的互操作性。多租户架构使系统能适应不同油田需求，支持全球范围内的统一部署和管理，为智能化转型奠定基础。

六、结语

智能算法在油气藏地质工程一体化中的应用展现出巨大潜力。通过机器学习、深度学习和强化学习等技术，显著提高了储层特征识别的准确性、地震数据解释的效率以及钻井轨迹优化的性能。与传统方法相比，智能算法在处理复杂地质条件和大规模数据分析方面具有明显优势。未来研究将进一步探索智能算法与地质工程专业知识的深度融合，开发更加精准的预测模型，并探索在更广泛的油气勘探开发领域中的应用。

参考文献

[1]兰正凯.数据驱动下的地质工程一体化甜点预测及压裂方案优化[D].武汉：中国地质大学，2022.

[2]计秉玉，张文彪，何应付，等.油藏地质建模与数值模拟一体化内涵及发展趋势[J].石油学报，2024，45（07）：1152-1162.

[3]张国印，林承焰，王志章，等.知识与数据融合驱动的油气藏智能表征及研究进展[J].地球物理学进展，2024，39（01）：119-140.

[4]何治亮，赵向原，张文彪，等.深层-超深层碳酸盐岩储层精细地质建模技术进展与攻关方向[J].石油与天然气地质，2023，44（01）：16-33.

[5]刘文岭，韩大匡.数字孪生油气藏：智慧油气田建设的新方向[J].石油学报，2022，43（10）：1450-1461.

作者单位：中国石油大庆钻探工程有限公司地质录井公司地质研究院

责任编辑：张津平 尚丹