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      1. 探礦工程在線 > 正文

        人工智能在物探領域、鉆井領域的應用

        發布時間:2021年01月14日
        來源:油媒方(2021-01-07)作者:匡立春,劉合,任義麗,羅凱,史洺宇,蘇健,李欣

        一、物探領域

        國際上“AI+物探研究發展迅速。地球物理勘探長期以來一直是高性能計算、三維可視化、計算機網絡等信息技術的一個重要應用領域,是較早實現數字化采集、處理和分析的一個領域。

         

        1)物探裝備
        人工智能在物探裝備方面的應用主要集中在可控震源、無人機、地震儀器等方面。智能可控震源可以根據具體的工區地表條件、深層地震地質條件調整出力大小、頻率范圍、掃描時間、相位等參數,具有安全、環保的特點。物探數據采集智能無人機可實現高精度地形探測、風險評估、節點監控、數據回收、物資投送、救援等工作。地震儀器方面已研發出G3i(有線)、Hawk(節點)、eSeis(節點)等產品,OBN(海底采集節點)技術攻關解決了拖纜存在跨障能力差、觀測方位窄、海面噪聲強、單分量接收等局限。
        2)物探采集
        隨著云計算、人工智能、機器人、通信等技術的不斷發展,物探采集在經歷數字化發展階段之后,將進入智能化發展階段,具備以下特點:無感數字化、高度閉環自動化、核心裝備“機器人”化、作業程序一體化、生產動態可預測,甚至具備一些大數據邊緣計算能力。
        物探采集技術已經實現從傳統地震隊向數字化地震隊的轉變,數字地震隊將物聯網、云計算等IT技術與物探采集方法相融合,對施工任務、野外人員、裝備、HSE等進行無線化、可視化數字管理,優化施工工序,簡化作業程序,實現智能激發、實時質量控制、遠程技術支持與指揮調度。
        3)地震數據處理與解釋
        在地震數據處理與解釋方面,人工智能技術主要應用在地震構造解釋(含斷層識別、層位解釋、巖丘頂底解釋、河道或溶洞解釋等)、噪聲壓制與信號增強、地震相識別、儲集層參數預測、地震波場正演、地震反演、地震速度拾取與建模、初至拾取、地震數據重建與插值、地震屬性分析、微地震數據分析、綜合解釋等方面。使用的核心技術主要是計算機視覺領域的目標檢測、分割、圖像分類與預測等。人工智能技術的應用在保證準確率的前提下,極大地提高了地震數據處理解釋的效率。
        近幾年,基于深度學習的斷層自動化識別逐漸成為一個典型應用方向。多位學者利用卷積神經網絡,在合成地震記錄數據集或者實際地震數據集上進行訓練,構建斷層智能識別模型,自動識別斷層存在的概率及傾角等參數。Wu等研發了一種基于編解碼的卷積神經網絡模型,該模型能夠同時實現斷層檢測和斜率估計。
        近幾年,基于深度學習的地震相識別方面的研究也逐漸增多。傳統的地震相識別主要是對地震屬性先聚類,再對地震波形分類,以識別地震相。隨著機器學習等人工智能技術的發展與應用,越來越多的研究者將卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、概率神經網絡(PNN)、深度神經網絡(DNN)、生成對抗網絡(GAN)等網絡模型,直接用于地震波形的分類識別。
        Zhang等提出了一種基于Google開發的增強型編解碼結構DeepLabv3+,相比CNN模型和簡單的語義分割模型(如反褶積神經網絡),這種編解碼結構在提取多尺度語義信息和恢復預測結果中更多像素級細節方面具有更高的精度和效率,有望提高地震相識別的精度和效率。

         

        二、鉆井領域

        1、智能鉆完井關鍵技術

         

        智能鉆完井關鍵技術包括井眼軌道智能優化、智能導向鉆井、鉆速智能優化等。以地質工程的多源數據為基礎的井眼軌道智能優化技術一般采用遺傳算法、神經網絡等人工智能算法實現井眼方位角等相關參數的優化。

         

        智能導向鉆井技術的核心是利用人工智能算法,通過對目標井眼軌跡的實時監控和分析,并采用隨鉆地震技術、近鉆頭測量技術等鉆井新技術,實現鉆井過程的隨鉆預測及自動控制。

         

        鉆速智能優化方面,大多采用大數據和智能優化算法對多目標鉆井參數進行優化,使地層-鉆頭-參數三者之間達到最佳匹配,實現井斜、方位等參數動態優化設計,與鉆機聯動,自動發出操控指令,從而智能優化機械鉆速。常用的算法包括隨機森林、人工神經網絡、蟻群算法、粒子群算法等。

         

        2、智能化鉆完井裝備

         

        國外油公司在地面裝備方面,已經開始規?;瘧勉@臺機器人、起下鉆自動控制、自動送鉆系統、自動控壓鉆井、鉆井液在線監測等技術。井下工具方面,智能鉆機、智能鉆頭、智能鉆桿能夠實現鉆臺無人化操作、鉆井自動化精準控制,大幅提高鉆井效率,降低鉆井風險和人力成本。

         

        旋轉導向鉆井系統規?;虡I應用,實現了隨鉆、隨測、隨控,既保障鉆頭高效破巖,又實現智能導向。根據地質條件和油藏特征信息,應用神經網絡等方法建立以獲得最大油氣產能為目標函數的鉆井工藝參數優化模型,并將計算得到的最佳工藝參數與隨鉆隨測實時獲取的數據比較,自動尋找最佳軌跡。

         

        國內研制了自動化鉆機,基本實現了管柱自動化控制,但傳感器對部分狀態檢測的可靠性和有效性、設備在線預警與診斷準確性有待提升,液壓驅動設備自身運動精度不高,智能化程度整體偏低??貕恒@井裝備基本實現自動化,工控軟件對井筒感知能力、地層識別能力有待提高。井下工具方面,隨鉆測量等井下工具基本實現國產化,但全面感知能力尚需提升,在精準地質導向、精細地質評價、智能提速導航等方面需要進一步完善。

         

        3、智能鉆完井軟件

         

        應用軟件方面,數字孿生系統、自動化控制系統、鉆井過程仿真、遠程決策軟件已商業化,并不斷發展完善。國外以鉆完井海量數據作為基礎,引入機器學習、大數據、云計算等前沿技術,形成井筒環境預知方法及表征地層力學行為特征的體系,研發了鉆完井大數據整合與分析平臺、基于云平臺的建井工程設計與智能優化系統、一體化壓裂優化軟件,大幅提升鉆完井工程設計、復雜工況預測、分析優化與精準控制水平,實現鉆完井工程最大限度的自動化、高效化、智能化。

         

        哈里伯頓建井工程4.0引入大數據分析、鉆井分析智能優化平臺等,構建數字孿生井筒,覆蓋鉆前模擬預演、鉆中分析實時決策、鉆后回放分析等全過程。斯倫貝謝勘探開發認知一體化平臺(DELFI)中的一體化鉆井設計解決方案DrillPlan能夠將鉆井設計規劃的時間從幾周壓縮到幾天。康菲鉆完井大數據分析平臺(IDW可簡化數據收集、處理過程,同時能夠對數據進行有效的分析,用于減少鉆井時間、優化完井設計、提高對地層的認識等。

         

        國內智能鉆完井軟件研發剛剛起步,基本具備鉆完井設計、監測優化等功能,但數據標準不統一,信息共享不暢,物理模型與機器學習算法交叉融合度低,在準確性、全面性和現場適用性方面需要改進。

         

        4、智能鉆完井一體化平臺

         

        斯倫貝謝新一代陸上未來鉆機(DrillingSystemoftheFuture),將數字技術、裝備、工具、軟件有機組合成一套鉆井系統,配備自動鉆桿裝卸裝置,內置1000多個傳感器,能夠監測超過350項鉆機活動,不斷提高自動化、智能化水平。

         

        國民油井的鉆機集成控制平臺(eVolve)集成地面裝備控制軟件系統(NOVOS)、信息鉆桿(Intelliserv)、隨鉆測量工具(BlackSteam)、分析優化軟件(DrillShark)于一體,將井下采集的動態數據與地面數據結合分析處理,與綜合性鉆井仿真模型配合互動,借助NOVOS控制系統來實現整個鉆井閉環控制。在EagleFord頁巖地層6口水平井中應用,純鉆時間減少了37%,但面臨應用成本高、系統可靠性有待提升等問題。

         

         

        三、結論

        石油勘探開發領域已開展初步的人工智能探索和實踐,并已經獲得了階段性研究成果,可以概括為3方面:


        一是智能裝備初步應用,無人機、機器人等代替人類進行巡檢操作,初步應用到管道巡檢、無人值守平臺等場景中;
        二是大數據、機器學習等技術應用到了勘探開發數據的分析處理上,但現階段大多是“點”上的應用,尚未形成“面”上的推廣;
        三是大多數企業意識到了數據共享的重要性,開始研發一體化分析平臺、集成軟件等。

        [責任編輯:shy]

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