油气成藏表征智能化：挑战与前景

油气成藏表征智能化：挑战与前景

何志伟

长江大学资源与环境学院，湖北 武汉430100

摘要

随着科技进步，大数据与人工智能技术成为油气藏研究的新机遇。本文系统总结了油气藏智能表征的科学内涵、发展历史及挑战。关键在于提高新油田的开发效率、老油田的精准开发，优化数据利用率、挖掘地质和工程规律，提升表征精度与速度，降低不确定性。分为初级评价、数字化描述和智能化表征三阶段。系统平台包括油藏大数据智能分析、数字岩心表征、井筒数据智能表征、地震数据智能表征、动态地质建模和数值模拟。这些技术将提升表征的定量化与智能化水平，推动油气产量增长、优化开发效果，降低成本，具有重要实际意义。

关键词：油气藏表征；大数据；人工智能；系统

一、油气成藏表征历史发展阶段

（1）初级油气藏评价阶段（-1979）

在早期油藏评价阶段，地球物理学家、岩石物理学家、地质工程师和油藏工程师主要依赖于传统工具如笔和纸，进行基于纸质测井、地震和生产数据的构造、沉积、储层、流体以及油藏工程等单学科油气藏评价研究。这一阶段的油藏评价主要依赖于油藏科技专家的经验和手工作业图纸来记录和实施。

（2）数字化油气藏描述阶段（1979-2018）

1979年，斯伦贝谢的测井油藏描述软件问世，标志着油藏研究进入数字化发展阶段。金振武、钟兴水[1]等人引入了测井油藏描述技术，而熊琦华、王志章[2-3]等则推动了以油藏地质研究为核心的现代油藏描述技术的发展。在这一阶段，石油地质学家和工程师开始广泛应用Discovery、SMT、Petrel、RMS、GPT、Direct等商业化油藏描述软件，通过人机交互解决多学科协同问题。与初级油藏评价阶段相比，这一时期的工作方式发生了根本性变化。油藏描述的精度和速度大幅提升，人力资源消耗显著减少，油藏描述效率大幅提高。

（3）油气藏智能表征阶段（2018-至今）

2018年第五届油气藏开发地质大会初步提出油气藏智能表征技术，标志着油气藏智能表征时代的正式到来。在这一阶段，油藏科技工作人员主要利用C、C++、Java、Matlab、Python和R等编程语言及人工智能算法，驱动油藏数据，专注于解决多学科一体化的油气藏表征问题[4,5]。与数字化油气藏描述阶段相比，油气藏智能表征主要体现在利用人工智能算法而非人机交互来处理油藏表征问题，通过数据挖掘地质工程规律，显著提升了油气藏表征成果的定量化程度、精度和速度。

二、油气成藏智能表征面临的挑战

（1）多学科一体化的挑战

油气藏智能表征研究涉及地球物理学、地质学、油藏工程、石油工程、岩石力学、数学和计算机等众多领域，学科跨度大，研究方法多样化，从数字化的角度进行多学科一体化融合，将油藏地质和工程问题转化为数学问题在思维上面临巨大挑战，同时多学科一体化油藏 智能表征系统集成与开发难度较大。

（2）多尺度数据融合的挑战

油田勘探、开发和生产数据具有尺度跨度大、类型多、数据量差异大、分辨率差异大等数据问题，如何将这些不同尺度数据进行集成利用，是油藏智能表征系统构建的数据瓶颈问题。

（3）智能算法的挑战

当前智能化算法飞速发展，虽然有很多的智能化算法可以直接应用，但是数据集和数学算法之间适应性问题，研发算法智能优化系统，建立高级智能决策系统降低特征、算法和参数选择的不确定性技术难度较大。

（4）统计学与机理模型融合的挑战

虽然基于以统计学为代表的数字智能化技术可以快速高效解决很多问题，但是面对缺乏数据支撑的场景依旧需要机理模型进行模拟预测，机理模型和人工智能技术深度融合是油藏智能表征系统平台建设不可回避的重要问题。

三、油气成藏智能表征系统关键技术

油气藏大数据智能分析系统和油气藏智能表征应用系统构建技术是两个关键的技术发展方向。油气藏大数据智能分析系统主要由数据库、数学算法、数据架构和数据可视化四大关键组件构成。而油气藏智能表征应用系统则包括油气藏数字岩心智能表征系统、井筒油气藏智能表征系统、地震油气藏智能表征系统、油气藏动态地质建模系统和油气藏智能数值模拟系统这五个重要组成部分。

（1）油气藏大数据智能分析系统

油气藏大数据智能分析系统解决油气藏数据集成问题，核心技术包括数据库/湖、数据构架、数学算法和数据可视化。数据库/湖负责规范化油藏数据管理，数据构架通过空间和时间索引解决多源数据耦合，采用层次标定和网格化重构方法分析数据。数学算法包括特征工程、统计、智能分析、地质统计和力学模型算法，用于数据处理、描述、预测和模拟。数据可视化则是不同专业交流的关键媒介，包括统计图、剖面图和三维可视化窗口等，有助于提高油气藏认知和生产效率。

（2）油气藏数字岩心智能表征系统

油气藏数字岩心智能表征系统专注于解决岩心及相关测试数据的智能分析问题。通过图像数据处理技术，包括基于深度学习的图像识别、分割和检测，处理CT扫描、岩石薄片等图像数据，获取矿物成分、孔隙结构等地质参数。同时，利用数字信号处理技术分析粒度、压汞曲线等数据，提取粒度特征、孔隙结构等岩石力学参数。而油气藏智能表征系统的井筒数据处理则侧重于利用机器学习算法进行油藏参数的定量表征和预测。结合钻井、测井等数据形成大表，应用层次聚类算法和机器学习优化方法，挖掘地质与工程参数之间的关系，实现油气藏储层、力学参数以及生产能力的智能预测

[6]。这些技术的应用促进了油气藏数据的智能化管理和生产决策的优化。

四、结论

（1）油气藏智能表征的核心目标是实现多学科协同向一体化转变，通过提高计算效率、定量化程度和可重复性，促进新油田高效开发和老油田精准开发。这项技术的现实意义在于提升数据利用率，挖掘地质和工程规律，以及提升油气藏表征的精度和速度，从而最大化降低开发过程中的不确定性。

（2）油藏智能表征将专业问题转化为数学问题，并应用数字智能化技术打破专业壁垒。通过固化数据分析技术流程，实现从依赖专家经验决策向数字智能决策的转变，这是其核心科学内涵。数字智能决策的采用标志着油气藏智能表征技术发展的成熟阶段。

参考文献

[1]金振武，钟兴水．测井解释技术的新进展——一种利用测井资料进行油藏描述的新技术[J]．江汉石油学院学报，1985，2：41-51．

[2]王志章，石占中．现代油藏描述技术[M]．北京：石油工业出版社，1999．

[3]熊琦华，王志章，吴胜和，等．现代油藏地质学理论与技术[M]．北京：科学出版社，2010．

[4]罗德江．基于Fisher判别分析的弹性属性参数致密碎屑岩岩性识别[J]．石油天然气学报，2013，35(3)：85-89．

[5]王振洲，张春雷，高世臣．利用决策树方法识别复杂碳酸盐岩岩性——以苏里格气田苏东41-33区块为 例[J]．油气地质与采收率，2017，24(6)：25-33．

[6]江凯，王守东，胡永静，等．基于BoostingTree算法的测井岩性识别模型[J]．测井技术，2018，42(4)：395-400．