人工智能在錄井作業(yè)中的應(yīng)用

劉瑞

（河北油誠(chéng)安全評(píng)價(jià)有限公司，河北 滄州 062550）

0 引言

當(dāng)今社會(huì)，人工智能已經(jīng)滲透到了我們生活當(dāng)中的方方面面。石油作為了世界之上最為重要的能源之一，云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等這些新的信息技術(shù)在油氣行業(yè)的應(yīng)用是世界發(fā)展的必然趨勢(shì)。錄井資料是初期開發(fā)油氣藏的第一手資料，在油氣田勘探開發(fā)過程中起著至關(guān)重要的作用。

但錄井技術(shù)信息的采集受傳統(tǒng)模式以及自身惡劣工作環(huán)境的影響，大部分信息靠人工采集和經(jīng)驗(yàn)識(shí)別，錄井行業(yè)要想有新的突破，就要轉(zhuǎn)變思路，從各個(gè)層面突破傳統(tǒng)模式，挖掘當(dāng)今時(shí)代條件下錄井新技術(shù)，促進(jìn)人工智能與錄井技術(shù)的深度結(jié)合。

1 人工智能的發(fā)展與應(yīng)用

1.1 錄井技術(shù)的發(fā)展歷程

1.1.1 錄井技術(shù)發(fā)展概況

從傳統(tǒng)的地質(zhì)錄井依靠在地質(zhì)工作者多年的經(jīng)驗(yàn)中，到全自動(dòng)、半自動(dòng)氣測(cè)錄井，到20 世紀(jì)90 年代以來(lái)綜合錄井儀為代表的數(shù)字錄井，到本世紀(jì)初要以信息的技術(shù)與數(shù)字錄井技術(shù)相互進(jìn)行結(jié)合的錄井技術(shù)，在歷史之上錄井技術(shù)也得到了迅速發(fā)展。

1.1.2 錄井技術(shù)發(fā)展階段

錄井技術(shù)自出現(xiàn)至今共經(jīng)歷了4 個(gè)階段的發(fā)展：①以巖屑（心）錄井為主，各項(xiàng)資料信息的收集依靠人工及經(jīng)驗(yàn)，地質(zhì)師僅靠著幾包沙子和一張圖紙進(jìn)行地層與油氣層的辨識(shí)與分析。②它主要由于綜合錄井儀與巖屑錄井儀而組成的，具有了實(shí)時(shí)自動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的功能。綜合錄井技術(shù)是多項(xiàng)錄井技術(shù)的綜合，從一開始的半自動(dòng)發(fā)展為自動(dòng)氣測(cè)儀，由自動(dòng)氣測(cè)儀進(jìn)一步發(fā)展為為連續(xù)記錄測(cè)量總烴和組份兩條曲線。20 世紀(jì)70 年代初期，色譜氣測(cè)儀開始出現(xiàn)，氣測(cè)錄井技術(shù)逐漸成熟，氣測(cè)數(shù)據(jù)檢測(cè)分析升級(jí)發(fā)展為連續(xù)自動(dòng)測(cè)量，烴類氣體的檢測(cè)精度由原來(lái)的千分之幾提高至幾十PPM。③各項(xiàng)錄井新技術(shù)逐漸涌現(xiàn)，促進(jìn)了綜合錄井儀的發(fā)展。錄井技術(shù)日益成熟，錄井行業(yè)形成了以巖石熱解分析、定量熒光分析、罐頂氣分析、氣相色譜分析、核磁共振分析技術(shù)等多項(xiàng)新技術(shù)共同進(jìn)步發(fā)展的局面。④以綜合錄井儀為信息平臺(tái)，加上錄井實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)、數(shù)據(jù)遠(yuǎn)傳傳輸、監(jiān)控以及等多項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用。綜合錄井技術(shù)是計(jì)算機(jī)在鉆井過程中的應(yīng)用，傳感等技術(shù)，通過傳感器，將各種物理量轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，通過儀器對(duì)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，利用處理后的數(shù)據(jù)資料對(duì)鉆遇儲(chǔ)集層進(jìn)行解釋評(píng)價(jià)，對(duì)地層地層壓力進(jìn)行預(yù)測(cè)，以及對(duì)鉆井過程進(jìn)行安全監(jiān)控的一項(xiàng)隨鉆石油勘探技術(shù)。近些年，錄井形成了以綜合錄井儀為主的油氣層識(shí)別與評(píng)價(jià)、巖性物性識(shí)別、地質(zhì)地層劃分、地層壓力檢測(cè)、井筒情況監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)、有毒有害氣體檢測(cè)等系列的錄井技術(shù)[1]。

1.1.3 錄井技術(shù)面臨的問題

目前勘探開發(fā)快速的發(fā)展形勢(shì)、鉆井工藝以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，錄井技術(shù)面臨著一些問題急需解決。

（1）勘探方面。目前，我國(guó)的石油勘探開發(fā)新區(qū)域面臨著非常復(fù)雜的地質(zhì)條件，像深水區(qū)、海相沉積等，面對(duì)碳酸鹽溶洞、裂縫性油藏等復(fù)雜的地下地質(zhì)構(gòu)造需要更新、更先進(jìn)的技術(shù)手段。

（2）開發(fā)方面。應(yīng)用現(xiàn)有的常規(guī)分析方法對(duì)目前的勘探開發(fā)疑難層（如油層生物降解程度、水淹程度等）的分析判斷方法效果不理想，給勘探工作帶來(lái)了一定的困難。

（3）解釋評(píng)價(jià)方面。目前解釋評(píng)價(jià)結(jié)果受區(qū)域地質(zhì)情況、解釋評(píng)價(jià)人員經(jīng)驗(yàn)等客觀因索影響較大，需要?jiǎng)?chuàng)建一套全面、系統(tǒng)的解釋評(píng)價(jià)系統(tǒng)，重點(diǎn)分析油氣層精細(xì)解釋及區(qū)塊評(píng)價(jià)。

（4）裝備方面。國(guó)內(nèi)大部分油田應(yīng)用的綜合錄井儀器仍相對(duì)落后，像定量熒光、核磁共振以及地化熱解等新技術(shù)的應(yīng)用較少，這給勘探開發(fā)、解釋評(píng)價(jià)、地層認(rèn)識(shí)等帶來(lái)了一定的局限性。

1.2 人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用

1.2.1 人工智能系統(tǒng)的意義

促進(jìn)傳統(tǒng)錄井技術(shù)與信息技術(shù)的融合，構(gòu)建智慧錄井系統(tǒng)，將傳統(tǒng)的錄井工作發(fā)展升級(jí)為機(jī)器自動(dòng)化，減少人為影響，促進(jìn)錄井解釋由定性化向定量化發(fā)展，使錄井技術(shù)發(fā)揮更大的價(jià)值。

1.2.2 人工智能在油氣勘探開發(fā)中的應(yīng)用

（1）巖心巖石相分類。利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)巖石薄片信息數(shù)據(jù)自動(dòng)提取，可以統(tǒng)一判識(shí)標(biāo)準(zhǔn)，大大提高巖心判別的精確度[2]。

（2）測(cè)井曲線解釋。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)通過自主地分析提取測(cè)井曲線特征，自動(dòng)分析識(shí)別儲(chǔ)層的物性及油氣特征，再根據(jù)各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息自動(dòng)進(jìn)行解釋，可以大大的提高解釋符合率。

（3）地震資料解釋。對(duì)抗臺(tái)網(wǎng)的疊前地震波形的分類方法大大提高了識(shí)別的精度。利用合成地震記錄而生成了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練卷積神經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，可以快速檢測(cè)到斷層和斷層的傾角，檢測(cè)的效果要優(yōu)于原始的相干系數(shù)和斷層似然概率的算法。利用深度進(jìn)行學(xué)習(xí)算法可以提取了鹽丘相關(guān)地震資料之中的特征，建立初始的模型，形成了全波形的反演，生成鹽丘概率圖，確立相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，用于鹽丘自動(dòng)識(shí)別。

（4）油氣甜點(diǎn)預(yù)測(cè)。甜點(diǎn)層位的預(yù)測(cè)主要是利用實(shí)際的油氣生產(chǎn)數(shù)據(jù)與油氣層的試油結(jié)果信息共同建立的預(yù)測(cè)圖、圖版等運(yùn)用相應(yīng)的聚類算法進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。

（5）生產(chǎn)動(dòng)態(tài)數(shù)值模擬預(yù)測(cè)。運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法將歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，可以大大提高預(yù)測(cè)精度，為實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用提供更加可靠的技術(shù)支持。

（6）油氣藏產(chǎn)量預(yù)測(cè)。運(yùn)用深度訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)將各類井的已知數(shù)據(jù)（如產(chǎn)油氣量、溫度、壓力等參數(shù)）與油氣產(chǎn)量相關(guān)聯(lián)，建立映射關(guān)系，從而利用此規(guī)律預(yù)測(cè)某單井甚至整個(gè)井場(chǎng)的生產(chǎn)情況。

1.2.3 人工智能在錄井方面的應(yīng)用

多智能體系統(tǒng)（MAS）技術(shù)能夠彌補(bǔ)單個(gè)Agent 在功能上的局限性，我們構(gòu)建了綜合錄井系統(tǒng)模型，模型共分為三大塊，即層次模型、結(jié)構(gòu)模型和業(yè)務(wù)模型，同時(shí)賦予了每個(gè)Agent 模塊的功能，最終形成了一個(gè)新型綜合錄井系統(tǒng)軟件[3]。

（1）層次模型。

層次模型共分為四個(gè)層次，即應(yīng)用層、Agent 層、網(wǎng)絡(luò)層和資源層。①應(yīng)用層。應(yīng)用層是綜合錄井系統(tǒng)的最高層次，應(yīng)用層應(yīng)用直觀易懂的形式實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的功能，同時(shí)將命令傳到至Agent 層。②Agent 層。Agent 層作為綜合錄井系統(tǒng)層次模型中最核心的內(nèi)容，既負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)層、資源層的管理與任務(wù)分配，還要掌管Agent 之間的協(xié)調(diào)與溝通工作，同時(shí)還要與應(yīng)用層進(jìn)行銜接，根據(jù)應(yīng)用層的命令對(duì)資源層進(jìn)行管理。③網(wǎng)絡(luò)層。數(shù)據(jù)通信層是綜合錄井系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中最主要的一層，通過端口發(fā)送與接收數(shù)據(jù)，與上層之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交流。④資源層。資源層主要管理系統(tǒng)中的軟硬件，如打印機(jī)、采集器等。它是綜合錄井系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的運(yùn)行基礎(chǔ)。

（2）結(jié)構(gòu)模型。

結(jié)構(gòu)模型中各Agent 功能定義如下：①數(shù)據(jù)采集Agent。多種綜合錄井儀導(dǎo)出數(shù)據(jù)的方式也是各式各樣的。數(shù)據(jù)采集Agent 可以準(zhǔn)確分析這些不同，正確、快速獲取信息數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)庫(kù)Agent 存到服務(wù)器上。②數(shù)據(jù)模擬Agent。數(shù)據(jù)模擬Agent 能根據(jù)歷史的井場(chǎng)信息數(shù)據(jù)，模擬當(dāng)年正在進(jìn)行的井內(nèi)的狀態(tài)，為井內(nèi)工程參數(shù)調(diào)整等提供參考。③數(shù)據(jù)庫(kù)Agent。數(shù)據(jù)庫(kù)Agent的主要功能就是儲(chǔ)存與維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)以秒級(jí)的間隔按照時(shí)間、井深兩種方式進(jìn)行儲(chǔ)存，以供用戶進(jìn)行查找。同時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)擁有歷史回放功能，可以隨時(shí)向用戶提供歷史資料信息。④認(rèn)證Agent。認(rèn)證Agent屬于此結(jié)構(gòu)模型中的安全管理功能，主要體現(xiàn)在用戶分級(jí)認(rèn)證、用戶使用權(quán)限管理等，并利用賬戶、密碼方式為用戶提供數(shù)據(jù)保護(hù)。⑤數(shù)據(jù)備份Agent。數(shù)據(jù)備份Agent 屬于此結(jié)構(gòu)模型中的一種數(shù)據(jù)保護(hù)功能，此功能可以向用戶提供數(shù)據(jù)備份功能，并可以連接數(shù)據(jù)庫(kù)查詢需要備份的數(shù)據(jù)包。⑥打印Agent。打印Agent 管理系統(tǒng)中的打印資源，接收、分配打印任務(wù)。⑦顯示Agent。顯示Agent 可以根據(jù)用戶的需求顯示相應(yīng)的數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)較多不方便同時(shí)進(jìn)行對(duì)比觀察時(shí)，還可以將數(shù)據(jù)投放到多個(gè)屏幕上，便于進(jìn)行對(duì)比分析?；胤挪糠值娘@示操作功能還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)本地存盤數(shù)據(jù)的顯示，此功能可以避免實(shí)時(shí)打印數(shù)據(jù)的丟失。⑧資料解釋Agent。系統(tǒng)依據(jù)采集收集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步進(jìn)行分析，用戶利用這些分析資料進(jìn)行解釋評(píng)價(jià)，得出結(jié)論。⑨第三方數(shù)據(jù)Agent。此Agent 能夠提供與第三方數(shù)據(jù)的接口，如WITS 數(shù)據(jù)、LWD/MWD 數(shù)據(jù)等，有了第三方數(shù)據(jù)的加入，使得錄井系統(tǒng)數(shù)據(jù)更加完善、客觀，應(yīng)用范圍更加廣泛。⑩協(xié)調(diào)Agent。協(xié)調(diào)Agent 在整個(gè)系統(tǒng)中的作用就是系統(tǒng)管理員的助手，它負(fù)責(zé)各個(gè)Agent 的通信溝通工作，并時(shí)刻記錄每個(gè)Agent 的工作狀態(tài)，且不會(huì)影響其他的Agent。

（3）業(yè)務(wù)模型。

綜合錄井系統(tǒng)工作流程共分為了井場(chǎng)業(yè)務(wù)和基地業(yè)務(wù)兩大流程。①井場(chǎng)業(yè)務(wù)流程模型。井場(chǎng)業(yè)務(wù)流程主要工作內(nèi)容是井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集入庫(kù)、對(duì)井場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與記錄、向基地遠(yuǎn)傳實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等。②基地業(yè)務(wù)流程模型。基地業(yè)務(wù)流程主要工作內(nèi)容是存儲(chǔ)所轄的每個(gè)井場(chǎng)的數(shù)據(jù)、向用戶提供文本或曲線格式的歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、根據(jù)需要向用戶提供分析與決策資料、對(duì)井場(chǎng)實(shí)施遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、建立數(shù)據(jù)共享服務(wù)等。③“基地-井場(chǎng)”連接模型。井場(chǎng)與基地通過GPRS、電話/手機(jī)、衛(wèi)星、互聯(lián)網(wǎng)等方式進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳送。

（4）小結(jié)。

在科研人員的努力下，綜合錄井技術(shù)突飛猛進(jìn)，主要體現(xiàn)在綜合錄井軟件向智能化、數(shù)據(jù)共享和專家評(píng)價(jià)系統(tǒng)方向的發(fā)展。

2 人工智能在錄井方面的應(yīng)用前景展望

根據(jù)人工智能在錄井方面的發(fā)現(xiàn)現(xiàn)狀及需求，借助“人工智能、大數(shù)據(jù)”等現(xiàn)代關(guān)鍵的科學(xué)技術(shù)深入分析更先進(jìn)的錄井技術(shù)，實(shí)現(xiàn)集數(shù)據(jù)信息智能采集分析與處理、專家遠(yuǎn)程解釋評(píng)價(jià)、工程遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與決策指揮等關(guān)鍵技術(shù)于一體的錄井技術(shù)，錄井現(xiàn)場(chǎng)最終實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守，真正實(shí)現(xiàn)智慧錄井[4]。

2.1 智慧錄井系統(tǒng)構(gòu)架組成

智慧錄井系統(tǒng)構(gòu)架由采集層、應(yīng)用層、網(wǎng)絡(luò)層和用戶層共4 個(gè)部分構(gòu)成。

2.1.1 采集層

采集層主要作用就是自動(dòng)收集各類數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化采集數(shù)據(jù)，主要包括錄井儀器設(shè)備、傳感器、計(jì)算機(jī)、機(jī)器人等，并且具備分析預(yù)測(cè)、故障自動(dòng)診斷和系統(tǒng)優(yōu)化等功能。

2.1.2 應(yīng)用層

應(yīng)用層是對(duì)錄井信息數(shù)據(jù)的使用過程，是實(shí)現(xiàn)錄井信息作用最大化的關(guān)鍵，應(yīng)用層主要是由數(shù)據(jù)管理平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)、成果輸出平臺(tái)組成。

2.1.3 網(wǎng)絡(luò)層

網(wǎng)絡(luò)層通過局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)等方式將鉆井現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)信息傳送至用戶，為用戶與信息數(shù)據(jù)交流提供通道。

2.1.4 用戶層

用戶層現(xiàn)場(chǎng)錄井信息數(shù)據(jù)的最終使用者，主要作用是提供現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控、專家協(xié)調(diào)研究，為勘探開發(fā)提供決策。

2.2 核心系統(tǒng)

2.2.1 機(jī)器人自動(dòng)采集取樣分析系統(tǒng)

機(jī)器人自動(dòng)采集取樣分析系統(tǒng)工作流程為：井筒內(nèi)返出的鉆井液，先用脫氣器將鉆井液內(nèi)的氣體脫附出來(lái)，采用氣測(cè)儀實(shí)時(shí)檢測(cè)其中的氣體含量并實(shí)時(shí)傳輸?shù)诫娔X上形成數(shù)據(jù)點(diǎn)及曲線，然后鉆井液經(jīng)過自動(dòng)識(shí)別分離技術(shù)將其中的真巖屑樣品挑選出來(lái)，經(jīng)過自動(dòng)清洗、自動(dòng)完成巖屑日光及熒光拍照并留檔，獲取樣品的井深及熒光圖像，再通過智能機(jī)器人選定適量樣品送至儀器進(jìn)行分析，剩余樣品通過機(jī)器裝入巖屑袋內(nèi)，并噴涂井深等信息，以備日后復(fù)查使用[5]。

鉆井工程預(yù)警系統(tǒng)通過各部位傳感器向計(jì)算機(jī)回傳工程信息，實(shí)現(xiàn)工程實(shí)時(shí)觀察、監(jiān)測(cè)、指揮。

2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘與智能解釋系統(tǒng)

錄井?dāng)?shù)據(jù)挖掘與智能解釋系統(tǒng)就是針對(duì)所采集到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行了分析、整合，進(jìn)而也選擇了機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法建立模型，再通過實(shí)時(shí)的錄井?dāng)?shù)據(jù)分析，最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)解釋評(píng)價(jià)。

3 結(jié)語(yǔ)

石油行業(yè)的每一次跨越都離不開技術(shù)的創(chuàng)新與變革。目前，錄井行業(yè)正向著更深層次的信息化以及智能化方向進(jìn)行發(fā)展，這也就是科學(xué)技術(shù)發(fā)展當(dāng)中的一個(gè)必然的趨勢(shì)。錄井信息數(shù)據(jù)的及時(shí)采集、快速準(zhǔn)確評(píng)價(jià)、科學(xué)決策能為油氣勘探事業(yè)貢獻(xiàn)更大的參考價(jià)值，提高試油率、節(jié)約勘探成本，提高錄井的地位，帶動(dòng)其他行業(yè)的迅速前進(jìn)，為祖國(guó)的能源事業(yè)發(fā)展提供更加強(qiáng)勁的保障[6]。