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人工智能在物探领域、钻井领域的应用

发布时间:2021年01月14日
来源:油媒方(2021-01-07)作者:匡立春,刘合,任义丽,罗凯,史洺宇,苏健,李欣

一、物探领域

国际上“AI+物探研究发展迅速。地球物理勘探长期以来一直是高性能计算、三维可视化、计算机网络等信息技术的一个重要应用领域,是较早实现数字化采集、处理和分析的一个领域。

 

1)物探装备
人工智能在物探装备方面的应用主要集中在可控震源、无人机、地震仪器等方面。智能可控震源可以根据具体的工区地表条件、深层地震地质条件调整出力大小、频率范围、扫描时间、相位等参数,具有安全、环保的特点。物探数据采集智能无人机可实现高精度地形探测、风险评估、节点监控、数据回收、物资投送、救援等工作。地震仪器方面已研发出G3i(有线)、Hawk(节点)、eSeis(节点)等产品,OBN(海底采集节点)技术攻关解决了拖缆存在跨障能力差、观测方位窄、海面噪声强、单分量接收等局限。
2)物探采集
随着云计算、人工智能、机器人、通信等技术的不断发展,物探采集在经历数字化发展阶段之后,将进入智能化发展阶段,具备以下特点:无感数字化、高度闭环自动化、核心装备“机器人”化、作业程序一体化、生产动态可预测,甚至具备一些大数据边缘计算能力。
物探采集技术已经实现从传统地震队向数字化地震队的转变,数字地震队将物联网、云计算等IT技术与物探采集方法相融合,对施工任务、野外人员、装备、HSE等进行无线化、可视化数字管理,优化施工工序,简化作业程序,实现智能激发、实时质量控制、远程技术支持与指挥调度。
3)地震数据处理与解释
在地震数据处理与解释方面,人工智能技术主要应用在地震构造解释(含断层识别、层位解释、岩丘顶底解释、河道或溶洞解释等)、噪声压制与信号增强、地震相识别、储集层参数预测、地震波场正演、地震反演、地震速度拾取与建模、初至拾取、地震数据重建与插值、地震属性分析、微地震数据分析、综合解释等方面。使用的核心技术主要是计算机视觉领域的目标检测、分割、图像分类与预测等。人工智能技术的应用在保证准确率的前提下,极大地提高了地震数据处理解释的效率。
近几年,基于深度学习的断层自动化识别逐渐成为一个典型应用方向。多位学者利用卷积神经网络,在合成地震记录数据集或者实际地震数据集上进行训练,构建断层智能识别模型,自动识别断层存在的概率及倾角等参数。Wu等研发了一种基于编解码的卷积神经网络模型,该模型能够同时实现断层检测和斜率估计。
近几年,基于深度学习的地震相识别方面的研究也逐渐增多。传统的地震相识别主要是对地震属性先聚类,再对地震波形分类,以识别地震相。随着机器学习等人工智能技术的发展与应用,越来越多的研究者将卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、概率神经网络(PNN)、深度神经网络(DNN)、生成对抗网络(GAN)等网络模型,直接用于地震波形的分类识别。
Zhang等提出了一种基于Google开发的增强型编解码结构DeepLabv3+,相比CNN模型和简单的语义分割模型(如反褶积神经网络),这种编解码结构在提取多尺度语义信息和恢复预测结果中更多像素级细节方面具有更高的精度和效率,有望提高地震相识别的精度和效率。

 

二、钻井领域

1、智能钻完井关键技术

 

智能钻完井关键技术包括井眼轨道智能优化、智能导向钻井、钻速智能优化等。以地质工程的多源数据为基础的井眼轨道智能优化技术一般采用遗传算法、神经网络等人工智能算法实现井眼方位角等相关参数的优化。

 

智能导向钻井技术的核心是利用人工智能算法,通过对目标井眼轨迹的实时监控和分析,并采用随钻地震技术、近钻头测量技术等钻井新技术,实现钻井过程的随钻预测及自动控制。

 

钻速智能优化方面,大多采用大数据和智能优化算法对多目标钻井参数进行优化,使地层-钻头-参数三者之间达到最佳匹配,实现井斜、方位等参数动态优化设计,与钻机联动,自动发出操控指令,从而智能优化机械钻速。常用的算法包括随机森林、人工神经网络、蚁群算法、粒子群算法等。

 

2、智能化钻完井装备

 

国外油公司在地面装备方面,已经开始规模化应用钻台机器人、起下钻自动控制、自动送钻系统、自动控压钻井、钻井液在线监测等技术。井下工具方面,智能钻机、智能钻头、智能钻杆能够实现钻台无人化操作、钻井自动化精准控制,大幅提高钻井效率,降低钻井风险和人力成本。

 

旋转导向钻井系统规模化商业应用,实现了随钻、随测、随控,既保障钻头高效破岩,又实现智能导向。根据地质条件和油藏特征信息,应用神经网络等方法建立以获得最大油气产能为目标函数的钻井工艺参数优化模型,并将计算得到的最佳工艺参数与随钻随测实时获取的数据比较,自动寻找最佳轨迹。

 

国内研制了自动化钻机,基本实现了管柱自动化控制,但传感器对部分状态检测的可靠性和有效性、设备在线预警与诊断准确性有待提升,液压驱动设备自身运动精度不高,智能化程度整体偏低。控压钻井装备基本实现自动化,工控软件对井筒感知能力、地层识别能力有待提高。井下工具方面,随钻测量等井下工具基本实现国产化,但全面感知能力尚需提升,在精准地质导向、精细地质评价、智能提速导航等方面需要进一步完善。

 

3、智能钻完井软件

 

应用软件方面,数字孪生系统、自动化控制系统、钻井过程仿真、远程决策软件已商业化,并不断发展完善。国外以钻完井海量数据作为基础,引入机器学习、大数据、云计算等前沿技术,形成井筒环境预知方法及表征地层力学行为特征的体系,研发了钻完井大数据整合与分析平台、基于云平台的建井工程设计与智能优化系统、一体化压裂优化软件,大幅提升钻完井工程设计、复杂工况预测、分析优化与精准控制水平,实现钻完井工程最大限度的自动化、高效化、智能化。

 

哈里伯顿建井工程4.0引入大数据分析、钻井分析智能优化平台等,构建数字孪生井筒,覆盖钻前模拟预演、钻中分析实时决策、钻后回放分析等全过程。斯伦贝谢勘探开发认知一体化平台(DELFI)中的一体化钻井设计解决方案DrillPlan能够将钻井设计规划的时间从几周压缩到几天。康菲钻完井大数据分析平台(IDW可简化数据收集、处理过程,同时能够对数据进行有效的分析,用于减少钻井时间、优化完井设计、提高对地层的认识等。

 

国内智能钻完井软件研发刚刚起步,基本具备钻完井设计、监测优化等功能,但数据标准不统一,信息共享不畅,物理模型与机器学习算法交叉融合度低,在准确性、全面性和现场适用性方面需要改进。

 

4、智能钻完井一体化平台

 

斯伦贝谢新一代陆上未来钻机(DrillingSystemoftheFuture),将数字技术、装备、工具、软件有机组合成一套钻井系统,配备自动钻杆装卸装置,内置1000多个传感器,能够监测超过350项钻机活动,不断提高自动化、智能化水平。

 

国民油井的钻机集成控制平台(eVolve)集成地面装备控制软件系统(NOVOS)、信息钻杆(Intelliserv)、随钻测量工具(BlackSteam)、分析优化软件(DrillShark)于一体,将井下采集的动态数据与地面数据结合分析处理,与综合性钻井仿真模型配合互动,借助NOVOS控制系统来实现整个钻井闭环控制。在EagleFord页岩地层6口水平井中应用,纯钻时间减少了37%,但面临应用成本高、系统可靠性有待提升等问题。

 

 

三、结论

石油勘探开发领域已开展初步的人工智能探索和实践,并已经获得了阶段性研究成果,可以概括为3方面:


一是智能装备初步应用,无人机、机器人等代替人类进行巡检操作,初步应用到管道巡检、无人值守平台等场景中;
二是大数据、机器学习等技术应用到了勘探开发数据的分析处理上,但现阶段大多是“点”上的应用,尚未形成“面”上的推广;
三是大多数企业意识到了数据共享的重要性,开始研发一体化分析平台、集成软件等。

[责任编辑:shy]

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