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中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟（以下簡稱“AIIA”或“聯(lián)盟”）和中國信息通信研究院（以下簡稱“信通院”）聯(lián)合舉辦的“知識計(jì)算和智能決策技術(shù)沙龍”以線上會(huì)議的方式進(jìn)行。華為知識計(jì)算專家侯圣巒博士對知識計(jì)算在油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域的相關(guān)工作進(jìn)行了介紹。

以下為演講實(shí)錄：

隨著人工智能在行業(yè)中的進(jìn)一步落地深化，行業(yè)知識與人工智能的協(xié)作方式成為核心難題。在會(huì)議上，侯圣巒分析了傳統(tǒng)油氣勘探開發(fā)的難點(diǎn)，提出了全新的思路和方法，重點(diǎn)介紹了知識和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)的測井油氣層識別、測井?dāng)?shù)據(jù)仿真等內(nèi)容，并對人工智能未來發(fā)展作出展望。

（1）油氣勘探開發(fā)的背景與痛點(diǎn)

在油氣行業(yè)，石油天然氣的勘察、采集、運(yùn)輸、煉化、銷售等環(huán)節(jié)形成了龐大的產(chǎn)業(yè)鏈和復(fù)雜的系統(tǒng)工程。測井是該工程中關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一，具體內(nèi)容為通過專業(yè)設(shè)備來測量地下的各種參數(shù)，進(jìn)而解釋地下的含油氣情況。

侯圣巒介紹，雖然我國油氣資源豐富，但是地質(zhì)情況十分復(fù)雜，這使得測井解釋過程中存在較多難題與挑戰(zhàn)：

一是前期基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整理繁瑣、涉及資料繁多，工作量大、效率低、周期長。

二是測井評價(jià)專業(yè)性與經(jīng)驗(yàn)性強(qiáng)，涉及地層學(xué)、沉積學(xué)、巖石力學(xué)等知識，地質(zhì)、開發(fā)人員短時(shí)間內(nèi)很難掌握。

三是傳統(tǒng)巖石物理模型不能有效解決巖性復(fù)雜多樣、非均質(zhì)性強(qiáng)的儲(chǔ)集層的參數(shù)計(jì)算和流體識別問題。

（2）知識計(jì)算助力解決行業(yè)難題

面對油氣行業(yè)復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，侯圣巒認(rèn)為行業(yè)知識和AI的結(jié)合是關(guān)鍵。油氣行業(yè)中包含大量機(jī)理模型、專業(yè)術(shù)語、專家經(jīng)驗(yàn)、地質(zhì)知識、動(dòng)態(tài)開發(fā)知識等，如果能把這些知識轉(zhuǎn)化成可計(jì)算的模型，讓其參與計(jì)算，尤其是參與到現(xiàn)有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過程中，可有效助力行業(yè)實(shí)現(xiàn)提質(zhì)、降本、增效。

（3）“知識”+“數(shù)據(jù)”雙驅(qū)動(dòng)，創(chuàng)新助力油氣勘探開發(fā)

華為構(gòu)建了勘探開發(fā)知識圖譜，用知識圖譜來關(guān)聯(lián)油氣層相關(guān)知識，從而建立知識+AI的混合模型助力測井油氣層識別。侯圣巒提到，為了解決測井?dāng)?shù)據(jù)保密性高、專業(yè)性強(qiáng)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)量小的問題，華為基于知識計(jì)算框架和機(jī)理模型，進(jìn)行仿真數(shù)據(jù)生成，從而有效補(bǔ)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，進(jìn)而訓(xùn)練準(zhǔn)確性更好、泛化能力更強(qiáng)的AI模型。

侯圣巒認(rèn)為人工智能蘊(yùn)涵無限潛力，雖實(shí)際賦能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域時(shí)間尚短，但未來可能對各個(gè)行業(yè)的工作模式帶來巨大變革，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)朝著數(shù)字化、現(xiàn)代化、高級化的方向發(fā)展。

聯(lián)盟和信通院面向基于知識的人工智能解決方案、決策服務(wù)能力，包括知識圖譜、知識計(jì)算、知識中臺(tái)等知識管理工具及平臺(tái)、智能決策系統(tǒng)及工具等已啟動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)制定、評估評測、研究報(bào)告、產(chǎn)業(yè)交流等工作，歡迎關(guān)注和咨詢。

聯(lián)系人：張老師 19852822678（微信同號）

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