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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“知識計算和智能決策技術(shù)沙龍”以線上會議的方式進行。華為知識計算專家侯圣巒博士對知識計算在油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域的相關(guān)工作進行了介紹。

以下為演講實錄：

隨著人工智能在行業(yè)中的進一步落地深化，行業(yè)知識與人工智能的協(xié)作方式成為核心難題。在會議上，侯圣巒分析了傳統(tǒng)油氣勘探開發(fā)的難點，提出了全新的思路和方法，重點介紹了知識和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的測井油氣層識別、測井數(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

在油氣行業(yè)，石油天然氣的勘察、采集、運輸、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。

二是測井評價專業(yè)性與經(jīng)驗性強，涉及地層學、沉積學、巖石力學等知識，地質(zhì)、開發(fā)人員短時間內(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)性強的儲集層的參數(shù)計算和流體識別問題。

（2）知識計算助力解決行業(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)中包含大量機理模型、專業(yè)術(shù)語、專家經(jīng)驗、地質(zhì)知識、動態(tài)開發(fā)知識等，如果能把這些知識轉(zhuǎn)化成可計算的模型，讓其參與計算，尤其是參與到現(xiàn)有數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算過程中，可有效助力行業(yè)實現(xiàn)提質(zhì)、降本、增效。

（3）“知識”+“數(shù)據(jù)”雙驅(qū)動，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，為了解決測井數(shù)據(jù)保密性高、專業(yè)性強導致的數(shù)據(jù)量小的問題，華為基于知識計算框架和機理模型，進行仿真數(shù)據(jù)生成，從而有效補充訓練數(shù)據(jù)集，進而訓練準確性更好、泛化能力更強的AI模型。

侯圣巒認為人工智能蘊涵無限潛力，雖實際賦能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域時間尚短，但未來可能對各個行業(yè)的工作模式帶來巨大變革，推動產(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、知識計算、知識中臺等知識管理工具及平臺、智能決策系統(tǒng)及工具等已啟動標準制定、評估評測、研究報告、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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