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油气勘探+地震勘探 | 来看看哈工大人工智能的“新玩法”!
梅西 2018-05-28
导语

目前,哈工大的机器学习已被成功应用到地震勘探领域,并取得了显著的成果。

背景解读

关键词:人工智能,油气勘探

近几年,人工智能(AI)和大数据的浪潮席卷全球,深度学习已经在语音合成、图像识别、自动驾驶等很多领域取得了前所未有的突破。同时,人工智能在油气勘探领域的研究也在如火如荼地进行中。油气勘探的根本任务就是从大量采集的地震数据中恢复数百万年前构造运动和沉积演化规律,寻找地下油气的存储模式。然而,现在人工智能最为活跃的研究领域——深度学习,正是一门利用计算机从海量数据中寻找规律、建立模式的学科。因此,人工智能在地震勘探领域的应用有着很大的发展前景。

发展现状

关键词:机器学习,地震勘探

哈工大马坚伟教授(地球物理中心主任、数学系副主任、人工智能研究院副院长、国家杰青、万人计划、国家重点研发计划项目首席),取得的科研成果可有效降低数据采集成本和提高数据分辨率,为我国大规模油气资源勘探提供关键技术支持。他带领团队于2017年8月举办了以“人工智能”为主题的国际数学暑期学校,邀请了人工智能领域的开山鼻祖Michael I. Jordan教授、被称为瑞士人工智能之父的Jurgen Schmidhuber教授等人来到哈工大,针对人工智能领域的相关问题进行交流探讨。目前,哈工大的机器学习已被成功应用到地震勘探领域,并取得了显著的成果。

图:哈工大马坚伟教授

地震勘探是指人工激发所引起的弹性波利用地下介质弹性和密度的差异,通过观测和分析人工地震产生的地震波在地下的传播规律,推断地下岩层的性质和形态的地球物理勘探方法。传统的地震勘探要经过地震数据采集、数据处理和地震资料解释等多个环节。然而,现在基于人工智能的方法,可以直接从数据找到油气储层。相比于传统方法,基于人工智能的处理方法可节省勘探数据处理时间,且不需人为干扰,既缩短计算时间又减少人力劳动。下图为深度学习在地震勘探领域的具体应用。

图:地震随机噪声去除(左图:噪声数据;右图:去噪结果)

图:地震数据特征分解(左端的数据被分解成有用信号和线性噪声)

图:深度学习反演地质构造

预期成果

关键词:技术产业化,勘探+AI

行业+AI给我们提供了很多创新创业的机遇。人工智能在油气和地震勘探领域的研究现在仍处在起步阶段,但已引起行业的高度关注,团队正在与中石油等生产单位合作,争取实现技术产业化,从而开启勘探新纪元。

作为每四年一届的CPS/SEG2018国际地球物理大会的技术委员会主席,马坚伟教授在大会期间举办人工智能地球物理技术主题研讨会,积极推动AI走进地震勘探,为我国的油气资源勘探做出一份贡献。

(本文来源:哈工大微信公众号;)

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文章评论(2)
李明[北京航空航天大学]

行业+AI给我们提供了很多创新创业的机遇。

52天前 | 回复
罗纳尔多[北京理工大学]

人工智能将深刻改变科研人员的研究方式,早日采用人工智能结合自己研究领域的科研工作者将会取得更多的研究成果

53天前 | 回复
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作者 梅西

本科生

北京工业大学

活跃作者
  • 爱因斯坦 科研工作者 北京航空航天大学 博士
  • 梅西 本科生 北京工业大学 本科
  • 金陵 本科生 北京大学 本科


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