华为云AI开发平台ModelArts让油气勘探使能的AI应用开发更为便捷？

有着“工业血液”之称的石油，作为一种不可再生资源，不仅关乎现代城市的运转，还与人们的衣食住行息息相关。相关数据显示，一个人的一生在“衣食住行”方面要消耗掉的石油高达9000公斤，相信这一数字令大多数人惊叹不已。

如何更加便捷高效地开采石油，一直都是油气行业不断寻求突破的难题。9月24日，在华为全联接2020上，华为发布了智能体，这是业界首次针对政企智能升级提出的系统化参考架构。客户和伙伴可以基于智能体打造自己的智能方案，使能千行百业智能升级，共建全场景智慧。作为油气行业代表，中国石油大学（北京）人工智能学院院长肖立志教授在主题演讲中分享了油气智能体如何帮助找油找气的实践。

中国石油大学（北京）人工智能学院院长肖立志教授发表演讲

油气是流体矿藏，埋在地下数千米深的岩石微小孔隙中，看不见、摸不着。因此，开采过程十分繁琐：首先要在开采石油之前进行地面和井孔地球物理勘探，然后确定油气水在地下的分布情况及其变化信息；进而根据综合判断，来确定采取怎样的技术措施进行钻井和生产。虽然我国的油气含量相对丰富，但地质条件十分复杂、劣质化严重，常规的找油找气方法面临着严峻的挑战。

随着数据驱动的人工智能时代到来，找油找气难题也迎来了全新的思路和方法。肖立志院长介绍，当前油气勘探要实现“降本增效，增储上产”的目标，必须借助AI等新技术才能应对开采过程中的诸多挑战。他表示，当AI成功应用于各行业后，油气行业也开始思考AI对其能带来怎样的效用。

油气智能体，是石油工业智能化的新引擎。华为云与多家石油公司和大学建立了深度合作关系，基于油气智能体把AI应用到地震勘探领域，目前已经在地震解释等方向进行了初步的探索与实践，并取得初步成效，迈出了油气智能体应用的“第一步”。

油气智能体的智能中枢提供了感知、认知、决策等关键技术，助力开发具有油气行业特色的AI模型。同时，油气智能体还可以提供一系列的智能工作流，将模型融入业务流程中，实现AI在油气行业产业链各个环节的落地，从场景上实现行业专家的协同与共享，大幅度提升工作效率。以中国石油为例，沉淀行业能力后，借助华为云知识计算解决方案，快速构建石油测井领域的专业化模型，实现了油气水层的智能识别，评价时间缩短70%以上，准确率达到了专家水平。

中国石油大学（北京）人工智能学院院长肖立志教授发表演讲

肖立志院长表示，深度学习需要大量带有标注的训练样本，而地震数据的人工标注成本很高、质量差。为了解决数据标注问题，联合华为云把地质知识融入数学模型，通过模拟仿真，生成大量的断层样本数据。这种仿真方法可以大幅减少人工参与程度，提升数据标注的效率。

AI是智能体的核心，华为云AI开发平台ModelArts让油气勘探使能的AI应用开发更为便捷。具体来说，它可以帮助行业专家在短时间内掌握AI开发的能力。基于ModelArts构建的华为云知识计算解决方案，将油气行业积淀的知识与AI技术结合，有望未来在油气全产业链上开发出大量的智能应用，以点带面，加速推动石油工业进入智能化时代。

基于华为云ModelArts可以高精度、高效率地完成模型训练任务。同时，在华为云强大算力的加持下，可以训练海量仿真样本，实现基于AI的地球物理数据解释，协助专家提高解释效率，使所需时间由数月减少到数小时。

储层预测是一个复杂的跨学科领域，利用油气智能体进行多模态数据建模，并与专家知识进行融合，可以解决这一难题。基于油气智能体，油气企业和研究机构可以将地震解释结果与测井数据、行业专家知识进行融合，通过AI进行知识的表征并用于模型推理，最后可以得到精确的储层参数预测结果。由此构建的智能模型与同类AI方法相比，预测精度至少提升了20%。

简单来说，油气行业已经开始逐步运用油气智能体探索地下世界，以地震解释工作为例，油气智能体在地震解释强相关的数据采集、断层检测、层位拾取、地震反演、测井数据融合、储层参数预测等环节上，都能够发挥巨大作用，以协助专家将解释时间缩减。

不仅仅是勘探开发，未来，在油气行业的管道储运、炼化销售等中下游场景，以及油田管理上都可以借助油气智能体实现智能化升级。对于油气行业的智能化转型，肖立志院长展望道：“油气智能体，将掀起石油工业全产业链变革的滚滚浪潮。未来，在上游勘探开发与生产领域，实现智能油气田；在中游管道储运领域，实现智能物流和智能仓储；在下游炼化销售等方面，实现智能工厂和智慧加油站等应用场景。”
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