石油探査のための AI: 石油産業のデジタル変革に向けた新しい考え方

石油は産業の血液であるだけでなく、私たちの日常生活にも深く関わっていることは周知の事実です。統計によると、人間は一生のうちに9トン以上の石油を消費する必要がある。食料、衣服、住居、交通から国際経済まで、石油は欠かせないものだ。

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石油とガスは地下数千メートルの岩石の微細な孔に埋もれた鉱床であり、目に見えず、触れることもできません。極度の複雑さやその他の理由により、人類は宇宙よりも地球の表面下にあるものについてあまり知りません。

石油やガスの鉱床はどうやって発見できるのでしょうか? 石油の専門家はさまざまな地質物理学的および掘削方法と技術を発明し、地下世界に対する理解を徐々に確立してきました。

地質探査、坑井検層、その他の地質物理学的および岩石物理学的方法を通じて、地下の地質学的特性に関する大量のデータを収集できます。データのノイズを除去し、地質学的特徴を抽出し、その他のデータ分析と処理結果の解釈により、地下に石油とガスが存在するかどうか、およびどれだけの石油とガスを抽出できるかを判断することができます。

我が国の石油・ガス資源は比較的豊富ですが、地質条件は非常に複雑で、劣化の度合いも非常に高く、従来の石油・ガス探査方法は厳しい課題に直面しています。

石油・ガス探査作業の品質を示す重要な指標は、探査井の成功率、つまり探査井の総数のうち産業用の石油・ガスの流出がある井戸の割合です。現在、従来の井戸探査方法の成功率は依然として非常に低く、わずか 50% 程度です。

探査地球物理学によって収集されるデータの量は極めて膨大です。地震探査を例にとると、3D 地震ごとに数百 TB、さらには PB のデータが生成されます。探査データのソースも多岐にわたり、地震、重力、磁気、電気、坑井検層、坑井検層、各種試験データなどがあります。

これらのデータは、さまざまなスケールの地下状況を表し、多くの場合、強い不確実性と複数の解決策を持っています。そのため、ビジネスの専門家がこのような複雑で入り組んだデータを扱う際に、すべての情報を完全かつ正確に解釈することは困難です。その結果、従来の石油やガスの発見方法では、通常、大きな誤差と非常に長いサイクルが発生します。

データ駆動型人工知能の時代では、まったく新しいアイデアや方法を使って石油やガスの発見の問題を解決することが可能です。エンタープライズレベルの AI 開発プラットフォームは、AI による石油・ガス探査を可能にする基盤となっています。 AIプラットフォームがあってこそ、石油・ガス業界が長い時間をかけて蓄積してきたさまざまな専門知識をAIと組み合わせることができ、石油・ガス業界チェーン全体で多数のインテリジェントアプリケーションを実現し、石油業界を点から面までのインテリジェンスの時代へと押し進めることができます。

Huawei の ModelArts などのエンタープライズ レベルの AI プラットフォームは、業界の専門家が短期間で AI 開発機能を習得するのに役立ちます。 ModelArtsを中核とする石油・ガス知能化組織は、地震解釈などの面でいくつかの探究と実践を行い、初期の成果を達成し、石油・ガス業界におけるAIの応用に向けて確固たる第一歩を踏み出しました。石油ガスインテリジェントエージェントは、知覚、認知、意思決定などの重要な技術を提供し、石油ガス産業の特性を備えたAIモデルの開発に役立ちます。同時に、石油ガスインテリジェントエージェントは一連のインテリジェントワークフローに統合され、モデルをビジネスプロセスに統合し、石油ガス産業チェーンのすべてのリンクでAIの実装を実現します。シナリオの観点から業界の専門家間のコラボレーションと共有を実現し、作業効率を大幅に向上させることができます。

地震解釈シナリオに石油およびガスのインテリジェント エージェントを使用する実践: 地震探査では、人工的な方法を使用して地震波を刺激します。地震波が地下を伝播すると、さまざまな地層に遭遇し、反射されて地表に戻ることがあります。受信装置は地表の地震信号を収集し、コンピューターがこれらの信号を処理して画像を作成します。

石油・ガスインテリジェントエージェントが提供する AI 対応ツールを使用することで、膨大な量のデータで AI モデルをトレーニングし、画像化された地震データの断層を特定することが可能になります。 AI モデルは地震データから連続層を見つけるためにも使用でき、それによって地層モデルの基本的な枠組みを構築できます。

地震探査で得られる基礎的な枠組みだけでは、地層のさまざまな特性を十分に反映するには不十分であり、さらに坑井内の計測機器で得られるさまざまなデータを組み合わせて、地層の岩石物性を決定する必要があります。

地震データから得られたスケルトンと測定データで構築された初期モデルを使用し、ディープラーニング技術を使用することで、地震ロギングデータと油ガス田の複雑な関係を正確に特徴付け、油ガス貯留層パラメータを正確に予測することができます。予測された油ガス貯留層パラメータは、AIによる油ガス探査の実現に使用できます。

AI は石油とガスのインテリジェントエージェントに基づいて地震探査の分野に適用されていますが、ディープラーニングには大量のラベル付きシーケンスサンプルが必要です。地震データの手動ラベル付けはコストがかかり、品質も低く、場合によっては不可能です。データラベリングの問題を解決するために、地震の知識を数学モデルに統合し、シミュレーションを確立し、大量の断層サンプルデータを生成することができます。このようなシミュレーション方法は、人間の関与の度合いを大幅に減らし、サンプルラベリングの効率を向上させることができます。クラウドコンピューティングの強力な計算能力により、膨大なシミュレーションサンプルをトレーニングし、AI ベースの地震解釈を実現し、専門家が解釈の効率を向上させて、数か月かかっていた時間を数時間に短縮することができます。

貯留層予測は、複雑な学際的かつ多分野にわたる問題です。石油およびガスのインテリジェント エージェントを使用して、マルチモーダル データをモデル化し、それを専門知識と統合してこの問題を解決します。地震解析の結果は、ロギング データおよび業界の専門家の経験と統合されます。業界の知識は AI を通じて表現され、モデル推論に使用され、最終的に貯留層パラメータの正確な予測につながります。

インテリジェント石油ガス事業体は、石油産業において幅広い用途を持っています。上流の探査、開発、生産におけるインテリジェント石油ガス事業体の助けを借りて、将来的にはスマート石油ガス田を実現することができます。中流のパイプラインと貯蔵輸送は、スマート物流とスマート倉庫を実現できます。下流の精製と販売は、スマート工場やスマートガソリンスタンドなどの応用シナリオを実現できます。

石油・ガスのインテリジェントエンティティは石油業界に変化の波を引き起こし、人工知能は石油業界のデジタル化とインテリジェント化を促進しています。コストを削減し、効率を高め、品質を向上させる AI は石油業界の未来をリードします。