编者按：本文来自微信大众号“机器之心”（ID：almosthuman2017），作者田辰，36氪经授权发布。
油气向来是动力范畴最为重要的资源之一，现在，全球范围内已探明石油可采资源量为5 350.0x108 t、凝析油可采资源量为496.2x108 t、天然气可采资源量为588.4x1012 m³。世界上针对油气探究范畴的首要办法为地质勘探，地球物理学勘探，以及钻井勘探。其间，地球物理学勘探正在运用机器学习，计算机视觉以及大数据技能从地震波，重力，电磁等多维度大范围进步油气田勘探准确性以及精度。
一、油气勘探下地球物理学勘探的大环境
近几年来，世界油气价格继续动摇，并在2017年到达近5年来油气商场买卖总额最低点。全球范围内全年买卖总额仅为3435亿美元。尽管，全球范围内惯例油气资源储量依然丰厚，但各大公司都在防患于未然，开端继续加注油气勘探范畴，期望经过添加探明储量，以添加财物，然后应对全球油气价格的不确定性。
自2017年起，各大地球物理学勘探学术会议上机器学习相关研讨开端出面，并在2018年景迸发状况。以世界勘探地球物理职业技能会议（SEG）为例，2018年人工智能相关研讨论文投递数是2017年的近7倍左右，所触及技能包含机器学习，深度学习等多个范畴。更有多家世界油气巨子公司如英国石油，道尔达，艾默生在上一年都清晰表明以机器学习为中心的人工智能技能将成为地球物理学勘探的中坚力量。本文将对近年来人工智能在地球物理勘探方面范畴的技能、方向与事例做简略介绍。
全球范围内全年买卖总额（数据来历：安永）
二、地球物理学勘探中首要人工智能技能范畴
计算机视觉：是指机器代替人眼对方针进行辨认、盯梢和丈量，并进一步进行图画处理的技能。在地球物理勘探上钩算机视觉被广泛运用于地震勘探，重力勘探，磁力勘探数据剖析。而在地震勘探还有尤为重要，它能够协助作业者快速辨认断层及褶皱，发现油气资源，完成收益最大化。
机器学习：是指运用规则对不知道数据进行猜测的算法。现在，在地球物理学勘探机器学习被广泛运用于油气勘探中电磁，地震数据剖析、微地震信号检测，断层拾取，初至拾取，近地表建模，盐丘顶底等场景。
深度学习：是指让多层神经网络能够进行练习与学习的办法。而其间最为常见的办法便是卷积神经网络。现在，卷积神经网络已在地球物理学范畴逐步落地，近期，其在运用三维地震数据猜测盐丘顶面的成果准确度已与人工解说成果相挨近，并大幅度下降盐丘顶底面拾取处理的周期。
大数据技能：大数据技能的系统巨大，根底技能包含数据收集，数据预处理，数据仓库等。正式如此，大数据正在成为各大职业的用来加快数字化进程的必不可缺手法，在地球物理学勘探范畴也不破例，以数字数据为根底的智能化剖析正在逐步替代人工剖析走上舞台。
自监督学习：是在没有清晰供给标签的情况下进行方针标签的自在获取，并经过发掘数据的性质，从中学习并生成所需的标签信息。现在，自监督学习在主动拾取与地表建模范畴正在进行测验。
生成对立网络：对错监督学习的一种办法，可经过两个神经网络之间的相互博弈进行学习，该网络常常用于生成以假乱真的图画数据和改进已有图画数据的质量。这让该技能在智能去除地震道数据噪点以及生成模仿地震道图片数据方面有至关重要的效果。
图画增强：是指运用不同算法针对空域内相关图画数据的灰度变换，对比度，曝光度，高反差进行调整，以让图画变得清晰可见，并去除不必要的噪点。在地球物理学勘探范畴被广泛运用对图画数据的清晰度增强。
三、地球物理学勘探中人工智能的运用使命方向
四、地球物理学勘探部分落地事例简述
WesternGeco：Schlumberger 公司旗下的WesternGeo 可运用深度学习，机器学习等技能多维度剖析地震勘探数据，其间包含盐丘顶底主动化解析，海底地质结构解析，3D地震数据结构层成像。
沙特阿美公司：沙特阿美公司已开端测验运用多层卷积神经网络模型进行断层数据剖析，经过运用超越10万的断层与非断层的样本进行练习，该模型运用地震数据对断层的辨认准确率可挨近74%。
艾默生：艾默生Paradigm子公司运用深度学习以及卷积神经网络将地震道分红一系列堆叠的时刻窗口数据段进行初至有用数据挑选，该模型可有用扫除搅扰数据，并运用能量比法准确初至的对应时刻。
雪佛龙：雪佛龙公司已开端测验运用生成对立网络以进步二维以及三位地震剖面数据的分辨率，该技能可广泛应于针对地震图片数据的超分辨率处理范畴。
美国Los Alamos国家实验室：实验室在测验根据卷积神经网络概念树立全波形反演网络模型“InversionNet”，并参加Atrous卷积模块以提高对地震道数据记载的速度。
五、人工智能技能在地球物理学勘探的局限性
地球物理学勘探数据集不一致：因为在人工智能方面算法和技能的研讨往往需求海量的专业性数据，而在地球物理勘探范畴，组成地震与实践地震的数据集规范并不一致，并且揭露数据集有限，所以人工智能的相关研讨有必定局限性。
六、人工智能技能在地球物理学勘探的发展趋势
电磁，重力，深水正在成为新的地球物理学勘探新范畴：地震勘探一直是地球物理学勘探范畴的中心，但近几年，跟着不知道油气田的物理环境正在变得更为杂乱，后续针对电磁，重力，以及深水勘探的人工智能技能将或许越发重要。
