中国石油大学(北京)王尚旭教授课题组：人工智能地球物理勘探

随着我国油气资源的勘探开发程度不断加深，油气勘探稳步向低孔渗、隐蔽性、非常规和双复杂(复杂地表、复杂构造)等方向发展，深层和超深层、深水和超深水等成为目前保障油气增储上产的主要领域。日益复杂的勘探目标需要更精确、更高效和更经济的地球物理勘探技术为油气藏的持续发现提供支撑。2018年以来，以大数据和深度学习为标志的新一代人工智能技术由于解决复杂非线性问题能力的优势，已经成为地球物理勘探领域新的研究热点和重要的创新驱动力。

▲ 模型驱动与数据驱动的联系与区别

▲ 模型驱动与数据驱动反演的高分辨率结果对比

以地震高分辨率处理为例，图 (a)为待处理的地震图像，图 (b)为基于模型驱动方法得到的高分辨率反演结果，图 (c)为基于数据驱动方法得到的高分辨率反演结果。三者对比说明数据驱动方法完成了由观测数据学习并发现新知识的过程，实现了原始数据的深度挖掘，发现了地震图像左下角隐含的河道信息，获得了超出模型驱动方法性能的预测结果。

结合地球物理勘探技术特点和多源、多尺度数据特征，将人工智能技术应用到地震资料处理、解释和反演的技术环节，发展与完善人工智能地球物理勘探理论，形成定量化、精准化、智能化、一体化的地球物理勘探技术，有望突破传统地球物理勘探理论与技术框架的瓶颈，提升地下油气藏的描述精准度，推动并实现人工智能在地球物理勘探领域的工业化应用。

《人工智能地球物理勘探》（王尚旭, 袁三一著. 北京 : 科学出版社, 2025. 1）在概述人工智能与地球物理勘探的基本原理及二者关系的基础上，总结了以深度学习为代表的新一代人工智能技术在地球物理勘探领域中取得的研究进展与核心成果；主要介绍不同人工智能算法在地震资料处理、地震资料解释、地震资料反演和储层流体预测四大类场景中的实现原理及数值模拟数据、物理模拟数据和实际数据的效果分析，并对人工智能地球物理勘探的未来发展方向进行总结与展望。

全书所列的成果内容是中国石油大学(北京)油气人工智能研究课题组协同努力完成的。本书的撰写和出版以期达到以下三个目的：

• 一是系统总结人工智能在地球物理勘探领域的发展历程、研究成果和未来发展方向；

• 二是将人工智能地球物理勘探的基本理论、方法原理、应用场景和典型案例介绍给国内的地球物理从业人员，推动人工智能在油气地球物理勘探中的应用与发展；

• 三是提升地球物理勘探描述地下地层构造形态和储层性质的准确性与时效性，服务于国家油气资源的精细勘探与开发。

本书展示了30余种人工智能算法在13种典型地球物理勘探问题中的应用实例及效果。第2章～第5章分别介绍人工智能在地震资料处理、地震资料解释、地震资料反演和储层流体预测中的研究进展、算法原理、案例分析和未来展望。

案例：数据与模型联合驱动波阻抗反演

这是一种基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法(简称数据模型联合驱动方法)。该方法的主要思想为利用人工智能反演的波阻抗模型为传统基于模型的反演提供低频信息更丰富的初始模型，从而改善后者的波阻抗反演精度。本书从方法原理、合成数据分析和实例分析三个方面介绍该方法。在此展示部分关键图片如下：

▲ 基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法流程

▲ 数据与模型联合驱动波阻抗反演结果

▲ 模型驱动、数据驱动和数据与模型联合驱动方法预测的波阻抗推导出的反射系数的归一化振幅谱对比

▲ 三种方法的实际数据测试结果对比

▲ 三种方法在W5井位置预测的波阻抗曲线对比

本书是国家重点研发计划“变革性技术关键科学问题”专项项目“高分辨率地震实时成像理论与技术”(负责人：王尚旭；批准号：2018YFA0702504)、国家自然科学基金面上项目“模型和数据联合驱动的叠前时间偏移速度建模流程智能化研究”(负责人：袁三一；批准号：42174152)和“五维叠前地震信息驱动的深度学习致密砂岩储层表征机制及含气性预测”(负责人：袁三一；批准号：41974140)、中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学(北京)战略合作科技专项课题“多源信息深度融合的储层预测和精细描述”(负责人：袁三一；批准号：ZLZX2020-03)、中国石油天然气集团有限公司科技管理部项目“物探应用基础实验和前沿理论方法研究”(负责人：袁三一；批准号：2022DQ0604-01)共同资助的研究成果，本书的出版得到了中国石油大学(北京)学术专著出版基金的资助。同时，也获得了中国石油勘探开发研究院西北分院、中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司、中国石化石油勘探开发研究院、中国石油集团科学技术研究院有限公司等单位的大力支持。

本文摘编自《人工智能地球物理勘探》（王尚旭, 袁三一著. 北京 : 科学出版社, 2025. 1）一书“前言”，有删减修改，标题为编者所加。

(中国石油大学(北京)学术专著系列)

ISBN 978-7-03-079029-3

责任编辑：万群霞 崔元春

本书适合从事地球物理勘探与人工智能交叉研究的本科高年级学生、研究生阅读，也可以供高校、企业、科研院所等从事人工智能地球物理勘探及其他应用场景相关的研究人员借鉴与参考。

（本文编辑：刘四旦）

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