北极圈内收数据，圣诞老人不知情：AI油气勘探应用

美国康菲石油公司除了与中国油气行业的合作发展已经超过三十七年，是中国油气上游领域的重要外国投资商和生产商之外，非常有意思的一点是，康菲石油首席技术官Gregory P. Leveille在《中国能源报》的采访中公开表示，“就大数据应用方面，康菲石油主张让专家和员工都进行实际操作，以提高工作效率。

目前，康菲石油1.1万名员工中有4000名都可以接触，并使用数据库以及相关数据分析工具。”

他强调，“一方面，不断追求高端人工智能技术的研发，同时鼓励和敦促员工学习和应用机器自动化；另一方面，将大数据技术适用于整条产业链，从钻井到运营再到仓库管理等所有领域。”

在另外一家外媒的采访中，这位首席技术官还强调，“石油和天然气行业的发展方式日益要求员工利用前沿的数据分析技能。”

不得不说，数据驱动型文化正在全球领先的石油公司根植。

三、地球物理中，获取数据有何“不易”？

李博士说，油气勘探的技术正在不断进化，行业的数据采集工作有两个特点，

第一个是采集到的数据量巨大，

第二个是数据采集成本非常高昂。

他对“数据量的飞涨”进行了专门地强调。在采集地震数据的时候，数据量大概有多大呢？在一次数据采集周期，两到三个月可以在陆地上可以采到Petabytes单位的数据量。数据已成为石气勘探的重要资产，数据在驱动油气勘探技术创新。

李博士强调，“采集地震数据量是巨大的，海量的，无论你用什么方法，必须要在海量的数据上有一个鲁棒的表现。”

因为昂贵，所以省钱非常重要。

地震数据采集项目是非常花钱的工作，基本都是上亿元人民币起步。但是，如此巨资投入的情况下，数据的状况还未必理想。一方面，利用地表的数据，来刻画地下的信息，并不是直接获得数据的方式。另一方面，采集数据的时候，地表的情况也不容乐观。以阿拉斯加北极圈内的采集项目为例，地表经常有非常严重的风噪音。因为采集到的数据的情况差，必须用一些技术手段把弱信号还原，包括机器学习的方法。

李博士说，“压缩感知地震采集技术，对解决采集成本高的难题有很大的帮助，可以通过一些不规则的采点方式收集地震数据，在降低采集成本，及不受特定限制区域影响的同时，大大提高采集效率和成像分辨率。”

四、机器学习应用的“难点”

“如何通过机器学习的方法把弱信号恢复过来？”对于这个问题，李博士这样回答，“在一个弱信号、强噪音的情况下，处理这个问题的方法并不是技术发展到今天才出现的。过去几十年，整个勘探地震学已经想出了很多解决办法，比如通过建立模型把信号提取出来。”

“这种方法在大多数的情况下（效果）还可以。如果只强调把比较强的信号提取出来的话，困难并不大。难度在于，如何能够把最后的20%的非常弱的信号提取出来，这是地震处理中比较大的问题。在地震行业，是没有标注的数据。地震数据处理中，没有办法对海量的数据进行监督学习技术处理，所以要用无监督学习的方法来进行工作。

有一点很重要，在处理这些数据的时候，有很多经典的、模型驱动的方法。应该充分利用这些样本，不是说有了机器学习技术，其他的就不需要了。所以，第一步，我们需要在一个样本中选取一个方法，建立一个合适的模型。比如说这个信号大致长什么样子，可以把它估计出来。”

“利用一些传统的方法把信号大致估计出来之后，虽然并不能做到百分之百，但是百分之五十非常迅速地可以做到。然后，通过深度学习的方法，确认这个地震信号到底在哪里？这个信号到底长什么样？通过已有样本，反演弱信号，高噪音情况下的反应。一部分是信号，一部分是噪音，噪音是什么呢？噪音在我们看来也是信号。所以在工作的过程中，我们发现把噪音当成信号来处理，对于‘去噪’效果非常，把噪音和信号进行同步处理。说到底，机器学习在这个过程中起到了一个桥梁作用，将基于物理，数学的传统方法和人工智能联系起来”

同样的观点，也来自于全球领先的信息数据分析公司，爱思唯尔（Elsevier）的高级数据科学家沈澄，久居伦敦工作的他在英国天然气勘探公司有着丰富的项目经验。他这样告诉《亲爱的数据》，打一个比喻，挑西瓜的时候，人们通过拍打西瓜听声音，推测西瓜是否成熟。在石油天然气勘探领域，人们在地底下安装很多震动的信号器，然后收集反射回来的声波、频率等信号。就好比能收集到很多很多个敲打西瓜的声音。传感器收集到的信息，作为深度学习输入的数据，从而得到石油储量信息。

深度学习技术对于地球物理领域，有一个比较正面的影响，或者说，就是说一个比较大的作用就是，其实噪音里面包含了很多信息，以前没有办法从“噪声”里找到的信息，这是我们没有办法，用好这个信息。现在这项技术能够从“噪声”中“榨取”更多有用的信息。

在地球物理领域，还有另一个难点。采样率是比较低的。在使用机器学习技术分析图像时，用低分辨率的照片来进行机器学习和高分辨率的照片进行机器学习，这是有很大很大的区别的。现在大家可以轻松地获得高分辨率，比如，两千像素乘两千像素。在地球物理领域，几十米的分辨率已经很高了。毕竟是从地底下上万米采集来的数据。

（编辑：52刷机网）

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