夜雨聆风原创东方物探公司东方物探公司2026年5月11日 19:08北京
几个月前，西南物探研究院西北室的科研人员，着手在塔西南山前带初至拾取工作中引入 AI 新技术，探索全新突破路径。
以往面对海量炮集，大家总要耗在大量机械、重复的基础性梳理工作上，费时又耗精力。自从用上 AI 智能工具后，这类常规基础活儿全都交由算法承接，把大家从繁琐重复的事务里彻底解放了出来。
“这下好了！AI 把我们重复的基础工作都包了！”
一句话说到了大伙儿心坎里：AI来了，我们的专业角色，也该升级了。
不是选答题，而是必答题。
集团公司将“数智石油”确立为第五大战略举措，实施信息化补强、数字化赋能、智能化发展三大工程，为我们开展业务 AI 赋能指明了清晰方向、规划了落地路径。
我们承担的塔里木探区任务，面对的是塔西南山前带复杂构造、超深层低信噪比资料。
传统处理流程耗时长，环节高度依赖人工参与。一个目标区的精细速度建模，往往耗时数月。
以前总觉得AI离一线还很远。但近两年的实践让我们越来越清楚：推动地震资料处理解释的智能化转型，已经不是一道“选答题”，而是一项必须推进的基础性工作。
AI到底能帮助我们干什么？
智能初至拾取
面对大量老资料和低信噪比资料，人工拾取初至工作量巨大。基于深度学习的图像分割网络，可以实现自动化、高精度拾取。以前一个处理员干好几天的活，AI跑几个小时就能完成。
这不只是减负，更能把人解放出来去做更有创造性的工作。
智能速度建模
速度建模是地震成像的核心。塔西南山前带速度建模长期是突出问题。
全波形反演（FWI）研究多年，始终难以实现工业化落地应用。而深度学习可以优化FWI的梯度更新、提供更优的初始模型、进行低频延拓，这些研究方向让我们看到了突破的希望。
智能断层识别与微断裂预测
塔里木碳酸盐岩缝洞型储层，裂缝预测对天然气产能建设至关重要。以前人工解释断层，不同人结果差异较大。
引入注意力机制、图神经网络等模型，可以更客观地识别微断裂。
AI能够提供更可靠的数据支撑，让水平井轨迹设计、压裂方案优化更有依据。
智能储层预测与烃类检测
利用深度学习建立岩性、物性、含油气性的非线性映射，配合非地震数据开展震电一体化气水识别。过去经验公式稳定性不足，AI能从海量数据中学习复杂模式，提升预测符合率。当然，这条路还很长，但方向是对的。
AI会代替我们吗？
AI不是替代，而是辅助。
它擅长重复性、规律性的工作，比如拾取、分类、识别。但真正理解地质背景、判断勘探方向、承担风险决策，仍然需要物探人员的专业判断。
举个例子：AI可以识别出一百条裂缝，但它看不出来哪条裂缝跟古河道有关——这个需要地质思维。
智能化技术是工具，它的作用是辅助，而不是替代。
我们的态度很明确：主动学习AI，学会驾驭AI
西北室党支部带头学习算法知识，定期组织智能化技术沙龙，带着年轻同事一起攻关，争取形成可复制的工作流程。
物探行业经历了从二维到三维、从叠后到叠前深度偏移的技术跨越。
每一次技术跨越的背后，都是科研专家的迎难而上、潜心攻坚。
这一次，AI来了。
我们依然选择：欢迎它，驾驭它，然后用它找到更多的油气。
图文 | 杨宗青 张晋闽
责任编辑 | 高丰婉
平面编辑 | 李美霖
主编 | 刘长军
审核 | 王丽花 张武 郭冶
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