夜雨聆风工程研究中心常年面向国内外高校、科研院所及相关行业企业设立开放基金课题，瞄准全球油气勘探前沿技术和产业趋势，围绕地球物理基础理论、前沿技术及应用基础开展研究攻关，聚焦人工智能与地球物理交叉融合领域布局专项研究，依托开放课题搭建产学研协同创新载体，聚力突破油气勘探关键技术瓶颈，推动行业技术迭代升级，培育产学研深度融合的高层次科研人才。
一、开放基金支持课题
1、全波形反演深度神经网络梯度预测
地震全波形反演是构建高精度地下速度模型的核心技术，但传统伴随状态法对初始模型依赖性较强，在低频信息缺失时易陷入局部极值，且计算成本高昂。为此，本研究聚焦基于深度神经网络的全波形反演技术，利用神经网络重参数化改善梯度计算的稳定性，并将波动方程隐含的物理规律融入网络训练过程，确保预测梯度的物理自洽性。最终实现梯度场的快速估计与稳定更新，从而降低全波形反演对初始模型的依赖，且对低频信息不足有很好的适应性，增强反演收敛的鲁棒性并提高计算效率，为复杂地质条件下的速度建模提供新途径。
2、智能化面波反演技术研究
面波反演是获取近地表横波速度模型的主要手段，对油气领域横波勘探、工程地震近地表异常检测等意义重大。当前常规面波反演方法主要利用频散曲线、基于1D假设，精度和可靠性受到限制。本课题聚焦智能化面波反演方法，探索通过智能化技术降低反演不确定性、直接利用频散谱或原始地震波形数据、摆脱1D假设实现3D面波反演，提升反演的精度、稳定性，为后续处理提供更精确的近地表模型。
3、高精度地震数据信号智能分离方法研究
地震数据中携带不同地质信息的有效信号，且有效信号与噪声通常是交叉混叠在一起的，实现不同类型信号与噪声的高精度分离对于数据清洗、有效信息的充分挖掘与利用至关重要。本课题聚焦智能化、高精度、通用的信号/信噪分离方法，以斜率或轨迹、频率差异等信息为引导，在高维变换域中实现对地震信号及噪声的智能高精度分离，为后续地震数据处理提供技术支撑。
4、基于多波地震数据的渗透率各向异性预测方法研究
储层渗透性在油气运移、聚集和成藏中发挥关键作用，受构造、断层、裂缝、孔隙、孔隙流体压力、地应力等多种因素影响，储层渗透率往往表现出非线性和各向异性特征。目前，多数储层渗透率预测方法以达西定律和各向同性介质纵波传播理论为基础，不能满足复杂介质非线性渗透特征描述要求，高精度储层渗透率预测至今仍然属于行业难题。本项研究基于弹性波衰减各向异性理论、正交各向异性叠前同时反演以及基于弹性波正交各向异性传播理论的裂缝、孔隙度、孔隙流体压力、地应力、各向异性等参数预测方法，形成考虑孔缝特征和应力场关系的弹性波渗透率各向异性预测技术，实现多角度全方位储层渗透率精细预测，进一步提升储层渗透性描述精度。
5、考虑孔弹性效应的裂缝扩展行为模拟研究
水力压裂过程中，孔隙压力扩散引起的孔弹性效应会显著改变裂缝尖端的局部应力场，从而加剧裂缝的偏转、分支乃至形成复杂缝网。然而，现有压裂设计模型多基于线弹性断裂力学或经典Biot孔弹性理论简化假设，对孔弹性效应与裂缝动态扩展之间的耦合机制认识不足，导致裂缝形态预测与实际监测存在较大偏差。针对上述科学问题，本课题旨在研究考虑孔弹性效应驱动的人工压裂缝网扩展机理、不同条件下孔隙压力扩散对裂缝尖端应力场的扰动规律，进而建立考虑孔弹性效应的流固耦合裂缝扩展数学模型，为复杂储层水力压裂优化设计提供理论依据与计算工具。
6、基于深度学习模型智能化油藏岩相建模方法研究
辫状河等复杂储集体岩相分布具有强非均质性与多尺度结构特征，传统多点统计方法虽能条件化井数据，但模拟结果存在连续性差、河道形态失真等固有问题。生成式人工智能具备优异的多尺度结构学习与生成能力。然而在密集井点条件化时易产生局部岩相异常问题且网络训练高度依赖于高质量标签数据，这些因素制约其工业化落地应用。针对上述挑战，本课题旨在研究针对AI生成式训练的各种典型河流相岩相沉积构型模式标签库库建立、生成式AI密集井点条件下局部异常的成因与抑制条件及AI与多点统计相互结合提高岩相建模条件化和可解释性问题等。为复杂储集体智能岩相建模工业化落地提供理论支撑。
7、多模态RAG系统关键技术研究
在地震数据处理解释领域，知识具有高度专业性、多模态性及强时效性等特点。通用大模型在该领域应用时，存在领域理解偏差、幻觉严重、知识更新滞后等问题。本课题旨在研究面向物探领域的多模态检索增强生成（RAG）技术，构建精准理解、高效检索且易于维护的专业知识管理体系，对提升AI智能体在完成数据处理与软件辅助等任务的准确性与可靠性具有重要价值。探索多模态知识向量化融合与跨模态语义对齐、知识图谱、混合检索与重排序等关键技术，研究多模态上下文融合机制，使大模型能综合图文、音视频等多源知识进行推理生成，并形成实用的知识库迁移维护方案。
8、面向油气勘探实用的物探大模型轻量化方法研究
随着人工智能技术的快速发展和演进，物探大模型正逐步成为地震资料智能解释的重要技术方向，对提升油气勘探智能化分析能力具有重要研究价值。然而，现有物探大模型普遍存在参数量大、算力消耗高、推理速度慢等突出问题，且单一轻量化手段难以同时兼顾模型压缩效率与物探任务预测精度，严重制约了模型的实际部署与应用。为此，本项目以物探大模型的实用化轻量化为核心需求导向，以在保持高精度预测能力的前提下显著降低计算开销与推理延迟为具体目标，拟探索融合知识蒸馏、模型剪枝、量化压缩等多技术协同的轻量化优化路径，形成兼顾效率与精度的模型压缩策略，切实推动物探大模型在油气勘探场景中的落地应用。
二、申请条件
1、开放基金课题申请人由所在单位审核推荐，申请人应具备以下条件:
(1)申请人必须是开放基金课题第一负责人;
(2)遵守中华人民共和国法律法规，具有良好的科学道德;
(3)申请人为所在单位正式员工，具有博士学位或中级及以上专业技术职称;
(4)申请人当年只能申请1项开放基金课题，同一申请人在课题未结题前不得申请新的课题;
(5)申请人具有独立研究能力和五年(含)以上同类研究工作经历；
(6)申请人能保证主要的时间和精力从事开放基金课题研究;
(7)申请人接受并承诺遵守中国石油天然气集团有限公司、东方地球物理公司、油气勘探计算机软件国家工程研究中心科技项目管理、合同管理有关管理制度。
2、开放基金课题申请人所在单位应具备的条件:
(1)须为在中华人民共和国境内注册的独立法人或其他组织，具有独立承担民事责任能力，具有有效的营业执照(事业单位持有事业单位法人证书)；
(2)具有完成开放基金课题所需的实验条件和支持保障条件；
(3)审核并同意申请人的申请；
(4)愿意承担对申请人和开放基金课题的管理和法律责任，并给予担保和支持；
(5)接受并承诺遵守中国石油集团、东方物探公司、油气勘探计算机软件国家工程研究中心科技项目管理、合同管理有关管理制度。
三、申请要求
1、开放基金课题立项申请书的内容包括但不限于:研究内容、研究目标、技术路线、预期成果(效果)、有形化成果(发明专利、PCT专利、科技论文、行业及以上(国际、国家)标准)、课题研究组人员组成及分工、费用预算(不得出现仪器设备等资本化费用)、进度安排(按3个月为阶段安排)，重点突出。
2、开放基金课题经费￥15-20万元，每个课题预期成果包含且不限于研究报告、可验证的算法代码和样例。研究周期为2026年7月-2027年12月（以签订合同为准），最终经费以开题论证为准。
3、申报受理日期截止到2026年6月30日，申请人须将课题申请表的签字盖章扫描件发送至联系人，正式获批后再邮寄正式纸质版，课题申报书模板见附件1,申报材料不得包含任何涉密内容。
4、中心将通过专家评议、择优选择的方式，组织专家对申请人提交的申请书进行评审，评审结果在油气勘探计算机软件国家工程研究中心网站公告(https://www.gs.com.cn)，开题论证通过后签订委托技术开发合同。
5、开放基金课题在执行期间形成的有关专利、论文、专著、研究报告等知识产权，第一完成单位署名须为中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司、第二完成单位油气勘探计算机软件国家工程研究中心。
四、联系方式
联系人：
雷娜：0312-3825909 王熙昊：0312-3823946/17695602075
电子邮箱：wangxihao03@cnpc.com.cn
联系地址：河北省涿州市华阳东路物探科技园072750
附件请点击阅读原文获取
(为避免电子邮件未收到，发送后请与联系人电话确认)
油气勘探计算机软件国家工程研究中心
2026年6月8日
