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    号外! 人工智能深入油气开发领域

    2016-06-12 15:29 [燃气国际]  来源于:石油圈    作者:石油圈
    导读:人工智能(Artificial Intelligent)近年来火的一塌糊涂,油气行业的人工智能也逐渐的浮出水面。当人工智能技术与油气行业的地震数据相遇,其结果是可以对地下情况进行更加详细准确的描绘,这可以帮助缺乏资金的作业者更高效的钻达甜点,实现收益的最大化。
        人工智能(Artificial Intelligent)近年来火的一塌糊涂,油气行业的人工智能也逐渐的浮出水面。当人工智能技术与油气行业的地震数据相遇,其结果是可以对地下情况进行更加详细准确的描绘,这可以帮助缺乏资金的作业者更高效的钻达“甜点”,实现收益的最大化。 
     
        人工智能逐渐在一些行业取得了成功应用,Nervana System公司将其引入到油气行业用于地震数据分析,帮助作业者对地下情况有更加深入的了解,快速准确识别断层及褶皱,发现油气资源,实现收益的最大化。 此技术的根基是算法,即通过计算机解决复杂的问题。在这些应用中,如何快速准确识别地下断层是至关重要的,它可以帮助发现有开采价值的碳氢化合物资源。 
     
         Nervana System是一家成立仅有两年的公司,Naveen Rao是该公司的CEO,他对大脑和神经网络的概念进行了对比。 
     
        “单个神经元只处理少量的信息,然而将所有神经元结合起来作为一个整体,就可以处理从我们的传感器获取的全部信息了。如何在综合系统或计算机中实现此技术确实难到我们了,但我们最终克服了难题,取得了巨大进展。所有这些近期的突破都基于人工神经网络,还有一些是受大脑启发设计的计算模型。 
     
         这家深度学习人工智能技术公司总部位于硅谷,他们训练人工神经网络根据地震研究数据发现油气资源。一个经验丰富的人工智能技术专家给出了如何在一大堆数据中发现典型油气藏的方法案例:(人工神经)网络可以学习探测地下断层,通过对比方法案例识别数据。 
     
        “从许多专家处得到的信息被封装在计算机的算法中,然后反复应用,”Rao说。Nervana同Paradigm公司合作进行了概念验证,使用Nervana云在三维地震图像中识别地下断层和褶皱。
     
    “我们同Nervana公司的合作目的是使用人工智能技术帮助提高油气勘探的效率。基于深度学习方法,Nervana在其云端成功研发了油气勘探解决方案,可以在不进行人工干预的情况下从三维地震图像中识别大量地下断层。”Paradigm副总裁Indy Chakrabarti在一次声明中说。“Nervana云可以帮助降低地质科学家在重复性工作上花费的时间,从而使工作变得更高效。” 
     
        正如Nervana公司所说,这种人工智能概念也可以用于其他目的,包括: 
     
        提高操作效率。通过分析来自钻井现场传感器的实时数据,作业人员可以做出调整推动生产,降低风险和设备维修次数; 
     
        市场预测。深度学习可以帮助研判宏观经济趋势,从而指导勘探&生产投资。 
     
       “一直以来AI(人工智能)就已经有这样或那样的应用形式了,其目的总是模仿一些动物或者人的能力应用于机器。”Rao说,“过去几年大家逐渐意识到,我们确实可以使用人工智能完成一些单纯用计算机很难解决的特殊任务,其中之一便是计算机视觉,即通过查看摄像机中的图像或者视频捕捉具有价值的信息。” 
     
        图像或者视频可以是任意数据类型的。“我们的目标是使人工智能成为数据专家,Nervana不仅是为能源领域提供使用神经网络处理数据的平台,该系统还可用于卫生保健、财政、零售、农业和工业技术等领域。如果油气行业的数据学家使用我们的工具,那么他的分析工作可以变得更加高效。” 
     
        提高效率、降低成本是目前行业下行期各油气公司不言自明的目标。由于油气供需失衡导致开发商的价格和利润下降,许多公司希望通过技术改善运营状况。 
     
       当Nervana同Paradigm开始概念验证之初,油价在50-60美金/桶。然而油价最后降至30美金/桶以下。 Rao说:“今天的油气市场萧条也对人工智能的研究造成了一定影响,一些研究不得不进行缩减。但我却认为这种经济压力在某些方面是有帮助的,它驱使油气公司对技术更有远见,从而坚守一个更好的底线。当收益和边际利润很高的时候,由于没有足够的竞争压力,你可能对创新投入的较少。” 
     
        “在行业最艰难的时期,当油气公司面对现实并寻求更多创造利润的途径的时候,使用我们的人工智能技术作为解决方案吧!”
     

    (编辑:韩语)

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