中国人工智能产业发展联盟（以下简称“AIIA”或“联盟”）和中国信息通信研究院（以下简称“信通院”）联合举办的“知识计算和智能决策技术沙龙”以线上会议的方式进行。华为知识计算专家侯圣峦博士对知识计算在油气勘探开发领域的相关工作进行了介绍。

以下为演讲实录：

随着人工智能在行业中的进一步落地深化，行业知识与人工智能的协作方式成为核心难题。在会议上，侯圣峦分析了传统油气勘探开发的难点，提出了全新的思路和方法，重点介绍了知识和数据双驱动的测井油气层识别、测井数据仿真等内容，并对人工智能未来发展作出展望。

（1）油气勘探开发的背景与痛点

在油气行业，石油天然气的勘察、采集、运输、炼化、销售等环节形成了庞大的产业链和复杂的系统工程。测井是该工程中关键的环节之一，具体内容为通过专业设备来测量地下的各种参数，进而解释地下的含油气情况。

侯圣峦介绍，虽然我国油气资源丰富，但是地质情况十分复杂，这使得测井解释过程中存在较多难题与挑战：

一是前期基础数据整理繁琐、涉及资料繁多，工作量大、效率低、周期长。

二是测井评价专业性与经验性强，涉及地层学、沉积学、岩石力学等知识，地质、开发人员短时间内很难掌握。

三是传统岩石物理模型不能有效解决岩性复杂多样、非均质性强的储集层的参数计算和流体识别问题。

（2）知识计算助力解决行业难题

面对油气行业复杂的业务场景，侯圣峦认为行业知识和AI的结合是关键。油气行业中包含大量机理模型、专业术语、专家经验、地质知识、动态开发知识等，如果能把这些知识转化成可计算的模型，让其参与计算，尤其是参与到现有数据驱动的深度神经网络计算过程中，可有效助力行业实现提质、降本、增效。

（3）“知识”+“数据”双驱动，创新助力油气勘探开发

华为构建了勘探开发知识图谱，用知识图谱来关联油气层相关知识，从而建立知识+AI的混合模型助力测井油气层识别。侯圣峦提到，为了解决测井数据保密性高、专业性强导致的数据量小的问题，华为基于知识计算框架和机理模型，进行仿真数据生成，从而有效补充训练数据集，进而训练准确性更好、泛化能力更强的AI模型。

侯圣峦认为人工智能蕴涵无限潜力，虽实际赋能产业领域时间尚短，但未来可能对各个行业的工作模式带来巨大变革，推动产业朝着数字化、现代化、高级化的方向发展。

联盟和信通院面向基于知识的人工智能解决方案、决策服务能力，包括知识图谱、知识计算、知识中台等知识管理工具及平台、智能决策系统及工具等已启动标准制定、评估评测、研究报告、产业交流等工作，欢迎关注和咨询。

联系人：张老师 19852822678（微信同号）

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