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编者按 在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑各行各业，石油物探领域也不例外，公司各单位正积极拥抱AI技术，推动勘探效率的飞跃与成本的优化。

本期专版聚焦公司各单位在AI应用中的创新实践与未来展望，一同感受在数字化浪潮下，人工智能技术与石油物探领域深度融合，为物探业务带来的突破性变革。

海洋物探分公司

生成式AI 赋能海洋石油勘探开发

海洋石油勘探导航软件开发项目迎来了一位“得力助手”——生成式AI，它的应用引发了一场工作效率与质量的变革。

以往，技术人员在海洋石油勘探导航软件开发过程中，面临着大量重复性工作的“泥潭”。尤其是代码编写环节，手动敲下一行行基础代码，耗费着他们大量的时间与精力。随着生成式AI的引入，这一困境得到了极大改善。AI如同一位智能工匠，能够精准地根据开发者的需求，快速生成代码模板或框架。技术人员无需再花费数小时甚至数天的时间去手动编写那些繁杂的基础代码，只需在AI生成的雏形上，进行个性化的雕琢与完善。这一变革，让他们得以从重复劳动的枷锁中挣脱出来，将更多的精力聚焦于解决复杂问题，探索创新开发路径。

测试环节同样是软件开发的重中之重，而测试用例的编写常常让技术人员头疼不已。要确保软件在各种复杂场景下都能稳定运行，就必须编写全面且细致的测试用例，覆盖每一个可能出现问题的角落。但人为编写难免存在疏漏，且效率低下。生成式AI为这一难题提供了完美解决方案。它宛如一位洞察全局的军师，依据功能描述，迅速自动生成详尽的测试用例，全方位涵盖各个场景，不放过任何一个潜在风险点。这不仅大大提升了测试的效率，更将准确性推向了新高度，使得软件的质量得到坚实保障。

生成式AI 的成功应用不仅提升了开发效率和质量，也为未来在更多领域的应用奠定了基础，助力各行各业开启高效发展新篇章。

（牛海宾）

大庆物探研究院

AI 重塑地震资料处理未来图景

在地震勘探领域，人工智能正为这项传统技术注入新活力。在大庆物探研究院西部资料处理室，依托卷积神经网络构建的智能系统，如同拥有千万个“数字神经元”的地质学家，通过逐层提取地震波形的空间特征，捕捉人类肉眼难以辨识的细节，实现对初至波的毫米级识别。这种深度学习机制突破了人工拾取的经验局限，尤其在低信噪比区域展现出卓越的解析能力。

以平昌南项目为例，传统人工拾取需10人团队连续工作20天，而AI系统仅需1名工程师操作6天即可完成45000炮数据的精准处理，效率提升30倍。这不仅是一次效率的飞跃，更是勘探行业工作范式的根本转变。AI将技术人员从重复劳动中解放，使其专注于质控优化与模型迭代。AI系统还推动了质量控制的范式升级。传统人工拾取中的主观差异被智能算法的标准化处理取代。通过建立涵盖不同地表类型和地质条件的模型库，AI能智能适配复杂场景。在最新处理的7个项目中，AI系统在复杂构造区域的初至识别精度已超越人类工程师平均水平。

尽管AI系统在可控震源数据解析精度上仍与人工拾取有7%的差距，但技术团队正通过动态种子炮选择机制和实时质控反馈系统，以每月15%的速度提升模型泛化能力。未来，迁移学习技术的引入将实现跨区块模型共享，大幅缩短新工区的模型训练周期。

这场技术革命不仅是效率的量变，更是人类认知方式的质变。每一次神经网络的优化，都在为揭开地球深部奥秘增添新的可能。

（王芹 张锐）

装备服务中心

物探测量施工迈入智能化

装备服务中心长庆作业部自主研发的“专业化项目组智能管理系统（SmartTeamV1.0）”在多个勘探项目投入应用，标志着物探测量施工迈入智能化管理阶段。该系统融合多项人工智能技术，成功破解传统工序管理的效率瓶颈，在信息录入、施工进度推演、任务调度等核心环节实现效率的极大提升。

面对动辄百人规模的测量项目组管理难题，长庆作业部利用专业化智能管理系统正改变“游戏规则”。该平台集成了三大AI核心模块。智能语音中枢：将管理人员口述的各类人员、设备信息实时转化为结构化表单，数据录入速度较传统方式提升3倍。生产进度推演：基于GRU（门控循环单元）神经网络构建的时序模型，通过标准化处理项目各节点及运行数据，实现施工进度预测及资源配置准确率达91.2%。动态调度系统：融合大语言模型与运筹优化算法，可依据设备状态、人员技能、小组历史表现等8项指标自动生成最优任务调度方案，较传统分配方法节约85%的时间。

在AI深度赋能下，物探行业正重塑岗位职能与能力。AI提杆识别软件担当七成钻井识别重任；项目管理人员的数据统计，由手工跃升至智能系统输出；软件开发人员借AI辅助工具，不仅开发效率倍增，更能轻松驾驭不同的开发语言，拓宽了能力边界。

“以前我每天完成文档、数据管理和信息录入至少要3-4个小时，而用了新的智能管理系统之后，20分钟时间不到，就完成了当天全部任务。”测量项目长吕宝荣兴奋地说。

（张宁 史小奇）

青海物探分公司

智能算法重塑地震勘探初至拾取

在地震勘探中，静校正处理是确保地下构造成像精度的关键，而初至拾取作为其核心环节。面对海量数据与勘探精度的双重需求，传统方法效率瓶颈日益凸显。近年来，以TimerAI为代表的AI技术深度融入静校正领域，初至拾取的效率与精度实现跨越式突破，标志着地震勘探迈入“智能静校正”时代。

初至拾取的效率之困

初至拾取直接影响静校正效果与近地表建模精度，传统方法面临三重挑战：人力密集：人工逐道识别初至波耗时极长，万道级数据需数周处理，人力成本高。主观偏差：技术人员对初至波起跳点的判定标准不一，导致结果一致性差。复杂场景失效：在低信噪比、复杂地表（如山地、沙漠）或近地表速度剧烈变化区域，人工拾取错误率激增。

破解效率与精度的“不可能三角”

在2024年鄂博梁III号项目中，TimerAI通过“AI智慧三步走”策略，显著提升效率。提供学习资料：选择工区内不同地表的种子炮，结合智能拾取与人工调整，建立全局一致的初至拾取标准，形成“超仿真试题”。模型训练：根据种子炮标签训练模型，直至损失函数值小于5E-5，确保模型精通每一处细节。高效实战：以成熟模型为基础，一键批量处理初至拾取。TimerAI仅用32天完成该项目163152炮、每炮44800道的初至拾取，效率较传统方法提升40倍。

从“经验依赖”到“数据智能”

TimerAI的应用不仅带来效率变革，更推动地震勘探迈向“数据智能”新纪元。未来，静校正的智能化潜力将加速释放。

（何丽）

塔里木物探分公司

钻井视频智能化识别系统“上岗”

塔里木物探分公司物探方法研究所的技术人员深入现场，组织地震队员工开展钻井视频智能化识别系统操作培训，为钻井下药视频质控高质量完成筑牢根基。

2016年，塔里木油田公司明确要求物探队的钻井下药视频需100%自检。然而，人工质控检查工作量庞大、耗时费力且效果不佳。分公司技术人员在人工智能领域寻得了破局之法。

人工智能凭借强大的计算能力和深度学习技术，在目标识别与异常检测方面展现出显著优势。2023年底，物探方法研究所一级工程师朱运红带领团队深入探索AI在钻井视频识别领域的应用。通过对智能化地震队系统（Giseis-Map）和地震采集影像智能化安全质量管控软件（GM-VAC）的调研，明确了台盆区钻井视频智能化识别系统软件的需求。与高校合作，团队利用AI分析510个视频文件，制作训练集并完成42510个标签数据，开展12轮深度网络训练，建立了基于目标跟踪和高度曲线的井深算法等关键技术。2024年底，团队成功研发出钻井视频智能化识别软件系统，为物探领域带来重要突破。在软件初运行时，视频识别准确率达到了92.3%。此后，团队对该系统进行多次迭代升级，截至目前，识别准确率高达98.8%。

AI智能化识别系统有效降低人工使用成本，提高质控时效性，切实将技术成果转化为新质生产力和核心竞争力。

（李瑞 李涛）

辽河物探分公司

AI 技术开辟智能飞行新航道

辽河物探分公司紧抓AI智能与勘探项目的深度融合，深挖无人机航测技术领域多元化应用，大幅提升整体工作效率。

复杂的地表环境是制约项目高质高效生产的关键因素，传统的人工勘察方式耗时耗力，难以精准掌握地表信息。为此，分公司将目光投向了“无人机技术+人工智能”的组合。

2024年正宁东三维项目工区60%以上地表被茂密植被覆盖，林区、河套区等关键区域难以精准核查。航测中心采用无人机搭载激光雷达设备，对工区进行飞行扫描，精准生成三维点云模型，再通过AI算法对模型点云分类，剥离非地表点，清晰还原被植被遮挡的道路、陡坡和断崖等地表特征，大幅提高了勘察精度，有效规避了现场作业风险。同年5月，航测中心奔赴山西保德煤层气气区，协助排采人员进行井场和集输管线的巡查工作。无人机利用双光相机和甲烷探测仪实时监测甲烷含量。此外，无人机采集的图像数据还会实时传输至管道巡检智慧中心，通过人工智能快速识别限制区域内的危害因素，并自动生成巡检报告。这一系列智能化操作，不仅提高了巡检效率，还大幅降低了人工成本和安全风险。

未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，这种“无人机+AI”的模式将在更多领域发挥其独特优势，推动勘探行业向更高效、更安全、更智能的方向迈进。

（柳忠学 党建锋）

长庆物探分公司

AI “智”援

在长庆物探分公司280队引入豆包、DeepSeek等AI软件应用于日常工作，显著提升了工作效率，为物探队生产带来了质的变化和提升。

安全员宋立增回忆，以往编制作业计划书要跑现场、查资料、汇总数据，再逐步调整格式，过程繁琐，耗时长达半个月，地形复杂时间甚至会翻倍。如今，他只需将收集整理好的数据输入豆包软件，片刻即可生成一份条理清晰、逻辑严谨的任务书框架，稍作补充即可完成，效率大幅提升。

AI技术在炊事班的推广初期曾遇阻力。面对“AI能否超越传统菜谱”的质疑，炊事班长吴彤钻研豆包功能，从菜谱生成到营养搭配全面掌握。他现场演示输入“150人午餐，食材有牛肉、胡萝卜、西兰花……”后，豆包很快生成一份详细的荤素搭配菜谱。如今，炊事班利用“豆包”规划每日三餐，工作效率得到了明显提升，炊事班的工作氛围也愈发活跃，大家干劲十足。

设备维修方面，AI技术同样发挥出色。修理工周西宁遇到水泵突发故障，错综复杂的机械构造让他无从下手。通过豆包软件输入问题描述，几秒内便获得详细的分析和解决方案：低温导致润滑油黏度增加，建议预热并更换低温润滑油。周西宁依计而行，水泵成功启动。

AI技术的应用让280队的工作效率直线上升，员工热情高涨。未来，280队将继续探索AI技术的更多应用场景，为物探事业注入源源不断的活力。

（李鹏飞 倪秉成）

乌鲁木齐分院

AI破解复杂地质勘探难题

在准噶尔盆地西北缘的玛湖地区，研究院乌鲁木齐分院通过自主研发的全三维层位智能解释与AI断层识别技术，成功破解复杂地质条件下的勘探难题，将层位追踪效率提升50%以上。

玛湖地区地质结构复杂，层位追踪、油气预测和钻井困难。传统的手工追踪方法主观性强、准确性难以提升。

乌鲁木齐分院北疆一室研究团队瞄准AI技术的智能化优势，构建了涵盖数据预处理、特征提取、模型训练及实时优化的全流程解决方案。通过机器学习与深度学习算法，系统能够自动识别地震数据中的地质层位特征，精准捕捉50米大断距不连续区等关键信息，大幅降低人工干预的误差风险。团队研发的全三维层位智能解释技术，实现了层位解释的自动化和智能化，能够准确快速地追踪地质层位，显著提高了勘探效率。在玛东连片三维工区测试中，超限网格占比由66.7%降至10%以下，层位一致率提升至97.5%。

针对断点清晰度不足，团队开发的AI断层识别模型能够自动识别和分析地震数据中的断层特征，准确识别大断层并指导断裂组合，实现对断层的精准定位。据统计，该技术不仅有效提升大断裂识别速度，准确率也提高近40%。

从“人工耗时”到“智能秒级”，从“模糊判断”到“精准定位”，乌鲁木齐分院的成功实践，充分展示了人工智能技术在油气勘探领域的巨大潜力和广阔前景。

（向文超）