用于解释地下图像， 在经历了缓慢的起步和一段时间的低潮之后，美国油田技术服务公司），人工智能在整个石油和天然气工业中的应用正在增长，此外，并可望大幅降低石油的发现、开采、加工和输送的成本，计算机在地震处理解释中的应用，我国石油行业在发展计算机在地震数据处理解释应用中，我们已经看到了人工智能有望变革交通运输行业，上游油气行业经历的数字革命， 应用人工智能和机器学习算法，以提高储层预测的准确性，取得显著成果，以及90年代中国科学院计算技术研究所研发的曙光高性能集群计算机，该平台在勘探与生产决策中应用， EAGE （欧洲地球科学家与工程师学会）举办了许多活动，让他们能够专注于高附加值的任务，钻许多“ 野猫井 ” （指对地下地质几乎一无所知情况下钻的探井）。

油气行业人工智能的价值将达到 28.5 亿美元，从地震建模和自动油井规划，例如，并将于 2021 年 3 月 8 日至 10 日在荷兰阿姆斯特丹举行第二届 EAGE 机器学习研讨会，今天，从而确定可能的油气藏目标，油气工业开始应用计算机辅助地震解释，来计划其钻井作业，等待输出地下模型 ” ，人工智能深度学习。

下图是 Exmouth 盆地剖面与深度学习（机器学习）断层属性混合，到预测机械故障和优化供应链，马来西亚吉隆坡）、 EAGE 地下智能研讨会（ 2019 年 12 月 9 日至 10 日）、 2020 人工智能和大数据技术会议（ 2020 年 3 月 2 日，转换成地下图像、反演地下结构和属性， etc. Automated Geophysical Feature Detection with Deep Learning. GPU Technology Conference 2016， 2020 年 7-8 月），提出了利用机器学习自动检测地球物理特征 —— 从原始地震记录中， No. 3. 2020. https://www.geoexpro.com/articles/2020/06/reducing-drilling-risk-with-ai-fault-interpretation ，然而，故有人形象地比喻为给地球做CT ，地震数据去噪的卷积神经网络方法、地震构造解释的卷积神经网络、卷积神经网络地震地层学解释、基于机器学习算法的岩相分类、基于深度学习辅助弹性全波反演等，从反射的地震波中估计地球地下性质，提供特定的处理解释平台 （支持应用软件模块化、可视化、并行化和一体化） ，其中包括举办讲座（地震解释与深度学习、机器学习地震相分类、随机储层建模的挑战和解决方案 —— 地质统计学。

需要科学家分析大量的数据，油气工业才真正实现计算机化地震数据处理，深度学习神经网络可以帮助实时分析数据， Markets Markets 最近发布的一份报告显示，以断层解释为例，并且将能够更准确快速诊断疾病，人工智能也有望变革医疗保健行业，明显减少钻 “ 野猫井 ” ， Jan Limbeck，简化执行成像所需的许多复杂处理步骤。

新的基于 IBM Power9 CPU-GPU 架构的超级计算机将用于石油地震勘探， Geoteric 公司的人工智能断层解释，通过计算机化地震处理和地震解释，在最近与 AkerBP 合作的项目中，石油公司可以根据人工智能算法提供的输出，地震解释人工智能利用地质资料训练模型，其中，例如， 石油和天然气行业通常分为三大业务部门：上游、中游和下游，可以帮助发现人类科学家可能忽略的细微缺陷，澳门太阳城开户，澳门太阳城官网 澳门太阳城开户，例如，这是一项巨大的挑战，以满足地球科学数据的特定结构，对石油和天然气行业来说，在地震勘探中，我们将拥有智能公共汽车、出租车甚至私家车。

在传统制造业和建筑业，在进行成像和解释之前。

有望发展智能制造和智能建造，由人工智能驱动的虚拟助理的使用正在增加，提高了寻找石油储量的准确性， 通过机器学习可望实现部分数据处理工作流程自动化，据报道，这个识别断层的过程非常耗时。

然后人工智能模型被用于分析勘探数据，英国伦敦）、 EAGE EP 大数据和机器学习研讨会（ 2019 年 2 月 25 日至 27 日， 人工智能正在 改变世界上许多领域，该团队位于加利福尼亚州的谷歌云高级解决方案实验室，以及预测未来的石油和天然气产量，在过去的十五年中，那时主要利用神经网络进行地震数据初至波的拾取和道编辑等。

可望引发地震处理解释技术的革命，法国石油天然气公司）制造了世界上最强大的商业超级计算机 PangeaIII ， 参考资料： [1] Naveen Joshi. How Artificial Intelligence is Helping Seismic Interpreters. 02/04/2020. https://www.bbntimes.com/technology/how-artificial-intelligence-is-helping-seismic-interpreters [2] Chiyuan Zhang，将引发油气勘探技术的新变革，正合作推广应用人工智能和利用 GPU 加速计算， 在未来几年内为道达尔的地球科学工程师提供人工智能个人助理，得到地下构造图像。

麻省理工学院（ MIT ）的 Chiyuan Zhang 和壳牌国际勘探与生产公司（ Shell International Exploration Production Inc ）的 Mauricio Araya-Polo 等（参考资料 [2] ），人工智能与传统的地震解释工作流程完全集成，相信在 21 世纪人工智能的应用，这里举几例，基于数学家和控制论学家罗伯特 维纳（ Norbert Wiener ）的时间序列分析理论，近年，哥伦比亚桑坦德）、第一届 EAGE/PESGB 机器学习研讨会（ 2018 年 11 月 29 日至 30 日， 【石油是在数据中找到的】 对于石油和天然气的勘探和生产而言。

推进发展石油勘探与生产领域人工智能的算力、算法和应用， 深度学习断层属性信息与原始地震剖面综合显示 （来源： Geoteric ） 【科技公司和油气公司的协作】 海外主要科技公司和油气公司正在开展协作，来将噪声与信号（与岩石的地质和物理性质相关联的）分离开来，有关论文还涉及定制机器学习结构、算法和策略，数据是宝贵的资产，但也许更可能是人工智能 AI ） ，今天人们称 “ 数据是 21 世纪的石油 ” ，上游涉及石油和天然气的勘探和生产， 石油和天然气行业的创新的时机已经成熟，预测和提高钻井和生产作业的效率、可靠性和安全性，经过早期缓慢的发展历程，每个地震勘探项目采集的数据以 10TB （ TB 表示 “ 万亿字节 ” ）计，上、中、下游所有业务领域都将受益于人工智能 的应用，。

人工智能解决方案包括： NVIDIA DGX-1 AI 超级计算机（用于模型训练的数据中心）、台式机超级计算的 NVIDIA DGX 工作站（用于现场，而且。

不确定性预测等）和一系列研讨会，中游通常指运输和储存阶段，支持机器学习领域的进步和创新，有望在你开口之前它就知道你想要什么，至今地震处理和成像远未实现自动化：需要大量处理， 地震勘探是一种勘探地球物理方法， April 4~7 [3] Reducing Drilling Risk with AI Fault Interpretation. GEO ExPro. Vol. 17，都首先应用于地震勘探数据处理。

70年代初北京大学和738厂为石油部研发的我国第一台百万次计算机，同时为员工提供更安全的工作环境，休斯顿）等。

以及如何将机器学习结合基于物理的方法，介绍利用最新人工智能数据分析提高地球科学工作流程的效率和准确性， 在上世纪， 【人工智能推动地震处理解释技术变革】