人工智能技术在石油勘探上的应用研究

近年来，计算机技术的迅猛发展推动了人工智能在各行业的广泛应用，石油勘探领域也不例外。本书重点介绍人工智能在地震相分类、油藏属性预测和井间连通性等核心问题中的应用，阐述特征抽取、特征选择、聚类、分类、回归、时间序列和神经网络等不同类型的人工智能算法在石油勘探中的应用。首先，介绍石油勘探的历史以及数据的采集过程和意义。接着，详细说明不同算法的原理和具体应用。最后，简要介绍作者开发的SeisAI平台，该平台为读者提供了便捷的工具和环境。

目录
“新一代人工智能理论、技术及应用丛书”序
前言
第1章 物探领域发展现状 1
1.1 物探技术简介 1
1.2 发展历史 2
1.3 研究现状 4
1.4 相关研究机构介绍 6
1.5 物理方法相关技术介绍 9
1.6 结合人工智能领域的物探技术 11
1.7 本章小结 11
第2章 石油勘探数据简介与应用分析 12
2.1 数据类型 12
2.1.1 石油勘探数据 12
2.1.2 测井数据 15
2.1.3 生产数据 19
2.2 石油勘探数据集 20
2.2.1 F3区块 20
2.2.2 Volve 22
2.2.3 模拟数据 23
2.3 地震资料处理的三个基本阶段 25
2.4 地震反演 26
2.4.1 简介 26
2.4.2 地震反演技术的发展历程 28
2.4.3 基于人工智能的地震反演技术的研究现状 29
2.5 地震相分类 30
2.5.1 地震相参数 30
2.5.2 机器学习地震相分类 31
2.5.3 图像分割地震相分类 31
2.6 生产预测和井连通性 32
2.6.1 生产预测 32
2.6.2 连通性概念 33
2.6.3 连通性静态分析方法 33
2.6.4 连通性动态分析方法 34
2.6.5 连通性分析模型研究 35
2.6.6 井间连通通路的研究 38
2.7 本章小结 39
第3章 特征工程算法原理与分析 40
3.1 数据预处理 40
3.1.1 空值处理 40
3.1.2 野值处理 41
3.1.3 Z-Score标准化 42
3.1.4 Min-Max归一化 43
3.2 特征选择 43
3.2.1 Filter方法 43
3.2.2 拉普拉斯算子方法 44
3.2.3 Lasso算法 45
3.2.4 方差过滤 46
3.2.5 谱特征选择 47
3.2.6 多簇特征选择 48
3.3 特征抽取 48
3.3.1 主分量分析 48
3.3.2 独立成分分析 50
3.3.3 局部保持投影算法 51
3.3.4 局部线性嵌入 52
3.3.5 奇异值分解 53
3.3.6 t-SNE 54
3.3.7 非负矩阵分解 55
3.3.8 领域保持嵌入算法 56
3.4 特征工程在H6上的应用 58
3.4.1 H6地震属性数据 58
3.4.2 降维属性可视化 59
3.5 本章小结 65
第4章 典型无监督机器学习算法原理与应用 66
4.1 K均值 66
4.1.1 算法简介 66
4.1.2 算法流程 66
4.1.3 算法优缺点 67
4.2 谱聚类 67
4.2.1 算法简介 67
4.2.2 算法流程 68
4.2.3 算法优缺点 68
4.3 模糊 C 均值聚类算法 68
4.3.1 算法简介 68
4.3.2 算法流程 69
4.3.3 算法优缺点 69
4.4 密度聚类算法 69
4.4.1 算法简介 69
4.4.2 算法流程 70
4.4.3 算法优缺点 71
4.5 高斯混合模型 71
4.5.1 算法简介 71
4.5.2 算法流程 72
4.5.3 算法优缺点 72
4.6 BIRCH聚类 72
4.6.1 算法简介 72
4.6.2 算法流程 72
4.6.3 算法优缺点 73
4.7 分层聚类 73
4.7.1 算法简介 73
4.7.2 算法流程 74
4.7.3 算法优缺点 74
4.8 近邻传播聚类 74
4.8.1 算法简介 74
4.8.2 算法流程 75
4.8.3 算法优缺点 75
4.9 均值漂移聚类 75
4.9.1 算法简介 75
4.9.2 算法流程 76
4.9.3 算法优缺点 76
4.10 在H6数据地震相分类上的对比分析 76
4.11 本章小结 81
第5章 典型有监督机器学习算法原理与应用 82
5.1 线性回归 82
5.2 逻辑回归 84
5.3 决策树 85
5.4 支持向量机 88
5.5 贝叶斯算法 93
5.6 K 近邻算法 95
5.7 高斯过程 97
5.8 集成学习 98
5.8.1 随机森林 99
5.8.2 XGBoost 100
5.8.3 纠错输出编码 101
5.9 算法在油藏属性预测上的对比分析 102
5.10 算法在H6数据地震相分类上的对比分析 110
5.11 本章小结 115
第6章 深度学习算法原理与应用 116
6.1 深度学习基础概念 116
6.1.1 深度学习发展历史 116
6.1.2 BP神经网络 117
6.1.3 卷积神经网络 118
6.1.4 循环神经网络 119
6.2 神经网络预测方法 120
6.2.1 基于CNN的波阻抗反演模型 120
6.2.2 基于LSTM的波阻抗反演模型 121
6.2.3 CNN-LSTM融合结构的波阻抗反演模型 121
6.3 算法在油藏属性预测上的对比分析 123
6.4 本章小结 129
第7章 时间序列算法原理与应用 130
7.1 时间序列算法 130
7.1.1 平稳的时间序列模型 130
7.1.2 非平稳的时间序列模型 131
7.2 数据驱动的建模：人工神经网络 132
7.3 基于XGBoost的井间动态连通性模型研究 133
7.3.1 模型分析 133
7.3.2 模型验证 134
7.4 算法对比分析 135
7.4.1 生产预测 135
7.4.2 井间连通 139
7.5 本章小结 139
第8章 SeisAI平台 140
8.1 平台体系架构 140
8.1.1 Spring Cloud简介 141
8.1.2 Seismic微服务简介 141
8.1.3 File-Service微服务介绍 142
8.1.4 前台架构 143
8.1.5 SeisAI算法中台介绍 143
8.2 主要功能展示 144
8.2.1 文件上传 144
8.2.2 文件分块上传 144
8.2.3 文件下载 144
8.2.4 导入SEGY文件 144
8.2.5 Horizon数据导入 147
8.2.6 SEGY数据导出 148
8.2.7 数据挖掘 149
8.2.8 3D数据可视化 152
8.2.9 数据挖掘可视化 155
8.3 本章小结 156
参考文献 157
附录 161