本报记者 杨静丽

通讯员 吕 晶 张志恒

8月7日，中原油田物探研究院地震处理所科研人员吕庆达用AI速度扫描软件进行精细速度建模，只见电脑屏幕上地下CT成像快速滚动刷新。“以前五六个人干一周才能完成一个工区的地震成像扫描，现在只需要两个人3天就可以完成。”吕庆达说。

AI软件的“快”，映照出的恰恰是传统地震处理的“慢”与“难”。中原油田探区地质条件以复杂著称。东部东濮凹陷断层密布、断块零散，油气藏分布如同碎片散落；西部普光山地工区地表高差最高达1500米，地震数据信噪比低，深层高陡构造成像难度大。长期以来，地震初至拾取、速度建模、偏移成像全流程高度依赖资深专家人工交互操作，不仅人力成本高、作业周期长，而且标准化程度难以保证。

为此，中原油田联合相关高校开展协同攻关，油田提供一线实测数据与现场验证场景，高校输出地球物理基础理论与核心算法，科研院所打通业务数智化与AI技术落地的“最后一公里”。多方合力构建起“数据层—核心算法层—集成应用层”一体化技术架构，推动地震处理从人工经验驱动迈向人工智能驱动新阶段。

针对初至拾取这一基础而关键的环节，团队研发融合软标签与形态学运算的智能拾取技术。“我们做的就是把AI大模型嵌入专业软件之中，并利用海量数据对大模型进行投喂训练，让AI像经验丰富的拾取工一样能精准识别初至波能量分布。”该油田信息化管理中心勘探开发信息化研究所技术人员李杨表示，AI能实现自动、高效、精确拾取，平均绝对误差较传统硬标签模型降低30%以上。配套的多炮统计智能质检功能，相当于为拾取结果配备了一名智能质检员，大幅提高了数据处理效率。普光山地工区7.4万炮实际资料测试显示，该技术拾取精度优于主流商业软件，处理后的静校正叠加剖面在低信噪比区域成像质量显著提高。

初至拾取是给地震数据定坐标，速度建模则是给地震波测速定轨——速度不准，成像就不真。在速度建模领域，团队研发的速度谱智能快速拾取技术，融合多尺度动态感知与物理一致性约束，兼顾宏观速度趋势与弱能量特征，处理效率较人工拾取提高40倍以上。“相当于原本一个月的工作量，如今压缩到一周以内即可完成，且速度吻合率达到90%以上。”该油田物探研究院地震资料处理研究所博士后国运东表示。配套的智能化百分比速度扫描技术，通过多属性定量评价筛选最优速度场，在普光三期工区实现了速度建模精度与成像效果双提升。

有了精准的速度模型，偏移成像才能更清晰。在偏移成像环节，传统最小二乘偏移需要数十次迭代计算，算力消耗巨大。团队研发基于生成对抗网络的智能最小二乘偏移技术，通过一次网络推理即可收到传统方法数十次迭代的成像效果，相当于把反复试错变成了一步到位，大幅降低算力与存储成本。雷页1井探区三维数据测试表明，该方法可有效压制偏移噪声、增强弱能量区反射信号强度，在复杂构造区表现出良好适应性。

下一步，中原油田将持续向地震精细解释延伸，迭代优化断层识别、层位自动追踪、储层智能预测系列模块，逐步完善“地震处理—解释”全流程智能化体系，让“AI+物探”在复杂探区勘探提质增效中释放更大能量。