馮 程，祁利祺，殷 文

（中國石油大學(xué)〔北京〕克拉瑪依校區(qū) a.石油學(xué)院；b.文理學(xué)院，新疆 克拉瑪依 834000）

引言

在人工智能的浪潮驅(qū)動下，以及國家提出“雙碳”的時代背景下，地球物理測井教學(xué)向智能化方向轉(zhuǎn)型，已經(jīng)成為主要的目標(biāo)任務(wù)之一，這對能源行業(yè)的教育事業(yè)是一項巨大的改革創(chuàng)新［1］。隨著油田勘探開發(fā)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，油藏的探明儲量和開發(fā)程度越來越高，但當(dāng)油藏進(jìn)入開發(fā)中后期時，產(chǎn)量和效益會逐漸降低［2-3］，基于人工智能手段充分利用測井?dāng)?shù)據(jù)資源，無疑成為縮減成本不可替代的手段。人工智能是互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)的一個重要分支［4］，以點帶面地促進(jìn)了地球物理測井各個領(lǐng)域向智能化的方向發(fā)展［5］，非常受用于基于測井資料評價儲層參數(shù)這類復(fù)雜的非線性問題［6］。近年來，許多科研工作者將這些技術(shù)引入地球物理測井的多個應(yīng)用當(dāng)中，且都取得了不錯的效果［7-10］。人工智能與地球物理測井結(jié)合所帶來的優(yōu)勢應(yīng)該遠(yuǎn)不止于此，但是目前國內(nèi)還缺少應(yīng)用人工智能方法系統(tǒng)解決油藏評價的實例。例如面對大規(guī)模老井復(fù)查的龐大工作量問題，只有高效率的人工智能方法才能妥善解決，因此，油田行業(yè)急需補(bǔ)充大量的將測井與人工智能學(xué)科相互融合的應(yīng)用型人才。

綜觀當(dāng)今的整個石油教育行業(yè)，構(gòu)建專業(yè)的人工智能測井技術(shù)體系，培養(yǎng)優(yōu)秀的智能化測井人才，形成良好的智能化測井平臺是大勢所趨，也是未來的方向與目標(biāo)，這是石油行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要一步。盡管如此，地球物理測井中人工智能的教學(xué)內(nèi)容還是相對不足，學(xué)校的教育還是以傳統(tǒng)測井方法為主，所以填補(bǔ)這一部分的空白是未來需要努力的方向。

一、地球物理測井專業(yè)課程建設(shè)現(xiàn)狀

勘查技術(shù)與工程是以石油、礦產(chǎn)所處的地質(zhì)環(huán)境為研究對象，運用現(xiàn)代設(shè)備對地球進(jìn)行探測，并利用信息處理技術(shù)對得到的資料進(jìn)行處理，從而解決地下資源分布、地質(zhì)災(zāi)害等問題的專業(yè)。其主要包括物探、測井和鉆探工程三個方向。本文主要是展開對勘查技術(shù)與工程（測井方向）的課程安排改革方法的研究。

目前主要的測井方法有電法測井、聲學(xué)測井及核測井，每種方法的測量參數(shù)及反映的信息各不相同，因此需要結(jié)合多種測井方法來反映地質(zhì)環(huán)境的整體情況。首先通過電磁、聲學(xué)等設(shè)備測量并采集井壁周圍地層中的信號響應(yīng)；其次將所測得的響應(yīng)信號通過數(shù)字信號處理等方法轉(zhuǎn)換為測井曲線；最后地質(zhì)人員對其進(jìn)行綜合解釋，分析得出地層的巖性、物性、電性、含油性等特征。上述流程簡化為資料收集、處理和綜合解釋三部分，其課程設(shè)計如圖1所示。

圖1 地球物理測井專業(yè)課程組成關(guān)系

在圖1中，專業(yè)基礎(chǔ)課、測井核心課、測井資料分析和測井資料應(yīng)用這四個模塊組成了勘查技術(shù)與工程（測井方向）的課程核心，其模塊與模塊之間的關(guān)聯(lián)性強(qiáng)。第一個模塊是專業(yè)基礎(chǔ)課模塊，該模塊注重對專業(yè)理論知識的學(xué)習(xí)，為后續(xù)課程的進(jìn)一步學(xué)習(xí)打牢了基礎(chǔ)，如“巖石物理基礎(chǔ)”“彈性波動力學(xué)”等；第二模塊為測井核心課，是在專業(yè)基礎(chǔ)理論知識的基礎(chǔ)上，結(jié)合測井相關(guān)知識而建立的核心課程，如在學(xué)習(xí)“巖石物理基礎(chǔ)”后，可以進(jìn)一步了解“聲波測井”的基本原理及應(yīng)用；第三個模塊為測井資料分析，其對在前一模塊涉及的測井方法收集到的資料進(jìn)行分析處理，如“測井解釋與數(shù)字處理”等；第四個模塊為測井資料與應(yīng)用，該模塊注重對前三個模塊知識的融會貫通，并能應(yīng)用于實際生產(chǎn)，如“測井資料綜合解釋”等。

二、人工智能的需求同課程體系存在的問題

測井信息具有數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)量大和多源異構(gòu)等數(shù)據(jù)特征［3］，而人工智能在解決大數(shù)據(jù)問題上具有明顯的優(yōu)勢。而在實際的測井生產(chǎn)中已經(jīng)有人工智能與測井相結(jié)合的先例，并且取得了良好的效果。人工智能可以在很多方面與測井相結(jié)合：（1）測井曲線方面。由于機(jī)器或人為等因素不可避免地出現(xiàn)了測井曲線的失真或缺失，而人工智能算法比傳統(tǒng)的經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃投嘣€性回歸方法能更好地補(bǔ)全缺失的曲線數(shù)據(jù)［11-13］。（2）巖性識別方面。人工智能算法可以進(jìn)行監(jiān)督和半監(jiān)督的數(shù)據(jù)分類，而測井?dāng)?shù)據(jù)通常數(shù)據(jù)量龐大，因此利用人工智能算法進(jìn)行巖性識別既不用擔(dān)心數(shù)據(jù)量不足的問題，又可以節(jié)省人力、物力［14］。（3）儲層參數(shù)方面。傳統(tǒng)物性參數(shù)通過經(jīng)驗公式建立模型計算，但是在非均質(zhì)性較強(qiáng)的地層中很難建立測井曲線數(shù)據(jù)與物性參數(shù)之間的關(guān)系［15］。而人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力，能建立測井曲線與物性參數(shù)的非線性模型?？傊?，人工智能的優(yōu)勢在于處理大數(shù)據(jù)問題。人工智能與測井相結(jié)合是一個新的領(lǐng)域，將人工智能引入測井，將為測井的多解性和不確定性提供新的思路與方法。通過地球物理測井專業(yè)課程建設(shè)與人工智能的需求對比可以看到，當(dāng)前的課程設(shè)置沒有將測井與人工智能相結(jié)合，主要存在以下問題：（1）測井課程與人工智能課程相互獨立，導(dǎo)致課程的連通性差，不易于課程學(xué)習(xí)與理解，難以將測井與人工智能相結(jié)合。（2）測井課程設(shè)置注重測井的基本原理，測井課程與人工智能的結(jié)合不足。（3）課程側(cè)重傳統(tǒng)測井方式，缺少對當(dāng)前國外前沿技術(shù)的引進(jìn)。

三、課程改革思路及具體措施

在新工科背景下，需要結(jié)合新時代的發(fā)展對高校的人才教育和培養(yǎng)模式提出更高的要求。2018年10月31日，中共中央政治局就人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢舉行第九次集體學(xué)習(xí)，習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，加快發(fā)展新一代人工智能是我們贏得全球科技競爭主動權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手［16］。人工智能的地位已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略的重要位置，它必將成為新時代科技工業(yè)革命的“領(lǐng)頭羊”。此外，人工智能的脫虛向?qū)嵰呀?jīng)在地球物理的多種應(yīng)用中取得了很好的成效。因此，新工科背景下的地球物理測井專業(yè)課程改革思路必須在以學(xué)生為主體和以課程大綱為核心的基礎(chǔ)上，與體現(xiàn)新時代特色的人工智能相結(jié)合，才能保證課程內(nèi)容能夠體現(xiàn)世界前沿的專業(yè)技術(shù)水平。

課程改革思路總體如下：（1）理論課程除了涉及傳統(tǒng)的基礎(chǔ)理論外，要注重人工智能的理論學(xué)習(xí)，并注意加強(qiáng)地球物理測井與人工智能的學(xué)科融合，培養(yǎng)多層次應(yīng)用型人才。（2）課程設(shè)置內(nèi)容應(yīng)與當(dāng)代人工智能科技應(yīng)用實例相結(jié)合，緊跟世界前沿專業(yè)技術(shù)，注重培養(yǎng)學(xué)生舉一反三和科學(xué)探索的能力。（3）課程應(yīng)設(shè)置新的評價標(biāo)準(zhǔn)，教學(xué)效果檢驗方式應(yīng)與實踐教學(xué)內(nèi)容（如畢業(yè)設(shè)計）相融合，加強(qiáng)學(xué)生利用人工智能手段解決關(guān)于測井資料的實際生產(chǎn)問題的實踐能力，符合目前油氣勘探領(lǐng)域?qū)I(yè)人才和編程人才的雙向需求。

基于上述課程改革思路，結(jié)合人工智能在測井方向的實際應(yīng)用現(xiàn)狀，提出人工智能影響下的“地球物理測井”課程改革的思路及具體措施。（1）加深校企聯(lián)合促人才培養(yǎng)。國內(nèi)高校已經(jīng)認(rèn)識到人工智能在測井行業(yè)的應(yīng)用前景，但是部分高校存在重理論、輕實踐的問題［17］，這導(dǎo)致了學(xué)生缺乏實踐能力，因此要借助與企業(yè)合作的方案增強(qiáng)學(xué)生的實踐應(yīng)用能力。如今一些油田企業(yè)也開展了許多相關(guān)項目，但是油田的部分工程師只接受過傳統(tǒng)的測井學(xué)習(xí)，沒有接觸過人工智能，專業(yè)的人工智能工程師和油田企業(yè)的工程師在溝通的過程中存在困難，因此培養(yǎng)復(fù)合型人才十分重要。從短期來看，改革考核評價體系影響的是學(xué)生的分?jǐn)?shù)，但是長遠(yuǎn)來看，要想加強(qiáng)校企合作，這一措施不可或缺。以中國石油大學(xué)（北京）克拉瑪依校區(qū)為例，該高校位于新疆克拉瑪依市，與新疆油田等企業(yè)鄰近，有著得天獨厚的地理優(yōu)勢。為了培養(yǎng)人工智能與測井技術(shù)的應(yīng)用型、復(fù)合型人才，該校與多家企業(yè)聯(lián)合制訂培養(yǎng)方案，委派學(xué)生前往各企業(yè)學(xué)習(xí)交流，將人工智能算法理論應(yīng)用于實際油田工作中，提升應(yīng)用實踐的能力。（2）考核評價體系的變革?？紤]到許多學(xué)生只學(xué)習(xí)過傳統(tǒng)的“地球物理測井”課程，沒有系統(tǒng)地學(xué)習(xí)過人工智能，為了提高學(xué)生的積極性和參與度，激發(fā)其對人工智能的興趣，可以將人工智能的相關(guān)內(nèi)容融入課程最后的考核評價中。人工智能和地球物理測井是兩個跨度較大的學(xué)科，想要讓人工智能在測井中得到充分的應(yīng)用，基本的知識儲備是不可或缺的，而且從國情和能源行業(yè)的行情來看，兩者的結(jié)合是大勢所趨，是未來發(fā)展的一個重要方向。（3）人工智能與實踐活動和創(chuàng)新平臺的深度融合。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法的發(fā)展，極大地影響了勘查技術(shù)與工程專業(yè)測井?dāng)?shù)據(jù)處理和解釋步驟。隨著數(shù)據(jù)量的增大，更多的地質(zhì)信息蘊含于測井?dāng)?shù)據(jù)當(dāng)中，因此我們更應(yīng)注重培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)挖掘能力。在實踐課程的安排上，應(yīng)當(dāng)借助MOOC平臺、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目引入人工智能算法的學(xué)習(xí)，拓寬學(xué)生的知識面。同時，在課余時間多鼓勵學(xué)生參加“全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽”“全國大學(xué)生測井技能大賽”等競賽以鞏固學(xué)生的編程能力及專業(yè)知識。另外，在畢業(yè)設(shè)計中可以多加入與人工智能相融合的課題。通過融合人工智能算法的實踐教學(xué)，學(xué)生能夠通過其他領(lǐng)域的方法來掌握實際地質(zhì)問題的方法與步驟，也能夠激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

結(jié)語

人工智能結(jié)合測井是測井領(lǐng)域的發(fā)展方向，具有學(xué)科交叉、應(yīng)用性強(qiáng)等特點。復(fù)合型、應(yīng)用型的測井專業(yè)人才培養(yǎng)符合國家高效人才培養(yǎng)定位，市場需求廣大，在立足專業(yè)基礎(chǔ)教學(xué)的前提下，課程教學(xué)應(yīng)吸收人工智能在數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢和長處，重點建立和完善兩者融合的知識體系，突破傳統(tǒng)課程教育方式的束縛，以調(diào)動學(xué)生的主觀能動性為核心，充分發(fā)揮線上教學(xué)平臺和校企項目的優(yōu)勢，把學(xué)生的實踐能力和創(chuàng)新能力提高到新的高度。地球物理測井專業(yè)課程結(jié)合人工智能體現(xiàn)了課程教學(xué)的先進(jìn)性，促進(jìn)了測井專業(yè)健康持續(xù)的人才建設(shè)。

（課題組成員：馮程、祁利祺、殷文、張盼）