“截至2021年12月底，像港10-12-1井27号层这样的低阻油层，我们通过人工智能技术识别出6个，效率比传统人工方式提高了3至5倍，准确率达90%以上。”大港油田采油一厂一级工程师、项目组负责人孙琦说。

孙琦所说的人工智能识别技术，是由大港油田采油一厂组建技术团队研发而成的基于大数据深度学习方法预测低阻油层潜力技术。

大数据驱动业务模式转型

从人工到人工智能

历时57年开发建设，大港油田采油一厂已进入高含水、高采出程度阶段，油藏水淹严重，剩余油高度分散，开发挖潜难度越来越大。

低阻油藏是剩余油油藏的一个组成部分，也是未来油田稳产的资源潜力之一。在多年的开发历程中，采油一厂技术人员发现不少低阻油层受钻井泥浆或构造幅度影响电阻低于5，而实际蕴藏潜力大，但是由于人工识别难度大、耗时多，实施占比非常少，难以高效动用。

精准识别低阻油层发现新“甜点”成为技术人员亟待攻克的一道难关。参考大数据技术在其他行业的广泛应用，抓住大港油田作为集团公司数字化转型、智能化发展试点的契机，采油一厂主导“产学研”多方共建技术攻关团队，制定了应用大数据提高采收率关键技术方法研究目标。

“低阻油层就像散落在谷壳堆里的谷子，在开发初期往往会被误认为是水层就给漏掉了。但是谷子也是粮食，我们要想办法找出来。”采油一厂地质研究所所长杨凯说。

经过近3年自主创新攻关，项目组完成了基于大数据深度学习方法预测低阻油层潜力模型研究及软件开发，标志着低阻油层潜力智能识别技术创新获得突破，开始低阻油藏开发由传统业务模型驱动向数据驱动+模型驱动的转换。

新技术高效解锁“新”甜点

从“大海捞针”到精准识别

“简单说，就是依托数据库把有潜力的低阻油层尽可能地精准筛选出来推荐给技术人员，而不再是传统的人工识别。”项目组成员王晴说。

项目组挑选低阻油层成功经验最多、数据资源最为丰富的港东油田作为试验区，收集了测井、生产、小层、录井等在内的一系列数据，涉及1598口井、7.5422万个小层，时间从1965年至2019年。

从海量数据中精准找出潜力油层，提供核心算法的技术思路是“硬核”武器。项目组在发挥自身技术优势的基础上，邀请智能大数据应用团队和中国石油大学（华东）、中国石油勘探开发研究院和大港油田公司的专家一同攻坚。项目组通过多种人工智能算法，获取已生产的低阻油层数据特征规律，并应用其预测油藏潜力，经过与传统方法的5轮比对、评价、反馈，最终确定了构成模型的5种核心算法。

在潜力层识别模型构建、算法优选、模型运用的过程中，大数据分析技术优势一方面提高了参考数据资料量；另一方面明确量化了低阻油层特征，使得低阻层的识别由人工经验向智能化转变，预测准确率提高到90%以上，工作效率提升了3至5倍。

新模式打通找油新路径

从传统开发到智能开发

2021年8月，项目配套平台软件在局域网内正式上线运行。低阻油层智能识别技术在港东油田的实践，不但大大提高了低阻油藏挖潜效率，而且打开了油田开发的智能模式。

在智能模型识别出的港东油田低阻潜力层中，与传统油藏分析结果相吻合的潜力层共有61个。随后，综合考虑井况、生产情况等因素，项目组选取14个小层进行现场验证，初期日增油81吨，自项目实施以来阶段累计增油1.2万吨，实现了采收率和经济效益的双丰收。

“从目前的应用成效分析，平台软件不但提高了技术人员的工作效率，较高的预测准确率也节省了可观的措施费用。”孙琦介绍说。