隨著油氣勘探目標(biāo)日益復(fù)雜，地震勘探技術(shù)亟待升級(jí)。東方物探全球首創(chuàng)的“兩寬一高”技術(shù)成為行業(yè)引領(lǐng)，但其核心環(huán)節(jié)——全波形反演（FWI）因依賴高算力數(shù)值求解（如聲波/彈性波方程），面臨巨大成本挑戰(zhàn)。

2025年5月28日，3000億參數(shù)昆侖大模型發(fā)布會(huì)在京舉辦，全面展示昆侖大模型建設(shè)應(yīng)用成果，見證人工智能對行業(yè)發(fā)展的變革影響。

2024年，中石油啟動(dòng)“人工智能+”行動(dòng)，依托昆侖大模型聚焦FWI科學(xué)計(jì)算攻關(guān)。由中石油東方物探、人大高瓴人工智能學(xué)院、華為計(jì)算產(chǎn)品線AI4S Lab組成的產(chǎn)學(xué)研團(tuán)隊(duì)，突破FWI算力瓶頸，解決FWI正反演過程算力成本高、技術(shù)發(fā)展推廣難的問題。研發(fā)AI驅(qū)動(dòng)的FWI新一代解決方案，實(shí)現(xiàn)地震波求解效率量級(jí)提升，推動(dòng)油氣勘探“AI換芯”進(jìn)程。

該研究基于昇思MindSpore AI4S使能套件，通過數(shù)據(jù)與機(jī)理雙驅(qū)動(dòng)的解決方案、應(yīng)用昇思自動(dòng)微分技術(shù)，并基于擴(kuò)散模型的三維地質(zhì)數(shù)據(jù)生成技術(shù)提升求解效率。

技術(shù)亮點(diǎn)  

圖1. 模型推理過程示意

關(guān)鍵技術(shù)一：

數(shù)據(jù)與機(jī)理雙驅(qū)動(dòng)的波動(dòng)方程智能求解方法

基于神經(jīng)算子構(gòu)建物理引導(dǎo)正演模型框架，深度融合數(shù)值求解器數(shù)學(xué)機(jī)理，增強(qiáng)解釋性與泛化能力。網(wǎng)絡(luò)編碼解析速度場、震源等輸入?yún)?shù)，構(gòu)造物理約束損失函數(shù)。創(chuàng)新采用“混合專家（MOE）預(yù)訓(xùn)練 +微調(diào)”的訓(xùn)練策略，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練分頻段學(xué)習(xí)波場傳播特征，增強(qiáng)對多種震源波形的適應(yīng)能力。少量真實(shí)數(shù)據(jù)微調(diào)提升實(shí)際場景求解能力。推理實(shí)現(xiàn)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測-傳統(tǒng)算法修正”協(xié)同計(jì)算范式，保留求解器高精度的同時(shí)提升聲波方程求解效率1個(gè)數(shù)量級(jí)。

關(guān)鍵技術(shù)二：

基于自動(dòng)微分的反演框架

基于MindSpore自動(dòng)微分框架，構(gòu)建可微分正演流程，從而在反演中省去傳統(tǒng)伴隨方法波場反傳過程，直接自動(dòng)求取速度模型梯度修正量，減少了約   50% 計(jì)算量的同時(shí)大大簡化了計(jì)算流程。支持靈活切換多種反演策略，并引入多種多參數(shù)優(yōu)化相關(guān)優(yōu)化策略，有助于跨過周期跳躍導(dǎo)致的局部最優(yōu)，顯著降低反演對準(zhǔn)確初始速度模型的依賴。

關(guān)鍵技術(shù)三：

基于擴(kuò)散模型的三維地質(zhì)數(shù)據(jù)生成技術(shù)

首創(chuàng)基于擴(kuò)散模型的技術(shù)，通過漸進(jìn)式噪聲添加與去噪機(jī)制捕捉復(fù)雜地質(zhì)結(jié)構(gòu)特征，解決三維地質(zhì)速度模型數(shù)據(jù)稀缺的問題。采用大規(guī)模模擬數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練 + 少量真實(shí)場景數(shù)據(jù)微調(diào)的訓(xùn)練策略。成功生成包含斷層、鹽丘等復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造的速度模型，涵蓋不同地質(zhì)條件和反演中間狀態(tài)。突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集限制，極大豐富正演模型訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)規(guī)模，為成功訓(xùn)練奠定基礎(chǔ)。

價(jià)值收益  

圖2. a) 地震數(shù)據(jù) (黑白) 與模擬數(shù)據(jù) (紅藍(lán)) 精確疊合；b) 反演的初始速度模型；c) 反演結(jié)果用于成像顯示出清晰的地層輪廓

該解決方案在求解效率提升10倍以上，并在落地應(yīng)用上得到驗(yàn)證：

1.求解效率量級(jí)躍升：

二維/三維聲波方程正演計(jì)算效率提升4-6倍，全波形反演整體效率提升超10倍，初始模型依賴程度降低40%，為FWI技術(shù)的工業(yè)化應(yīng)用掃清了關(guān)鍵障礙。未來有望將三維FWI處理從“數(shù)月級(jí)”縮短至“周級(jí)”，5分鐘智能反演可完成傳統(tǒng)集群數(shù)小時(shí)工作量。 使高精度成像計(jì)算更易獲得，實(shí)現(xiàn)聲波高精成像算力平權(quán)。

2.工業(yè)化落地與賦能：

已完成二維實(shí)際資料驗(yàn)證及三維模型小試。成功實(shí)現(xiàn)某海洋拖纜資料6km測線二維反演生產(chǎn)驗(yàn)證，效率提升10倍以上，反演顯示清晰淺層輪廓和高精度成像潛力，精度達(dá)標(biāo)。計(jì)劃于2025年在中石油2-3個(gè)生產(chǎn)項(xiàng)目試點(diǎn)。未來將集成端到端智能賦能的FWI應(yīng)用模塊到東方物探核心軟件系統(tǒng)GeoEast，實(shí)現(xiàn)“智能化換芯”。

未來，AI驅(qū)動(dòng)的FWI新一代解決方案有望引領(lǐng)行業(yè)范式革新：不僅推動(dòng)FWI發(fā)展，也為地質(zhì)勘探、醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域的反問題求解提供新方法論，推動(dòng)全產(chǎn)業(yè)鏈智能化升級(jí)。

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