Page 220 - 地质与勘探

Geology and Exploration
地质与勘探

LSTM 模型可以预测未来油气可能聚集的位置。结合地理信息系统（GIS）数据，
将地质数据的空间位置信息融入深度学习模型中，能够更全面地考虑地质条件的
空间分布，进一步提高油藏位置预测的准确性。

3. 资源量评估
生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器组成，两者通过对抗训练来提高
性能。在油藏资源量评估中，生成器的任务是生成模拟的地质数据，这些数据要
尽可能地接近真实的地质数据。判别器则负责判断生成的数据是真实数据还是生

成器生成的虚假数据。在训练过程中，生成器不断调整生成的数据，使其更难被
判别器识别，而判别器也不断提高自己的判别能力。通过这样的对抗过程，生成
器最终能够生成高质量的模拟地质数据。利用这些生成的数据，可以补充真实数
据的不足，更全面地评估油藏资源量。深度学习模型还可以结合岩石物理模型，

对油藏的物性参数进行反演。通过将地震数据、测井数据等输入到深度学习模型
中，结合岩石物理模型的约束条件，反演出油藏的孔隙度、渗透率等物性参数，
从而更准确地评估油藏的资源量。

三、智能勘探系统的实际案例

（一）沿江高铁五峰至恩施段地质勘探项目
沿江高铁五峰至恩施段的建设面临着极其复杂的地质条件。该区域地表岩溶
面积超过 70%，这意味着地下溶洞、暗河等岩溶地貌广泛分布，给地质勘探和后

续的工程建设带来了巨大挑战。同时，桥隧占比超过 90%，这要求在勘探过程
中必须精确掌握地下地质结构，以确保桥梁和隧道的选址安全、稳固。整个勘探
任务艰巨，需要实施 5000 多个钻孔，其中约 20% 是深度超过 100 米的深孔，传
统的勘探方式难以满足如此大规模、高精度的勘探需求。该项目全面推广了地质

勘探 AI 管理系统，这套系统由管理终端平台、App 以及勘探管理机器人构成。
管理终端平台作为整个系统的核心枢纽，负责数据的汇总、分析和指令的下达。
App 则为现场工作人员提供了便捷的操作界面，使他们能够实时接收任务、上传
数据。勘探管理机器人则是实现智能化勘探的关键执行设备。

在钻孔开钻前，勘探管理机器人借助北斗卫星系统，能够实现厘米级别的精
准定位钻孔位置。这一技术突破避免了传统人工定位可能出现的误差，确保了每
个钻孔都能准确地布置在预定位置，为后续的勘探工作奠定了坚实基础。开钻后，

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