□访谈对象：胜利油田物探研究院油藏地球物理首席专家 魏国华
问：“数字油藏”技术和以前的常规技术有何区别？
答：简单来说，“数字油藏”就像是给老油田做“智能CT”。我们了解地下情况，好比透过一张模糊的二维平面图去猜一个复杂三维积木的结构，以前，主要靠地质人员的经验和手工操作，不同的人可能得出不同的结论。
比如，我们要对比地下的小层，靠人眼看测井曲线，一小层一小层地去对。像孤岛这样的老区，不到10平方公里就有上千口井，要对比二三十个小层层位，人工干下来，小半年都不一定能完成，效率非常低。
现在，我们利用大数据和人工智能技术研究智能地层对比方法，用神经网络技术把测井曲线上的标志当作大数据标签进行训练，实现了自动划分和对比，可以快速、精准地构建地下的三维透明模型，油藏在哪儿、断层怎么走，都看得一清二楚。这不仅解放了我们大量对比人员的生产力，而且工作效率提升了至少10倍，精度也更高了。
问：“数字油藏”在哪些关键环节实现了突破？
答：“数字油藏”贯穿了油藏研究的全链条。比如在构造建模方面，我们融合地震和测井数据，实现了地震层位的智能解释、断层的智能识别，整个构造框架的搭建都实现了智能化。
在储层建模方面，我们要搞清楚每一层是砂岩还是泥岩、砂体纵向是什么叠至关系、横向是怎么尖灭的、砂体孔隙度和渗透率怎么样，这就是“填充”构造框架的内容。现在我们用智能的岩相建模和物性建模方法，不仅能高效地把这些参数填进去，还能根据新钻井或生产动态中发现的矛盾，比如注水不见效等，去动态更新模型，找出是哪个砂体不连通，实现了模型的“实时动态调整”。
最核心的在剩余油预测上。传统的剩余油预测依赖“油藏数值模拟”，它是基于复杂的油气渗流理论，通过历史拟合反推油藏原始地质情况及其动态变化。但有个很大的问题：计算复杂，调参过程极其烦琐，效率很低。我们后来想，能不能换一种思路？
我们把所有的动态数据，比如产量、压力等，都作为大数据样本，用深度学习的方法训练出一个大数据模型。它不再是一个参数一个参数地去调，而是通过数据驱动和已知的油气富集模式驱动，自动完成历史拟合，直接预测出剩余油的分布。
我们用这套方法和传统方法对比过，剩余油的分布规律非常接近，但效率获得了极大提升。这让我们能够快速、准确地找到那些剩余油富集的“甜点区”。
问：“数字油藏”在生产中应用成效如何？
答：印象最深的是孤东二区、四区，此前区块综合含水率高达98%，采出来的几乎全是水，大家都觉得没什么潜力了，区块也被判了“死刑”。但我们通过这套新的智能方法，发现地下虽然高度水淹，但依然存在局部富集区。我们根据预测结果布了几口井，成功在高含水区里打出了日产油5吨的井，含水率还很低，找到了“水中的金娃娃”。我们整个团队感到特别自豪。
过去我们认为采收率达到40%、50%就到头了，天花板就在那儿。但现在看来，只要技术手段在进步，储层和剩余油的认识在深化，采收率就可以不断提高。我们现在已经向60%甚至70%迈进。所以，只要有方法，老油田的挖潜就没有极限。
“数字油藏”技术也为页岩油开发提供了全要素的地质工程“甜点”模型。页岩油开发要实现地质工程一体化，不光要看构造、岩相，还要看工程“甜点”，比如裂缝、脆性指数、地应力等，这直接关系我们怎么布井、怎么压裂才能形成有效缝网。我们对模型精度的要求达到了“米级”，从以前的几十米误差压缩到5米以内，这样才能保证水平井100%精准入靶，通过工程“甜点”要素模型支撑压裂方案优化。我们的智能建模方法，为页岩油从布井、钻井到压裂的全过程提供了一个模型驱动的“抓手”，实现了全周期服务，确保“布好井、打好井、压好井”。
问：在技术研发和落地应用过程中遇到了哪些挑战？
答：难点主要集中在两个方面：一个是对模型精度的极致追求，另一个是在技术选型与知识积累过程中的探索。
一个典型案例是页岩油藏的建模。对于常规油藏，模型深度存在数十米的误差通常在可接受范围，但页岩油立体开发是多层楼的结构，纵向上每层楼之间就差40多米，横向上不同水平井距就两三百米，立体开发的水平井钻井对储层深度预测的精度要求是颠覆性的，我们必须将误差从几十米量级压缩到5米以内。如果预测偏差达到几十米甚至上百米，就意味着钻井轨迹可能完全偏离“甜点”靶区，将直接导致工程失败。
为此，胜利油田组建了跨学科的联合攻关团队。一方面，我们的地震处理人员致力于开发基于速度模型更新的快速偏移成像技术；另一方面，建模团队综合利用地震、测井、VSP（垂直地震剖面法）等数据来重构和优化速度模型，能够根据钻井信息实时更新。
那段时间，团队投入了大量时间进行井震资料的反复标定与迭代，核心目标就是让地震解释的深度域结果与实钻深度实现高度吻合。
在技术学习和选型方面，我们最初决定研发智能地层对比技术时，发现国内可借鉴的成熟案例非常少，普遍认为这项技术实现难度极高，因此必须进行自主攻关。
初期阶段，面临的首要问题是算法选型。人工智能领域有上百种算法，哪一种最适合解决我们测井序列的自动划分与对比问题？没有先例可循。
我们采取了系统性的研究策略：首先是理论基础研究，团队系统性地学习了深度学习的核心理论与方法；其次是进行大量的算法对比试验，我们构建了样本数据集，对多种主流算法进行了反复的训练、测试与效果评估，最终筛选出最适合我们地质需求的模型架构。
这个过程周期长、工作量巨大，但其目的是从根本上转变依赖人工经验的传统工作模式，将人力从重复性劳动中解放出来，聚焦于更具创造性的地质规律研究和开发方案优化。
技术突破是跨专业团队协同创新的成果。工作的复杂性决定了它绝非单一专业团队能够独立完成，而是依赖地质、地球物理、测井、油藏工程和计算机科学等多个学科的深度协作。正是通过这种紧密的、目标导向的联合攻关机制，我们才逐步突破了精度瓶颈，成功将人工智能技术从理论探索推向了生产实践。
每当我们的模型成功指导在高含水区钻获高产油流，团队都会感到所有的坚持和付出是值得的。这不仅是技术上的成功，更是对我们面向油田实际需求、敢于创新科研模式的肯定。
问：“数字油藏”技术未来如何发展？
答：未来，我们要构建的是一个全生命周期的数字油藏，推动“数字油藏”向“数字孪生”迈进。
在时间上，从打第一口探井开始，一直到油田枯竭，整个生命周期的数据都能整合到这个模型中；在空间上，它要能涵盖从空白区、滚动区到成熟区的全尺度范围。这是一个非常宏大的目标，需要多学科团队的协同攻关。
我们坚信，用数智化手段解放生产力，让科研人员从重复劳动中解脱出来，将更多精力投入更深入的地质研究和开发方案优化，必将推动油田开发技术不断向前发展，让每一个老油田都焕发出新的生机。