隨著油氣勘探目標日益復雜，地震勘探技術亟待升級。東方物探全球首創(chuàng)的“兩寬一高”技術成為行業(yè)引領，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)布會在京舉辦，全面展示昆侖大模型建設應用成果，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“人工智能+”行動，依托昆侖大模型聚焦FWI科學計算攻關。由中石油東方物探、人大高瓴人工智能學院、華為計算產品線AI4S Lab組成的產學研團隊，突破FWI算力瓶頸，解決FWI正反演過程算力成本高、技術發(fā)展推廣難的問題。研發(fā)AI驅動的FWI新一代解決方案，實現(xiàn)地震波求解效率量級提升，推動油氣勘探“AI換芯”進程。
該研究基于昇思MindSpore AI4S使能套件，通過數(shù)據(jù)與機理雙驅動的解決方案、應用昇思自動微分技術，并基于擴散模型的三維地質數(shù)據(jù)生成技術提升求解效率。
技術亮點
圖1. 模型推理過程示意
關鍵技術一：
數(shù)據(jù)與機理雙驅動的波動方程智能求解方法
基于神經(jīng)算子構建物理引導正演模型框架，深度融合數(shù)值求解器數(shù)學機理，增強解釋性與泛化能力。網(wǎng)絡編碼解析速度場、震源等輸入?yún)?shù)，構造物理約束損失函數(shù)。創(chuàng)新采用“混合專家（MOE）預訓練 +微調”的訓練策略，大規(guī)模預訓練分頻段學習波場傳播特征，增強對多種震源波形的適應能力。少量真實數(shù)據(jù)微調提升實際場景求解能力。推理實現(xiàn)“神經(jīng)網(wǎng)絡預測-傳統(tǒng)算法修正”協(xié)同計算范式，保留求解器高精度的同時提升聲波方程求解效率1個數(shù)量級。
關鍵技術二：
基于自動微分的反演框架
基于MindSpore自動微分框架，構建可微分正演流程，從而在反演中省去傳統(tǒng)伴隨方法波場反傳過程，直接自動求取速度模型梯度修正量，減少了約 50% 計算量的同時大大簡化了計算流程。支持靈活切換多種反演策略，并引入多種多參數(shù)優(yōu)化相關優(yōu)化策略，有助于跨過周期跳躍導致的局部最優(yōu)，顯著降低反演對準確初始速度模型的依賴。
關鍵技術三：
基于擴散模型的三維地質數(shù)據(jù)生成技術
首創(chuàng)基于擴散模型的技術，通過漸進式噪聲添加與去噪機制捕捉復雜地質結構特征，解決三維地質速度模型數(shù)據(jù)稀缺的問題。采用大規(guī)模模擬數(shù)據(jù)預訓練 + 少量真實場景數(shù)據(jù)微調的訓練策略。成功生成包含斷層、鹽丘等復雜地質構造的速度模型，涵蓋不同地質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練所需數(shù)據(jù)規(guī)模，為成功訓練奠定基礎。
價值收益
圖2. a) 地震數(shù)據(jù) (黑白) 與模擬數(shù)據(jù) (紅藍) 精確疊合；b) 反演的初始速度模型；c) 反演結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，并在落地應用上得到驗證：
1.求解效率量級躍升：
二維/三維聲波方程正演計算效率提升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技術的工業(yè)化應用掃清了關鍵障礙。未來有望將三維FWI處理從“數(shù)月級”縮短至“周級”，5分鐘智能反演可完成傳統(tǒng)集群數(shù)小時工作量。 使高精度成像計算更易獲得，實現(xiàn)聲波高精成像算力平權。
2.工業(yè)化落地與賦能：
已完成二維實際資料驗證及三維模型小試。成功實現(xiàn)某海洋拖纜資料6km測線二維反演生產驗證，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，精度達標。計劃于2025年在中石油2-3個生產項目試點。未來將集成端到端智能賦能的FWI應用模塊到東方物探核心軟件系統(tǒng)GeoEast，實現(xiàn)“智能化換芯”。
未來，AI驅動的FWI新一代解決方案有望引領行業(yè)范式革新：不僅推動FWI發(fā)展，也為地質勘探、醫(yī)學成像等領域的反問題求解提供新方法論，推動全產業(yè)鏈智能化升級。
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