测井数据人工智能处理解释的探索与实现

报告题目：测井数据人工智能处理解释的探索与实现

报 告 人：王华教授

报告时间：11月5日 15:00-17:00

报告地点：计算机与软件学院明理楼B306

报告人简介：

王华，电子科技大学资源与环境学院副院长、教授、博士生导师、国家级海外高层次人才、皇家永利特聘专家。中国石油大学（北京）与美国麻省理工学院（MIT）联合培养博士。MIT博士后。国际岩石物理学家与测井分析家学会（SPWLA）卓越服务奖获得者，中国地球物理学会“傅承义青年科技奖”获得者，国际石油工程师学会（SPE）亚太区地层评价奖获得者。

主要研究方向为：特殊应用场景下（如高温高压井筒）的仪器设计与研制、人工智能技术在地球物理中的应用、复杂环境中的波场传播规律和探测理论研究、井下分布式光纤传感、及岩石微观孔隙的定量表征等。主持科研国家自然科学基金项目4项，国际能源公司及国有大型企业委托项目10余项。在《Geophysical Journal International》、《Geophysics》、《Computers and Geosciences》、《The Journal of the Acoustical Society of America》等期刊上发表近50篇论文。受Springer出版集团全额资助与国际著名地球物理学家Nafi Toksoz教授和Michael Fehler教授合作撰写专著一部《Borehole Acoustic Logging - Theory and Methods》。王华教授为国际SCI期刊《Journal of Petroleum Science and Engineering》副主编，《Artificial Intelligence in Geosciences》期刊主编。此外，王华教授还担任国际岩石物理学家与测井分析家学会（SPWLA）西南分会主席、国际石油工程师学会（SPE）成都分部副主席、国际石油技术大会（IPTC）教育委员会委员。

报告内容摘要：

随着非常规油气资源的开发，当前的勘探开发目标越来越聚焦于低孔、低渗、高含水储层，这对现有的测井资料解释方法提出了更高的要求。本报告围绕测井资料的智能处理与解释方法展开研究，主要包括以下几个方面：首先，探索岩相的智能分类与参数反演技术，利用先进的人工智能算法提高分类精度。其次，研究成像测井资料的半监督智能解释，通过结合标注和未标注数据，实现更高效的解释模型。接着，提出无监督的井筒声场弱信号增强方法，为近井区成像提供有力保障。最后，展望应用大模型技术对测井资料进行处理，提升数据处理的智能化水平。本研究旨在推动测井资料处理与解释的智能化发展，为油气勘探开发提供更有效的工具和方法。

主办单位：计算机与软件学院

 科学技术发展研究院