石油勘探和开发具体指什么？勘探就是在看不见摸不着的地下，通过一些特殊的技术手段找到哪里有石油，而开发就是如何能够最大限度地、最低成本地把石油取出来。
当今世界正处于人工智能时代。在油气勘探领域，人工智能技术能有多大的帮助呢？人工智能技术或许会使高投入、高风险的油气勘探进入一个全新的阶段，能帮助地质学家获取地下数据，挖掘地下有效的信息，进而找到油气储存的位置和储量。
油气勘探包括地震勘探技术、钻井技术、录井技术和测井技术等，是一个从宏观到微观，不断地对地下的油气藏深入认识的过程。由于存在不同类型的油气藏，以及油气藏分布的广度、在地下的深度及地下储层的非均质性等特点，油气勘探数据采集、处理和解释过程非常复杂，存在较多的难题，也需要大量的地质工程师、地球物理工程师进行繁杂的工作才可以完成。特别是待探明油气资源埋深较大，中低渗透、特低渗透油气资源比重较高、油气储量已由陆地、浅水转向广阔的深水水域等勘探难题，已经成为勘探开发领域重大的挑战。
有了人工智能这个好帮手，许许多多的问题就迎刃而解了。
对于油气勘探领域，人工智能并非全新的技术，常用的地球物理软件里就包含了大量的人工智能算法。可以毫不夸张地说，在互联网领域应用的人工智能机器学习算法，都能在地球物理勘探中找到对应的应用领域。与传统技术相比，机器学习技术在油气勘探领域的应用将带来新的技术变革，集中在如下几个方面：
（1）优化重复性、乏味和劳动密集型的任务、工作流程和过程；
（2）从大量的多因素数据中提取关键信息；
（3）实现不确定性估算与分析；
（4）将大量不确定性数据转化为更多的诊断结果，并缩短项目周期。
人工智能在油气勘探数据采集与处理过程中是如何提供帮助的呢？
首先，人工智能技术帮助实现地震资料自动处理和自动解释：在地震波的形态中，蕴含着丰富的地下沉积体的信息，如初至波、地层的速度、地层的构造、地层岩性、地层厚度等，这些信息原来是依赖具有丰富经验的地
球物理学家的眼睛去甄别和描绘的。现在，地球物理工程师与算法工程师配合，应用机器学习的方法，从已知数据中学习规律或者判断规则，建立预测模型。通过用已知区域地球物理学家建立的成果作为样本，成功地对未知区域进行自动处理和自动解释。在四川盆地一个工区不到5％的样本的基础上进行训练，达到90％的预测准确率，已经完全具备大规模应用于实际生产的水平和能力。
其次，人工智能技术帮助实现测井资料自动快速处理和解释：地球物理测井技术，可以精确地识别地层、认识储层、了解储层的物性和含油气性是目前无法替换的技术。每一口油气井都需要测井工程师和地质工程师对测井资料进行处理和解释，甚至二次解释、多次解释，对测井工程师的专业知识和经验都有极强的依赖。人工智能技术与测井技术在几十年前就开始碰撞，也产生过火花，但大都处于纯科研阶段，尚未用于生产。直到近期，随着人工智能技术再一次飞速发展，许多油田通过积累的大量准确的样本数据，结合油田地质专家知识形成的知识图谱，基于知识图构建的机器学习模型用于地层识别、油气层的识别和储层物性预测等，测井解释准确率有了大幅度提升，大规模运用图形处理器（GPU）、人工智能处理器（NPU），预测速度有了很大的提高。
此外，人工智能技术还助力岩心照片的自动识别和命名：通过钻井取心，从地下取出大块岩样，可以直接获得真实可靠的地下岩层的情况。岩石制片是利用不同粒级的金刚砂在磨片机上，将岩石标本磨制成厚度为0．03毫米、面积约为20毫米×20毫米的薄片，以供在偏光显微镜下进行鉴定。这对矿物学家的知识和经验有较高的要求。
为了提高砂岩薄片图像鉴定的效率，减少人为因素影响，人工智能研究团队利用机器学习，采用目标检测及图像识别技术对砂岩薄片进行识别分类，并按照砂岩分类三角图原理自动定名，减少了对矿物学家的依赖，提高了地质综合研究人员的工作效率及鉴定的准确率。目前，综合识别准确率可以达到95％。
在油气勘探领域，类似这样的场景还有很多，人工智能技术正在逐步地深入油气勘探的每一个环节，从而掀起油气勘探新的革命。从一个一个场景的优化实现，到整个油气勘探数据采集处理解释的自动化，实现勘探业务流程的自动化，最后实现颠覆整个行业的运营模式。