3月23日， 北京大学工学院院长、 研究生院常务副院长、 海洋研究院院长、 国家杰青获得者， 美国国家工程院院士张东晓做客第 39 期黄岛讲坛， 为现场300余名师生做题为 “机器学习及其在石油工程中的应用” 的报告。中国石油大学学术委员会主任、 中国工程院院士孙金声担任大会主持。

把握机器学习新机遇

张东晓院士结合当下热门的大数据与人工智能的应用， 深刻剖析机器学习在寻找非常规油气 “甜点” 、 人工智能数据驱动描述注采关系、 利用机器学习生成地质力学测井曲线以及利用集合神经网络预测水驱问题中的物理场等诸多方面的潜在应用。

随着新一轮科技革命和产业变革正在萌发， 大数据的形成、 理论算法的革新， 智能化已经成为技术和产业发展的重要方向。

“机器学习是一种实现人工智能的方法， 深度学习是一种实现机器学习的技术。 ” 张东晓首先引出了人工智能和深度学习两个概念， 并表示， 作为目前比较火热的科研方向， 人工智能包括多个研究分支， 其中机器学习就是实现人工智能的方法之一。

“电影里的人工智能多半是在描绘强人工智能， 它有自主学习、 自主进化、 自我提高的功能，可以解决之前没有遇到过的问题， 而目前我们的科研工作都集中在弱人工智能方面。 ” 张东晓结合浅显易懂的例子， 为现场师生巧妙地解释了人工智能和机器学习之间的区别和联系。

张东晓从交叉学科和数据研究的角度指出机器学习的本质： 机器学习就是将概率论、 统计学等领域的知识与计算机技术进行交叉融合， 研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能， 重新组织已有的知识结构， 并使之不断改善自身的性能。 “机器学习就是在不直接针对问题进行编程的情况下，程序自动提高性能， 提取重要的模式和趋势的研究领域。 ”

“机器的算法有多种多样， 关键就在于如何选择合适的算法。 ”张东晓结合目前的科研实例和自身经验讲解回归算法、 聚类算法、分类算法、 降维算法等多种算法的自身规律及适用范围， 并以计算的数据量， 数据是否需要分类、是否需要分析数据结构等方面为依据介绍如何正确选择算法以及算法的实际应用方法。

通过研究机器学习， 人类在进一步了解映射关系的同时， 还可以不断增强机器的自我适应能力， 使机器学习能够更好地运用在实践操作中。

张东晓针对机器学习所处的现状， 指出进一步发展面临的挑战： 现阶段数据不足， 难以进行深度学习计算， 算法结合也过于直接， 不能根据实际情况调整算法等问题， 成为限制机器学习领域发展的重要因素。

机器学习在石油开发中的应用与挑战

“机器学习在石油工程中已经有小部分的应用了， 但是还有更多的潜在应用等待发掘。 ” 张东晓院士详细讲解利用长短期记忆网络补全测井曲线与生成人工测井曲线、 利用机器学习挖掘物理问题的控制方程、 页岩气开发主控因素大数据分析方法研究等诸多方面的潜在应用， 以及机器学习在数值模拟、 历史拟合等方面的优化作用， 讲解机器学习在石油开发中的应用。

测井对于储层描述和油气资源评价而言非常重要， 但由于现代的技术受多种因素掣肘， 往往存在测井曲线缺失的现象， 而通过实验获得地质力学测井曲线则会消耗大量精力与财力， 并且对于已经进行了固井操作的油井更是难以实现。

面对这一问题， 机器学习在测井中的应用方法应运而生。该应用通过搭建专门为分析长期相关性而设计的长短期记忆神经网络， 构建端到端的机器学习模型， 结合地质力学参数背后的物理机理， 可以基于易于获得的常规测井曲线直接预测地质力学曲线。

“针对复杂问题直接建立物理控制方程比较困难， 所以我们希望能够利用观测数据直接挖掘出控制方程。 ” 张东晓表示， 物理问题可能包含一些不同的物理过程， 对某一物理过程的描述可能存在不同的模型和许多待定的参数。而通过机器学习方法可以判断发生的物理过程， 利用数据同化方法确定物理方程描述模型中的参数。

张东晓围绕页岩气开发主控因素大数据分析方法研究， 从数据介绍着手展开讨论。通过LASSO回归、 回归树、 梯度提升机等方法对油层孔隙度、 含气量、 压力系数、 施工排量等18个影响参数进行分析。张东晓表示， 基于三种不同方法的结果可得出， 首年日产主要受井口压力、 高产钻遇长度和压裂水平段长等压裂参数影响； 由于该数据集中生产数据为短期数据， 相比于压裂参数， 地质静态参数的影响难以判断等结论。

“现阶段机器学习在石油工程的潜在应用还比较初级， 大多仅仅为机器学习方法的简单应用。 ” 但张东晓院士同样认为， 通过机器学习的进一步研究与渗透， 石油领域在渗流机理、 油藏模拟、 测井分析以及钻完井等领域或将存在重大突破， 机器学习等新兴科技在未来石油勘探开发中大有可为。

学者简介

张东晓， 教授， 博士生导师，美国国家工程院院士。北京大学工学院院长、 研究生院常务副院长、 海洋研究院院长、 国家杰青获得者， “长江学者” 讲座教授。美国地质学会会士。地下水文学、 非常规油气开采 （煤层气、 页岩气） 、 二氧化碳地质埋藏领域国际著名学者， 发表学术论文210余篇， 其中SCI论文170余篇， 其随机理论建模、 数值计算、 历史拟合和机器学习方面的研究成果已被国际同行广泛采用。