**探索正朝著智慧型化方向發展。 各企業、科研院所加大人工智慧技術（AI）在初探研究與應用上的應用，通過智慧型化手段提高勘探效率和精度，在物探資源開發利用方面取得較大成績。
為了更好地研究和開發地球這個我們賴以生存的家園，出現了一門利用物理測量和數學研究的學科，那就是地球物理學。 在地球物理學中，通過地質樣品直接研究的方法稱為地質勘探。 通過儀器進行地球觀測的另一種方法稱為地球物理勘探。 在地球物理勘探方法中，有重力、磁、電、放射性等多種方法。 其中，勘探油氣資源最有效的途徑是**勘探。
*勘探是利用地下岩石的彈性差進行地球物理調查的方法，通過人工刺激研究波在地下傳播的規律，從而找出地下地質的構造。
在國際國內探索領域，隨著AI技術的快速發展，AI+**探索的大量研究成果不斷湧現。 根據SEG近年來對AI技術的研究成果統計，深度學習習方法已成為主流。 其中。
2.構造解釋。
Facidenies是儲層的乙個流行方向，其主要方法是波形分類。 波形分類是近年來在機器科學習中地球物理應用中應用的成熟方法，使用的模型包括卷積神經網路（CNN）、遞迴神經網路（RNN）、概率神經網路（PNN）、深度神經網路（DNN）、自編碼器網路（AE）、生成對抗網路（GAN）、k最近鄰聚類（KNN）等。
波形分類方法的主要原理是提取剖面資料的習屬性特徵，然後對屬性進行聚類，實現波形分類，最後對目標工作區進行相位分類。 現在也有深度神經網路模型（DNN，CNN，RNN，GAN等），直接習波形特徵並將其應用於相位分類。
例如，一些學者使用卷積神經網路對波形特徵進行習，並對河流和海灘進行分類。
在構造解釋領域的典型應用包括斷層識別、地層識別、邊界劃定等方向。
在故障識別方向上，吳新明教授等教授團隊取得了良好的效果。 主要成果包括：首先，通過機器演算法生成大量人工合成的斷層掃瞄訓練標籤。 二是通過機器習演算法檢測故障概率、故障傾斜度等屬性資訊。 第三，改進神經網路演算法，實現精細化故障識別。
卷積神經網路（CNN）研究最多，佔比超過60%，生成對抗網路模型（GAN）約佔10%，迴圈神經網路模型（RNN）約佔10%。 其餘的研究方法還包括演算法習機器科學，如隨機森林、詞典編纂、習等。 許多**還將與多種方法相結合，以達到更好的應用效果。
3.水庫**。
在地層解釋方向，有學者結合無監督習和監督習標註地層的特點，訓練了神經網路模型，在實際資料處理中取得了良好的效果。
從應用領域來看，熱門研究領域包括資料預處理、構造解釋、油藏識別等領域。
1.資料預處理。
資料預處理主要是為了實現最佳通道集的優化，包括雜訊抑制、解像度提公升、缺失通道恢復等。
一些學者提出了深度殘差網路、自編碼卷積神經網路、深度卷積神經網路等，用於隨機雜訊抑制。
*反演是儲層中的一項重要工作，該領域涵蓋反射系統反演、彈性引數反演、物性引數反演、工程引數反演、岩石引數反演、全波形反演、先到行程反演等多個研究方向，採用的方法包括機器習和深度習各種流行的演算法模型。
例如，一些學者利用級聯和卷積神經網路對時域中的岩石物理引數進行反演，包括縱波和橫波速度、密度、孔隙度、含水飽和度等。
岩石物理分析是一種直接研究儲層地質結構的方法，包括測井曲線和數字岩心。
一些學者利用三維卷積神經網路通過掃瞄岩石標本影象來預測孔隙度和彈性引數，並將其應用於砂岩切片**。
儘管AI技術帶來了許多革命性的變化，但在應用過程中仍然存在一些侷限性：
1.缺乏資料統一性。
目前，**勘探獲得的資料種類很多，資料量也非常大。 但是，由於沒有一套標準的資料介面，缺乏統一的資料管理模式，對一級智慧型模型的資料輸入存在限制，無法對模型進行自動化和大規模訓練，無法對網路模型進行持續改進。
2.模型處理過程的視覺化。
網路模型存在黑盒問題，研究者無法掌握處理過程中的結果。 還需要考慮智慧型模型計算結果與最佳探索軟體的疊加，以滿足複雜層和多重分析的要求。
3.高維和複雜的資料處理問題。
目前的人工智慧模型對於一維數字、二維**等資料處理已經比較成熟。 然而，處理3D以上資料的能力並不成熟。 在第乙個勘探專案中，存在大量的多維資料，如第一資料體、油氣儲量屬性資料等。 一方面，高維資料會增加模型構建的複雜度，另一方面，大規模的資料量也會導致資料處理時間呈指數級增長。 人工智慧的資料處理問題影響了高階探索的精細化應用分析。
4.面對不同場景的適用性。
人工智慧模型的種類很多，它們在求解不同的探索場景時有多種解決方案。 當使用不同的訓練集並應用於不同的場景時，可能會產生不同的實際效果。 是未來研究者需要努力建立一套科學的場景應用模型設計的方向，以在特定的訓練場景和應用場景中實現穩定的效果輸出。