**探索正朝着智能化方向发展。 各企业、科研院所加大人工智能技术（AI）在初探研究与应用上的应用，通过智能化手段提高勘探效率和精度，在物探资源开发利用方面取得较大成绩。
为了更好地研究和开发地球这个我们赖以生存的家园，出现了一门利用物理测量和数学研究的学科，那就是地球物理学。 在地球物理学中，通过地质样品直接研究的方法称为地质勘探。 通过仪器进行地球观测的另一种方法称为地球物理勘探。 在地球物理勘探方法中，有重力、磁、电、放射性等多种方法。 其中，勘探油气资源最有效的途径是**勘探。
*勘探是利用地下岩石的弹性差进行地球物理调查的方法，通过人工刺激研究波在地下传播的规律，从而找出地下地质的构造。
在国际国内探索领域，随着AI技术的快速发展，AI+**探索的大量研究成果不断涌现。 根据SEG近年来对AI技术的研究成果统计，深度学习习方法已成为主流。 其中。
2.构造解释。
Facidenies是储层的一个流行方向，其主要方法是波形分类。 波形分类是近年来在机器科学习中地球物理应用中应用的成熟方法，使用的模型包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、概率神经网络（PNN）、深度神经网络（DNN）、自编码器网络（AE）、生成对抗网络（GAN）、k最近邻聚类（KNN）等。
波形分类方法的主要原理是提取剖面数据的习属性特征，然后对属性进行聚类，实现波形分类，最后对目标工作区进行相位分类。 现在也有深度神经网络模型（DNN，CNN，RNN，GAN等），直接习波形特征并将其应用于相位分类。
例如，一些学者使用卷积神经网络对波形特征进行习，并对河流和海滩进行分类。
在构造解释领域的典型应用包括断层识别、地层识别、边界划定等方向。
在故障识别方向上，吴新明教授等教授团队取得了良好的效果。 主要成果包括：首先，通过机器算法生成大量人工合成的断层扫描训练标签。 二是通过机器习算法检测故障概率、故障倾斜度等属性信息。 第三，改进神经网络算法，实现精细化故障识别。
卷积神经网络（CNN）研究最多，占比超过60%，生成对抗网络模型（GAN）约占10%，循环神经网络模型（RNN）约占10%。 其余的研究方法还包括算法习机器科学，如随机森林、词典编纂、习等。 许多**还将与多种方法相结合，以达到更好的应用效果。
3.水库**。
在地层解释方向，有学者结合无监督习和监督习标注地层的特点，训练了神经网络模型，在实际数据处理中取得了良好的效果。
从应用领域来看，热门研究领域包括数据预处理、构造解释、油藏识别等领域。
1.数据预处理。
数据预处理主要是为了实现最佳信道集的优化，包括噪声抑制、分辨率提升、缺失信道恢复等。
一些学者提出了深度残差网络、自编码卷积神经网络、深度卷积神经网络等，用于随机噪声抑制。
*反演是储层中的一项重要工作，该领域涵盖反射系统反演、弹性参数反演、物性参数反演、工程参数反演、岩石参数反演、全波形反演、先到行程反演等多个研究方向，采用的方法包括机器习和深度习各种流行的算法模型。
例如，一些学者利用级联和卷积神经网络对时域中的岩石物理参数进行反演，包括纵波和横波速度、密度、孔隙度、含水饱和度等。
岩石物理分析是一种直接研究储层地质结构的方法，包括测井曲线和数字岩心。
一些学者利用三维卷积神经网络通过扫描岩石标本图像来预测孔隙度和弹性参数，并将其应用于砂岩切片**。
尽管AI技术带来了许多革命性的变化，但在应用过程中仍然存在一些局限性：
1.缺乏数据统一性。
目前，**勘探获得的数据种类很多，数据量也非常大。 但是，由于没有一套标准的数据接口，缺乏统一的数据管理模式，对一级智能模型的数据输入存在限制，无法对模型进行自动化和大规模训练，无法对网络模型进行持续改进。
2.模型处理过程的可视化。
网络模型存在黑盒问题，研究者无法掌握处理过程中的结果。 还需要考虑智能模型计算结果与最佳探索软件的叠加，以满足复杂层和多重分析的要求。
3.高维和复杂的数据处理问题。
目前的人工智能模型对于一维数字、二维**等数据处理已经比较成熟。 然而，处理3D以上数据的能力并不成熟。 在第一个勘探项目中，存在大量的多维数据，如第一数据体、油气储量属性数据等。 一方面，高维数据会增加模型构建的复杂度，另一方面，大规模的数据量也会导致数据处理时间呈指数级增长。 人工智能的数据处理问题影响了高级探索的精细化应用分析。
4.面对不同场景的适用性。
人工智能模型的种类很多，它们在求解不同的探索场景时有多种解决方案。 当使用不同的训练集并应用于不同的场景时，可能会产生不同的实际效果。 是未来研究者需要努力建立一套科学的场景应用模型设计的方向，以在特定的训练场景和应用场景中实现稳定的效果输出。