国内一家领先的油气勘探企业承接了大量的国内外石油天然气勘探项目，每年面临庞大的地震数据分析处理任务。通过采用 NVIDIA Tensor Core GPU 和 CUDA-X AI 平台，该企业在其地震数据处理解释一体化软件中开发了人工智能计算模块，使地震数据处理和解释效率提升 60～200 倍，显著加速了油气勘探进程。

传统 HPC 计算方法遭遇效率瓶颈

在地震数据处理和解释过程中，传统方法面临多重挑战：

数据处理方面：

• 随机噪声严重影响地震资料处理，传统去噪方法需要建立数学模型并进行大量傅里叶变换计算，但人工建立的模型表达能力较弱，无法描述复杂的噪声分布

• 初至拾取传统采用人工方式，工作量大、效率低，且容易引入系统人为误差

数据解释方面：

• 传统断层解释主要为人机交互方式，效率低、人为不确定性大，增加了油气勘探开发的成本和风险

• 传统层位解释更多依靠人工或机器辅助，存在效率低、需要人为指定种子点、训练追踪时间长等缺陷

AI 加持：效率提升 60～200 倍

地震数据处理加速：

• 智能去噪：使用 AI 模型进行随机噪声去噪，相比曲波迭代阈值法，去噪效率提高了近 200 倍。智能去噪方法不再需要复杂的参数调试，可以自动识别并分离噪声，且不会损害有效信息，去噪后的数据保幅性好。

• 初至拾取：AI 模型在单 GPU 上运行推理任务，可实现 30 多分钟预测 3 亿多道的初至拾取。对于 5 万炮中等信噪比数据，AI 模型推理预测速度相对于人工拾取方式快 80 多倍。

地震数据解释加速：

• 断层与层位识别：使用 AI 模型对某三维工区 687 平方公里约 12500 个 CMP 点高信噪比数据进行处理需要约 8 小时，对某复杂三维工区 432 平方公里约 11600 个 CMP 点低信噪比数据需要约 10 小时，而人工解释均需约 20 个以上工作日，效率提升 60 多倍。

AI 助力油气勘探进入智能化时代

随着石油、天然气物探任务全面进入高密度勘探阶段，物探采集数据呈现指数级增长，新采集的大面积三维地震数据规模已由 TB 级进入 PB 级时代。通过使用 NVIDIA GPU 和 AI 技术，该企业充分利用海量地震数据训练 AI 模型，替代或部分替代传统地震数据处理和解释方法，实现了地震数据处理和解释的自动化和智能化。

在该企业地震数据处理和解释软件研发过程中，NVIDIA 石油技术专家持续提供相关技术支持，使其能够顺利地在 NVIDIA GPU 和 CUDA-X AI 平台上进行模型的训练和推理加速，让 AI 计算运用到更多石油天然气勘探领域的场景。

石油和天然气资源的勘探任务繁重、意义重大，通过 AI 技术提升地震处理和解释的能力，非常有助于提升油气勘探的工作效率。NVIDIA GPU 作为强大的 AI 算力平台，匹配高效的 AI 训练和推理加速库，让技术专家可以更快地获得处理结果，大大提高了地震处理、解释的效率和准确性。