地质数据的信息处理

地质资料的信息处理主要是利用计算机的快速运算功能，求解各种数学模型，压制干扰，突出有用信息，分析综合有效信息。其内容包括地球物理勘探方法模型的正反算、化探和地质录井资料的统计分析、矿产储量的计算与统计、工程岩土力学和水力学计算、钻孔(孔)设计等。此外，还包括大量的日常工作数据转换。随着基于地质数据多元统计分析的数学地质理论和方法的迅速发展，以及矿产资源统计预测理论和方法的不断完善，出现了大量的应用软件。

二、适用范围及应用实例

(1)成矿过程模拟

地质成矿过程计算机模拟又称地质过程数学模拟或地质过程定量分析，是近20年来计算机地质应用领域迅速发展起来的模拟技术。地质学家可以将概念模型及其对应的方法模型作为实验工具，通过改变各种条件和参数，观察其反应，从而定量揭示各种地质事件中影响因素的关系、变化趋势和可能结果。

目前发展最迅速的领域是油气勘探领域的盆地模拟、油气成藏动力学模拟和油藏模拟，已进入资源预测和评价的实际应用阶段。主要问题是没有实现油气系统分析的信息化和定量化，缺乏油气聚集所依赖的物质空间的三维重建，没有考虑地质过程之间的控制和反馈控制关系，难以描述油气运聚的非线性过程。

(2)数字油田

经过理论研究(1991 ~ 1999)、探索实践(2000 ~ 2004)和实际应用(2005年至今)的发展阶段，数字油田逐渐演变为面向上游石油企业的综合信息化解决方案，并渗透到石油勘探、油藏评价、开发和生产的各项业务中。

数字油田是互联网时代油气田企业信息化建设的必然结果，并随着it技术的快速发展和深入应用而不断完善、提高和发展。随着物联网的广泛应用(物联网的概念于2005年被国际电信联盟正式确认)，为数字地球向智能地球发展创造了核心技术条件。在此背景下，智能油田、智能油田等概念也相继出现。

智能油田和智能油田是数字油田发展的高级阶段，是在数字油田基础上提出和展现的一对姊妹概念。IBM认为，智慧油田借助先进的计算机技术、自动化技术、传感技术和专业的数学模型，建立覆盖油田所有业务环节的自动处理系统、模型分析系统和专家系统，能够全面感知、自动控制、预测趋势、优化决策。智慧油田借助业务模型和专家系统，可以全面感知油田动态，自动控制油田活动，预测油田变化趋势，不断优化油田管理，用虚拟专家辅助油田决策，智能管理油田。

事实上，早在2005年，IBM就与挪威国家石油公司(Statoil)合作建设智慧油田，并实现了以下主要目标:实时无线感知地下油田的运行情况，现场“智慧”管理，延长油田寿命，提高产量；将海上油井的监控和管理功能集成到岸基设施中，从而降低成本，提高生产效率；通过加强信息共享，各业务领域之间的合作得到了加强。Saudi Aramco提出了四个层次的智能油田建设方案:监控、优化、集成和创新。通过井下传感器、智能完井技术、自动化技术、数据集成、数据管理与挖掘、建模与分析、集成作业和集成环境建设，及时掌握生产情况，提高井下作业效率，优化业务流程，通过远程监控和预警，实现油田降低作业成本、提高油气采收率的目标。

(3)钻井模拟

钻井模拟技术可以为降低钻井成本和施工风险、提高钻井速度提供有力的决策支持，目前仍是国外的研究热点。基于虚拟现实技术的钻井仿真系统是钻井仿真技术研究和应用的主导方向(孙旭等，2012)。

20世纪80年代，国外提出了发展钻井模拟研究和钻井模拟器的设想，美国的许多公司、研究机构和学院，如阿莫科石油公司、苏必利尔石油公司、哈里伯顿公司和加州大学都对此进行了研究。阿莫科石油公司在1983建立了完整的钻井仿真系统，率先实现了钻井过程的高度仿真。从65438到0986，国外钻井仿真技术趋于成熟，在钻井过程操作训练仿真、钻井过程仿真、钻井技术经济评价仿真三个主要研究方向形成了成熟产品，应用于钻井生产和培训，取得了可观的经济效益。

三。信息来源

孙旭，赵金海，等。国内外钻井模拟技术的现状与展望。石油钻井技术，40 (3): 54 ~ 58。

徐增奎，马涛，等。数字油田技术发展探讨。信息中国，(225): 28 ~ 32。