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油气勘探的根本任务就是从大量采集的数据中恢复数百万年前构造运动和沉积演化规律 ， 寻找地下油气的存储模式 。 勘探是油气资源勘探常用的技术之一 ， 是指利用地下介质弹性和密度的差异 ， 通过观测和分析人工产生的波在地下的传播规律 ， 推断地下岩层的性质和形态的地球物理勘探方法 。
勘探一般要经过数据采集、数据处理和资料解释等多个环节 ， 从而精准定位油气资源 。 勘探工作产生的数据量巨大 ， 并且随着技术的进步 ， 还在逐渐增长中 。 以中石油东方物探公司为例 ， 其每年原始数据采集量已经从2012年大约50TB ， 飞速上涨到2019年的2500TB左右 ， 7年间上升了50倍 。 如果采用传统方式来进行海量数据的处理、分析和解释 ， 需要耗费大量的人力物力成本 ， 且效率极低 。 如何提升海量数据处理与解释的效率也是油气行业正在积极探索的方向 。
【AI开发的环境与支撑条件，数据处理和地震资料解释等多个环节，直播预告】得益于近年来AI技术的不断成熟和算力的不断提升 ， 使得海量数据处理成为了可能 ， 并且在油气勘探行业得到了一定的应用 。 中石油东方物探原处理中心总工程师 ， 教授级高级工程师赖能和表示 ， 目前AI在油气勘探领域已经开始陆续应用 ， 过去需要30人处理2个月的数据 ， 现在使用深度神经网络算法来处理 ， 在速度和精度都有了很大提升 。
7月14日晚7点 ， 智东西公开课推出AI与能源大数据公开课NVIDIA专场 ， 并邀请到中石油东方物探原处理中心总工程师 ， 教授级高级工程师赖能和主讲 ， 主题为《AI在油气勘探行业海量数据处理与解释中的新探索》
赖能和老师将从AI的环境与支撑条件、油气勘探行业中的AI研究等方面 ， 结合大量应用实例 ， 详解GPU加速AI在海量数据处理与解释中的应用实践 。
课程时间
时间：7月14日晚7点
地点：智东西公开课小程序
课程详情
主题：AI在油气勘探行业海量数据处理与解释中的新探索
提纲：
1、AI的环境与支撑条件
2、油气勘探行业中的AI研究
3、基于AI的海量数据处理与解释的实践和探索
讲师：
赖能和 ， 中国石油集团东方地球物理公司研究院原副总工程师、处理中心总工程师 ， 教授级高级工程师 。 1983年7月福州大学计算机科学系软件专业大学毕业 ， 1997年中国石油大学地球科学系应用地球物理专业研究生毕业 。 一直从事高性能计算软硬件研究、并行优化、软件、数据处理、信息化和数据中心建设等 。 近几年重点研究领域包括海量数据处理、云计算、异构高性能计算、并行存储、信息安全、数字化转型、人工智能在油气勘探领域的应用和数据中心基础设施技术研究等 。 在全国高性能计算学术年会及IT行业会议发表报告70余篇 。 多次获得部级、局级科技进步奖 。
【AI开发的环境与支撑条件，数据处理和地震资料解释等多个环节，直播预告】报名方式
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本文相关词条概念解析：
油气
和成品油价格不断走低相比 ， 天然气价格则是“涨声一片” 。 “存量气价格上涨 ， 对于LNG市场来说 ， 由于气源不同 ， 各家受影响程度不同 。 以一立方米气价上涨0.4元计算 ， 济南车用天然气涨价后价格为5.11元/立方米 ， 而93号汽油价格为7.39元/升 。

来源：(未知)

【】网址：/a/2020/0708/kd249071.html

标题：AI开发的环境与支撑条件，数据处理和地震资料解释等多个环节，直播预告