石油和天然气行业越来越多地采用人工智能（AI）来推动创新和提高效率。凭借专用人工智能工具的承诺，公司能够以前所未有的精度简化运营和控制成本。
就在几年前，实现这种水平的优化和颗粒度控制似乎遥不可及，但人工智能的进步正在使其成为现实。
当我们想到石油和天然气勘探时，首先想到的是巨大的经济机会和致富的潜力。石油因其巨大的经济价值而被称为“黑金”。然而，这种说法往往忽视了环境和气候挑战。无文件记录的孤立井（UOW）构成严重的安全隐患。它们泄漏甲烷，污染水，释放有毒化学物质，危害环境。
专家认为，美国仍有数十万口油气井没有文件记录，也没有所有权。
研究人员使用各种现代工具来帮助他们找到和封堵这些UOW，包括激光成像、无人机和传感器。不过，面对美国超过300万平方英里的本土面积，这些方法可能效率低下。这就是人工智能介入的地方。它可以增强这一过程，使寻找工作在如此广阔地域更加有效。
美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室和其他机构的科学家开发了一个人工智能系统，用于分析45年来美国地质调查局的历史地图，确定了加利福尼亚州和俄克拉荷马州的1301个潜在UOW。
“虽然人工智能是一项当代且快速发展的技术，但它不应该只与现代数据源联系在一起。”劳伦斯伯克利国家实验室（伯克利实验室）的博士后研究员Fabio Ciulla说，他是一项关于使用人工智能寻找UOW的案例研究的主要作者。
“人工智能可以通过从历史数据中提取信息来增强我们对过去的理解，这在几年前是无法实现的。我们越是走向未来，就越能利用过去。”
从2011年开始，美国地质调查局开始上传19万张1884年至2006年的数字化地形图。这些地图带有地理标签，允许每个像素链接到特定的地理坐标，以便于参考。地理标记至关重要，因为它将每个地图像素与特定的地理坐标联系起来，使人工智能系统能够准确检测和分析潜在的UOW。标记的UOW使用卫星图像、实地调查和磁力计等传感器进行验证。
伯克利实验室的研究团队训练了人工智能模型，以识别地图上的正确点并避免误报。该模型还必须处理不同地形、颜色和条件的地图。一些旧地图被撕裂和弄脏，很难使用。
Ciulla说：“对于人类来说，看着这个圆圈并认出它是非常容易的。”“直到最近，这是从这些地图中提取信息的唯一可用方法，但如果我们想将其应用于成千上万张地图，这种策略就不能很好地扩展。这就是人工智能发挥作用的地方。”
虽然伯克利团队开发的AI工具依赖于AI，但它也允许手动调整。研究人员可以审查这些发现，以确保人工智能正确解释地图上的符号。研究人员使用卫星图像验证了人工智能模型发现的29个UOW，并通过实地调查验证了另外15个UOW。
到目前为止，研究人员采取了保守的方法，优先考虑减少误报而不是漏报。虽然这些结果可以作为概念验证，但考虑到美国各地无证UOW的规模，该模型需要迅速扩展。
展望未来，研究人员的目标是将人工智能的预测能力与无人机等现代工具相结合。配备磁力计的无人机预先设定了飞行路线，可以进入空中探测具有挑战性的区域。无人机还可以配备传感器，或者配备激光雷达的飞机可以用来检查空气中是否存在泄漏。人工智能和先进技术的结合可以为提高定位和封堵UOW的速度和准确性铺平道路。
