给地学人看的 AI 入门：我们到底在学什么？

正文

在过去几年里，“人工智能（AI）”“机器学习”“深度学习”这些词越来越频繁地出现在地球科学领域：
有人用它做测井曲线预测，有人用它做岩性识别，也有人用它做甜点评价、地震属性分析、稀土元素聚类……

但对很多地质人来说，AI 既熟悉又陌生：

• 知道它“很厉害”，

• 用过别人打包好的模型，

• 真要自己从零开始做一个项目，又会有点无从下手。

这篇文章作为 AiGeoTech「AI基础与方法」栏目的总览，希望先回答几个最基本的问题：

我们到底在学什么？
AI 在地学里具体能干什么？
一套完整的 AI 工作流程长什么样？

一、AI、机器学习、深度学习：先把几个概念说清楚

1. AI 是“大框”，机器学习和深度学习是“方法”

• 人工智能（AI）：广义上指让计算机做“本来只有人类才能做”的智能任务，比如识别岩性、预测储层物性、分层、分类图像等。

• 机器学习（Machine Learning）：AI 的一个重要分支，核心思想是：

  不再写一堆“if…else”规则，而是让模型从大量样本数据中“自己总结规律”。

• 深度学习（Deep Learning）：机器学习的一个子集，基于多层神经网络，更适合处理复杂的、高维的、非线性的问题，比如地震图像识别、测井曲线序列建模等。

可以简单记为：

AI ⊃ 机器学习 ⊃ 深度学习

在地球科学日常工作中，90% 的“AI 应用”其实就是在用机器学习/深度学习做预测或分类。

二、从地学视角看“一个模型”到底包含什么？

无论是预测孔隙度，还是识别岩性，一个典型的机器学习模型背后，通常包含这几个关键要素：

1. 数据（Data）

   • 测井曲线、地震属性、薄片图像、地球化学测试结果、REY 配分数据……

   • 最重要的不是“高大上”，而是：够准确、够干净、与目标问题相关。

2. 特征（Features）

   • 直接使用原始曲线值（GR、RT 等），

   • 或者基于地学理解构造的组合特征（某些曲线比值、统计窗口特征等）。

   • 特征是“模型看到的世界”。

3. 标签（Labels）（仅监督学习）

   • 岩性类型标签（砂岩、泥岩、灰岩、混合细粒岩等），

   • 已知的孔隙度、渗透率、TOC、含油性级别……

   • 标签质量决定了模型“学到的到底是不是对的”。

4. 模型（Model）

   • 线性回归、支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等

   • 本质都是一种“输入–输出映射函数”。

5. 损失函数与优化（Loss & Training）

   • 模型先“瞎猜”，

   • 损失函数衡量“猜得有多离谱”，

   • 通过不断迭代，让“猜错的程度”尽量变小——这就是训练。

当你以后看到各种花哨的算法名词时，可以先问自己三个问题：

它用了什么数据？
它输出什么结果？
它在优化什么指标？

三、几种常见的“学习方式”：回归、分类和聚类

1. 监督学习：有“标准答案”的情况

特点：每个样本都有标签，就像试卷上有标准答案。

在地学中的典型任务：

• 回归（Regression）：预测一个连续数值

  • 预测孔隙度、渗透率

  • 预测某条测井曲线（如声波、密度）

  • 预测 TOC、含油饱和度等

• 分类（Classification）：预测一个类别

  • 岩性分类（砂岩/泥岩/灰岩/混合细粒岩等）

  • 储层级别划分（优质/一般/非储层）

  • 沉积微相类型划分等

只要你手头有足够多“样本 + 标签”，就可以考虑用监督学习。

2. 非监督学习：没有“标准答案”，让数据自己“抱团”

特点：输入只有数据，没有标签，模型要“自己发现结构”。

在地学中的典型任务：

• 对 REE 配分曲线做聚类，看看是否存在自然分组（不同沉积环境或成岩类型）

• 将多维地球化学数据聚成几类，辅助划分成因类型

• 对地震属性做聚类，辅助识别相带/甜点区

常见方法包括：K-Means、GMM、高斯混合聚类等。
它们不会告诉你“这是 A 相还是 B 相”，
但会告诉你“这批点看起来属于同一类”，地质解释则需要你来完成。

3. 深度学习：更复杂的数据，更强的表示能力

当你的数据是：

• 连续的时间/深度序列（LSTM、1D-CNN 可用），

• 二维地震切片、薄片图像（2D-CNN 可用），

• 多井、多属性的复杂组合，

用深度学习往往效果更好，但也需要更多数据与更规范的训练流程。
在 AiGeoTech 中，后续会用一些简化的案例，展示深度学习在 测井预测、图像识别 等方面的用法。

四、一个“完整 AI 项目”的基本流程（以岩性识别为例）

拿“利用测井曲线做岩性识别”为例，一个完整流程大致是：

1. 明确问题

   • 目标：根据 GR、RT、DEN、CALI 等曲线，识别井段岩性。

   • 输出：每个深度点的岩性类别标签。

2. 整理数据

   • 收集多口井的测井曲线和对应的岩性解释结果。

   • 对深度对齐、采样间隔统一、去除明显错误值。

3. 特征构造

   • 直接用原始曲线值作为特征，

   • 必要时加入滑动窗口统计特征（均值、方差、梯度等），

   • 再结合地质理解筛选掉明显噪声特征。

4. 划分训练集和测试集

   • 随机划分，或按井划分（某几口井作为独立测试井），

   • 确保模型在“没见过的井”上也能工作。

5. 选择模型并训练

   • 先试线性模型、决策树、随机森林、SVM 等较简单模型，

   • 根据效果和可解释性决定是否进一步上神经网络。

6. 评估模型

   • 精度（Accuracy）、混淆矩阵、各类岩性的识别率，

   • 同时结合地质常识判断是否“地质合理”。

7. 应用与更新

   • 将模型应用到新井 / 未钻井预测，

   • 随着新数据不断进入，周期性地更新和校正模型。

你会发现：地质工作与 AI 建模并不是两条平行线，而是一个不断交叉、互相修正的过程。
数据质量、层位划分、岩性标准等每一个环节，都会直接影响模型效果。

五、AI 不是魔法棒，地学思维永远是核心

很多人对 AI 有两个常见误解：

1. “我不会算法，数据丢给模型就能自动出结果”

   • 实际上：数据预处理、特征选择、标签质量、评价标准，其中任何一环出问题，模型结果都不靠谱。

2. “只要模型分数高，就说明地质解释正确”

   • 实际上：模型可能在“记忆”训练数据，而不是在“理解”地质规律。

   • 高评分不等于高可信度，特别是在外推到新井、新区时。

因此，在 AiGeoTech 的所有示例和教程中，我们会尽量强调：

AI 是放大镜，不是水晶球。
放大的，是你已有的地学理解与数据质量；
缺什么，它就放大什么。

六、在「AI基础与方法」栏目里，你能看到什么？

后续，这个分类下的文章，会围绕几个主线展开：

1. 概念拆解系列

   • 什么是过拟合？

   • 什么是交叉验证？

   • 分类模型和回归模型有何不同？

   • 如何用简单直观的方式理解“特征工程”？

2. 常见算法速览

   • 从地学工程视角，讲清楚线性回归、决策树、随机森林、SVM、神经网络等的特点与适用场景。

3. 模型评估与对比

   • 为什么不能只看一个 R²？

   • 如何合理对比不同模型？

4. 与地学实践的连接

   • 每一篇理论文章，都会尽量配一个地学相关小例子（测井、地震或地球化学），

   • 帮助你把“抽象的 AI 概念”和“每天面对的实际数据”对应起来。