量子+AI賦能油氣勘探！

中石油聯合中國移動研發儲層滲透率預測新模型，精度提升19%

2026年3月3日，中國石油勘探開發研究院與中國移動研究院聯合發布重大科研成果：雙方科研團隊將量子計算與人工智能深度融合，成功研發出新型油田儲層滲透率預測模型，實現預測精度較傳統方法提升19%，為復雜油氣藏勘探開發開辟全新技術路徑。

一、技術突破：破解“地下盲探"難題

儲層滲透率是決定油氣能否高效流動、決定油井產量的核心參數，傳統預測方法依賴測井數據與地質模型，面對我國復雜陸相儲層，預測誤差大、效率低，長期制約勘探開發精準度。

此次研發的量子增強長短期記憶注意力網絡（QLSTMA），創新性引入量子計算的并行處理能力，設計帶共享門（QLSTMA-SG）與獨立門（QLSTMA-IG）兩種量化結構，通過變分量子線路大幅提升模型對復雜地質數據的特征提取效率。

實驗數據顯示，采用8量子比特的QLSTMA-IG配置表現好：平均誤差（MAE）降低19%，均方根誤差（RMSE）降低20%，在處理高變異性復雜測井數據時，魯棒性遠超傳統LSTM模型，且參數效率顯著提升。

二、應用價值：為超深層、非常規油氣開發“導航"

我國超深層、頁巖油等非常規油氣資源占比高，儲層非均質性強，該模型可精準刻畫地下滲透率分布，為井位部署、壓裂方案優化提供可靠依據。

• 對勘探環節：減少“干井"風險，提升探井成功率，降低勘探成本；

• 對開發環節：精準定位剩余油富集區，支撐老油田挖潛與頁巖油規模效益開發；

• 對行業：推動油氣勘探開發從“經驗驅動"向“數據+量子智能驅動"轉型，補充量子技術在油氣領域應用的空白。

三、科研進展：成果已進入現場試驗階段

目前，該模型已在長慶、大慶等油田開展現場驗證，初步應用于頁巖油、致密油儲層評價，預測結果與實際試油數據吻合度大幅提升。相關研究論文《Quantum-enhanced long short-term memory with attention for spatial permeability prediction in oilfield reservoirs》已于2026年1月8日提交至Arxiv，核心技術同步申請國家發明。

四、行業意義：開啟油氣科技“量子時代"

此次突破是我國油氣行業與信息通信行業跨界融合的標志性成果，標志著量子計算從實驗室走向工業應用場景。未來，隨著量子硬件與算法持續迭代，該技術有望拓展至油藏數值模擬、地震資料處理等領域，為保障國家能源安全提供硬核科技支撐。