摘
要
在油气勘探领域，地震解释一直是一项高度依赖专业经验的工作。面对海量地震数据，工程师不仅需要完成解释分析，还要花费大量时间搭建复杂的数据处理流程。2026年，Halliburton Landmark联合AWS，将生成式人工智能引入DecisionSpace® 365 Seismic Engine平台。工程师只需输入自然语言，系统即可自动生成专业工作流，使流程配置效率提升最高95%。这不仅改变了软件的使用方式，也为未来智能勘探提供了新的发展方向。
背景
地震数据被誉为地下油气藏的“CT影像”。从油气发现到开发方案制定，几乎所有关键决策都离不开对地震资料的解释与分析。然而，随着采集精度和数据规模不断提升，地震解释的复杂度也随之增加。在传统工作模式下，工程师需要在专业软件中配置大量处理模块和参数，逐步构建工作流。对于复杂项目，一个完整流程可能涉及近百个专业工具的组合配置。即使对于经验丰富的地球物理专家，这也是一项耗时且重复的工作。近年来，生成式AI的发展让一个全新的思路成为可能：既然人工智能已经能够理解自然语言，那么它是否能够理解地球物理工程师的技术意图，并自动完成工作流构建。
让软件听懂工程师的语言
为了验证这一设想，Halliburton Landmark与AWS Generative AI Innovation Center联合开发了Seismic Engine GenAI Assistant。与传统软件最大的不同在于，用户不再需要逐步点击菜单、寻找工具和配置参数，而是可以直接描述自己的工作目标。
例如，当工程师输入“创建一个断层识别工作流”或“构建用于盐体解释的数据处理流程”时，系统能够理解需求，并自动生成相应的Seismic Engine工作流。原本需要手工完成的一系列配置工作，被简化为一次自然语言交互。
这种变化看似只是交互方式的改进，实际上却代表着软件逻辑的根本转变。过去是人学习软件的语言，现在则是软件开始理解人的语言。下图是该方案的架构：
AI如何生成专业工作流
为了实现这一能力，Halliburton和AWS构建了一套融合专业知识库与大语言模型的解决方案。
当用户提出请求后，系统首先识别用户意图，判断属于工作流创建、专业问答还是一般咨询场景。随后，大模型结合企业知识库中的产品文档、技术资料和工作流模板，自动生成符合要求的处理流程。
这种方式有效避免了通用AI在专业领域容易出现的“幻觉”问题。系统输出的结果不仅来自模型推理，同时也来自经过验证的专业知识体系，因此能够满足工程技术人员对于准确性和可靠性的要求。
更重要的是，这种模式使AI不再只是一个问答工具，而真正成为能够协助完成专业工作的数字助手。
从地震解释迈向智能勘探
Seismic Engine GenAI Assistant看似只是一个面向地震处理的软件助手，但它展示的其实是未来油气行业数字化发展的方向。
过去二十年，行业数字化主要解决数据连接与流程自动化问题；而随着生成式AI的发展，软件开始具备理解专业知识和业务语言的能力。未来类似能力有望扩展至地质建模、测井解释、油藏工程、生产优化以及数字孪生等更多场景。届时，工程师将更加专注于技术判断和业务决策，而AI则负责完成大量重复性和流程性工作。
小结
如果说云计算让油气软件实现了从本地化向云端化的转变，那么生成式AI正在推动软件从“工具”向“助手”进化。Halliburton与AWS联合开发的Seismic Engine GenAI Assistant展示了一种全新的工作模式：工程师提出目标，AI构建工作流，双方协同完成复杂技术任务。工作流创建效率提升95%的背后，不仅是一项技术突破，更代表着油气行业迈向智能勘探时代的重要一步。
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