面向地下万米深层油气勘探，元脑AI服务器支撑中国石油大学（华东）科研平台升级

深层油气资源埋藏于数千米至万米级深度，其地震信号往往呈现出“弱、杂、散”的特征——能量弱、干扰杂、分布散。如何从海量噪声中精准捕获这些微弱信号，发现真正有价值的地质线索，并进一步支撑高精度成像、储层预测和油气识别，是深层油气勘探面临的核心挑战之一。

作为我国油气勘探开发领域的重要高校，中国石油大学（华东）深度参与了面向地下万米的深层油气勘探工作。学校长期围绕深层油气地震预测、储层识别与智能分析等方向开展科研攻关，为深层油气的高效勘探与效益开发提供了核心理论与技术支撑。

随着AI技术加速进入深层油气科研场景，地震资料处理解释正在从传统大规模数据处理，进一步走向智能化分析。科研团队需要基于海量地震数据开展模型训练、特征提取、推理验证和多轮迭代，从复杂地震数据中更高效地发现关键信息，这对科研平台的AI算力、数据吞吐能力和并行处理能力提出了更高要求。

为此，浪潮信息以多台元脑AI服务器NF5468M7为核心，为中国石油大学（华东）升级高性能地震资料硬件处理解释平台，为深层油气智能分析、关键信号识别和算法持续迭代提供高性能算力底座，帮助科研团队提升数据处理效率、模型训练效率和算法验证效率，推动深层油气相关科研工作提质增效。

01 从“处理数据”到“识别信号”，深层油气科研加速走向智能分析

在深层油气勘探中，地震资料规模大、噪声强、有效信号弱。传统地震资料处理主要围绕大规模数据计算、成像分析和地质解释展开，重点解决“看得见、算得快”的问题。随着“深层油气地震预测与智能识别”科研专项的持续推进，中国石油大学（华东）将AI方法引入深层油气科研，推动地震资料解释进一步走向“识别准、分析深”。

科研团队通过构建深度学习模型，挖掘地震响应与储层流体、含油气性之间的关联特征，从而在低信噪比的地震数据中精准提取出有效反射信息，辅助识别断层裂缝、储层分布及含油气性等关键信息。为了捕捉这些隐藏在地质深处的弱信号，科研团队需要基于多源数据开展高频次的特征学习和模型训练。不同样本集、不同参数组合、不同模型结构都需要反复试验与多轮调参，这对科研平台的GPU加速能力和并行处理效率提出了更高要求。

与此同时，AI方法的引入也带来了新的数据压力。传统地震资料处理本身已面向TB级乃至PB级的连续波形数据和三维地震体，核心压力主要来自大文件的批量处理、成像计算和属性分析；而AI智能识别并不是简单增加一类计算任务，而是需要将原始地震资料、属性体、反演结果和解释成果进一步加工为可训练、可标注、可验证的样本数据，并围绕不同样本集、标签策略、模型结构和参数组合开展多轮训练与推理验证。在这一过程中，数据从连续大文件处理转向大量样本切片、标签数据、增强数据和中间结果的高频调用，平台需要在训练过程中反复读取、更新和流转这些数据。如果数据流转效率不足，就容易出现“算力等待数据”的情况，影响整体科研效率。

02 元脑AI服务器支撑科研平台升级，助力弱信号识别与智能分析提效

针对中国石油大学（华东）深层油气地震预测与智能识别相关科研需求，浪潮信息以多台元脑AI服务器NF5468M7为核心，升级高性能地震资料硬件处理解释平台，为弱信号识别模型训练、智能分析等提供算力支撑。

元脑AI服务器NF5468M7面向AI训练、推理及高性能计算场景，具备强大的AI加速能力。在实际科研任务中，平台由GPU作为AI计算核心，支撑科研团队构建的深度学习、半监督学习等模型，对海量地震波形、地震属性和反演结果进行特征提取与模型训练，有助于科研团队从复杂噪声背景中识别有效弱信号，并进一步辅助开展储层预测、智能反演和油气识别等研究工作。

针对AI样本训练和多轮模型迭代带来的数据读写压力，元脑AI服务器NF5468M7配合高速存储与网络配置，构建高效的数据吞吐通路。在地震资料处理、智能反演和AI模型训练过程中，平台可支撑原始地震资料、属性体、反演结果和训练样本在计算、存储和网络之间快速流转，减少数据读取和调用过程中的等待时间，为计算单元持续供给数据，提升整体平台运行效率。

通过将元脑AI服务器NF5468M7应用于高性能地震资料硬件处理解释平台，浪潮信息为中国石油大学（华东）深层油气地震预测与智能识别相关科研提供了面向AI智能分析的高性能算力底座。面向弱信号识别、储层预测和智能反演等高复杂度任务，该平台有助于提升大规模地震资料处理、算法验证和模型迭代效率，为深层油气探测相关科研工作的持续推进提供坚实支撑。