8月10日，中国矿业大学人工智能研究院与中石化西北油田分公司“大数据预测地质复杂”交流会顺利举办，中国矿业大学人工智能研究院副院长、大数据研究中心主任陈兴教授、副主任杨慧教授、团队工程地质专家乔伟教授、构造地质专家鞠玮副教授、能源地质专家赵迪斐博士等代表，以及中石化西北油田分公司石油工程技术研究院副总工程师李双贵、勘探开发研究院顺北项目部技术总监韩俊、副主任鲍典，石油工程技术研究院钻井所陈修平、张俊、刘景涛、刘彪、李文霞、孙伟光、陈培亮等技术人员出席了交流会。会议由陈修平博士和陈兴副院长主持。会议前期，人工智能研究院大数据研究中心根据中石化西北油田分公司顺北地区的技术难题与痛点组织专家团队进行了前期会诊，形成了“大数据预测地质复杂”的技术方案。

会议伊始，陈修平博士向与会专家代表介绍了双方参会代表，陈兴副院长向与会专家讲解了学科交叉背景下开展大数据关联分析与风险预测的新思路，表示在钻井工程面临复杂地质背景的情况下，大数据分析技术将为找到量化关联、查明机理、建立预测预警提供有力帮助。随后，鞠玮副教授进行了复杂地质问题影响因素的分析报告，指出复杂问题是钻井工程中造成时间与成本浪费的重要因素，多地质因素与钻井工程因素共同控制影响地质复杂，但过去受限于研究手段对钻井复杂的认识是定性的，难以开展科学的合理预测，探寻复杂问题与多影响因素间内在逻辑，亟待新思路与新方法，找到各因素间的内在逻辑关系，将是科学规避地质复杂与进行针对性预防的关键，对于钻井工程“降本增效”、保障快速安全钻进意义重大。

报告结束后，双方进行了深入的交流研讨，钻井所李双贵副总工程师与陈兴副院长交流了量化关联分析的方式问题，陈兴副院长指出专业分工与交叉团队协作在应用大数据解决地质问题中的重要性。张俊博士就研究区平面差异大、钻前预测中是否需要在资料解释的基础上结合地质背景的问题，与鞠玮副教授、赵迪斐博士等进行了技术探讨。鲍典副主任发言指出井间约束方式、裂缝表征尺度、裂缝识别资料等问题，明确了局部应力场是研究区钻井复杂的重要影响因素。陈修平博士指出地质建模时可以拆开总体和局部区域分别进行建模研究。韩俊总监就如何打牢研究地基问题进行了交流，指出关键参数中重要构造（如走滑断裂带等）的刻画对研究区地质复杂尤为重要。陈兴副院长、鞠玮副教授、赵迪斐博士等对相关问题进行了交流解答。

交流会的最后环节中，陈兴副院长与中石化西北油田与会专家交流了研究区地质背景与数据问题，赵迪斐博士介绍了目前正在开展的大数据解决地质问题、探寻地质机理的应用情况。双方明确了进一步细化交流研究方向的意向，将进一步论证技术思路可行性，尝试开展技术对接与合作。

创新者，赢未来。唯有在传统工业经验技术及人工智能、大数据相结合的基础上，实现基础认识与创新挖掘的整合，才能主动适应和赢得未来的新发展。中国矿业大学人工智能研究院将积极投身大数据及人工智能技术在传统行业中的应用，完善建设具有行业特色兼具热门领域的开放、共享、特色及突出应用的新型科研平台。