油气勘探是寻找和开发油气资源的重要手段，涉及大量复杂的数据处理和分析。传统的计算方法在处理这些数据时往往效率低下，且难以处理复杂的地质模型和地球物理现象。量子计算作为一种全新的计算模式，为解决这些问题提供了新的思路和方法。通过利用量子比特的叠加态和纠缠态，量子计算能够实现并行计算，大幅提高计算速度和效率，有望为解决复杂计算难题提供指数级加速，为油气勘探领域带来革命性的变革。

量子计算是一种遵循量子力学规律的计算方式。与传统计算使用的二进制比特不同，量子计算使用量子比特（qubit）作为信息的基本单位。量子比特具有叠加态和纠缠态的特性，可以同时表示多个状态的叠加，并通过量子门进行操作和控制。这种并行计算的能力使得量子计算在处理复杂问题时具有巨大的优势。近年来，量子计算技术取得了显著进展。量子比特的数量不断增加，量子门的控制更加精确，量子计算机的性能也在不断提升。

在石油与天然气开采领域，如何准确预测地下储层的渗透率一直是困扰地质学家的难题。

近日，来自中国石油勘探开发研究院与中国移动研究院的科研团队，通过将量子计算与人工智能相结合，成功研发出一种新型预测模型，实现油田储层渗透率预测精度提升19%，为地下复杂地质结构的特征提取开辟了新路径。

相关研究以“Quantum-enhanced long short-term memory with attention for spatial permeability prediction in oilfield reservoirs”为题，于2026年1月08日提交至Arxiv。

准确的空间预测对于有效的油气回收至关重要，但由于地下地质构造的复杂性和多变性，传统方法往往难以达到理想的精度。为了攻克这一难题，研究人员提出了一种名为量子增强型带注意力的长短期记忆网络（QLSTMA）的创新模型。

该技术的核心创新在于将变分量子线路（VQCs）直接集成到标准长短期记忆网络（LSTM）的循环单元中。这种架构能够充分利用量子力学中的量子纠缠（Entanglement）与量子叠加（Superposition）原理，从而显著增强模型对复杂地质参数的预测能力。

图｜用于 QLSTM 的 VQC 架构。经典比特通过角度嵌入编码到量子比特态中。在强纠缠层中，旋转门和纠缠门在高维希尔伯特空间中创建和调制多量子比特纠缠，以实现复杂的非线性相互作用。随后测量 Pauli-Z 期望值，将其转换回经典特征，并将其融入 QLSTM 架构中。（来源：Arxiv）

在实验测试中，研究团队设计了两种不同的量化结构：带共享门的QLSTMA（QLSTMA-SG）和带独立门的QLSTMA（QLSTMA-IG），并系统研究了量子比特数量对模型性能的影响。

实验数据表明，量子增强显著提升了预测精度。

与传统的带注意力的LSTM（LSTMA）网络相比，采用8量子比特的QLSTMA-IG配置表现最为出色，其平均绝对误差（MAE）降低了19%，均方根误差（RMSE）降低了20%。

该模型在处理具有高变异性的复杂测井数据时表现出极强的鲁棒性。参数效率提升得益于变分量子线路的特性，该模型能以比传统方法更少的参数来表达复杂的非线性关系。

图｜用于渗透率预测的量子增强 QLSTMA 架构。a 整体神经网络工作流程包括输入数据的对数变换和归一化、LSTM 层、注意力机制、密集层和输出层。b 经典 LSTM 单元采用传统 LSTM 门。c QLSTM-SG 单元融合了应用于所有门的共享门量子变分电路（VQC）模块。d QLSTM-IG 单元对每个门（遗忘门、输入门、输出门和候选状态）采用独立的量子变分电路（VQCs），实现更细粒度的量子特征提取。

尽管目前的研究主要基于经典计算机对量子线路的模拟，但这已经充分验证了量子-经典混合神经网络在油气工程和地球科学中的巨大潜力。

研究发现，随着量子比特数量的增加，预测精度呈现出一致的增长趋势，这为未来的技术升级指明了方向。

这项突破性的工作不仅为地下储层表征提供了更可靠的预测框架，也为未来在真实量子硬件上的部署奠定了基础。随着量子计算技术的成熟，该方法有望在更广泛的地学领域得到应用，帮助科研人员在钻探数据有限的情况下，更全面地理解油藏特征，优化资源开发决策。