深度学习联合地震反演助力深海储层参数预测.pdf

在能源勘探与开发领域，深海储层参数预测是关键环节之一。精确的储层参数能够为油气田的勘探和开发提供重要依据，对于资源的高效开采具有重大意义。传统上，弹性阻抗反演作为一种重要的储层参数预测手段，在预测中占据着主导地位。然而，该方法在实际应用中面临着诸多挑战，例如入射角的限制、地震资料的低质量问题，以及无法直接反演出孔隙度等储层物性参数等。这些问题极大地限制了弹性阻抗反演方法在实际应用中的效果，迫切需要新技术、新方法来提升其预测精度和适用范围。 随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习技术在数据处理和模式识别领域展现出的强大能力，其在地震学领域应用的潜力逐渐被挖掘出来。深度学习，尤其是全连接深度神经网络，以其在非线性映射关系建模上的优势，为弹性阻抗反演技术带来了新的解决思路。 在深度学习技术的支持下，本文提出了一种结合深度学习与弹性阻抗反演的新方法，以期望解决传统方法中所面临的难题。该方法的核心在于使用全连接深度神经网络来建立三个角度弹性阻抗与弹性、物性储层参数之间的非线性映射关系。通过深度学习的强大数据处理能力，使得对于密度、纵横波速度比的预测准确性得以显著提升，同时实现对孔隙度等储层物性参数的直接反演。 在具体操作过程中，研究人员首先对测井数据进行处理，运用深度学习模型进行训练，从而学习到弹性阻抗与储层参数之间的复杂关系。之后，利用训练好的模型对新的地震数据进行预测，从而获得更准确的储层参数。 实践表明，该方法的应用极大地提升了储层参数预测的准确性。在研究中，通过对比分析，发现利用深度学习技术与弹性阻抗反演结合后，测井数据中密度、纵横波速度比的预测均方根误差均降低了超过10%。这一成果不仅对提升单井的储层参数预测质量有显著影响，也对整个油气田的开发提供了更为可靠的数据支持。 进一步地，本研究还实现了弹性阻抗与测井、地震数据之间的桥梁搭建。通过深度学习模型，将地震数据转换为储层参数，再利用标准化等数据处理技术，获得了密度、纵横波速度比和孔隙度的三维预测结果。三维预测结果为地质学家提供了更为直观的储层参数分布图像，使得深海储层勘探和开发的决策更加科学和精准。 本文提出的深度学习联合地震反演方法，为深海储层参数预测提供了新的解决方案。它不仅提高了储层参数预测的准确性，而且能够直接反演出更多种类的储层物性参数。可以预见，随着深度学习技术的进一步发展及其在地震学领域的深入应用，将会极大推动地震学和能源勘探技术的进步，为全球能源安全和可持续发展作出重要贡献。