基于地震属性约简的深度学习储层物性参数预测：以莺歌海盆地乐东区为例.docx

在油气勘探行业中，储层物性参数预测一直是一个核心问题。这涉及到诸如孔隙度、泥质含量、含流体饱和度和渗透率等重要指标的准确评估。随着勘探活动的深入，对复杂储层如岩性油气藏的开发变得越来越普遍，传统的线性反演技术已不能完全满足日益增长的高精度预测需求。此时，深度学习技术以其强大的非线性建模能力，被引入油气勘探领域，以解决这一关键问题。 深度学习技术，尤其是深度神经网络（DNN），能够通过多层抽象来捕捉输入数据中的复杂特征。DNN的结构由输入层、多个隐藏层以及输出层构成，其中隐藏层的神经元间进行全连接，但层内神经元之间不互相连接。相较于传统的BP神经网络，DNN拥有更多的层次，能够更深入地捕捉数据之间的复杂关系。然而，层数的增加也可能带来过拟合的风险。为避免这一问题，优化算法如BN（Batch Normalization）被引入，它有助于加速训练过程并减少内部协变量的漂移，从而提高模型的泛化能力。 地震属性约简技术在深度学习储层物性参数预测中扮演着至关重要的角色。地震属性的数量庞大，且其间往往存在大量的冗余信息。如果直接使用所有属性进行建模，将导致模型过于复杂，既影响计算效率又可能降低预测准确性。为了解决这一问题，通过应用特征选择技术来选择与储层物性预测最为相关的地震属性变得至关重要。这些技术包括过滤法、包裹法和嵌入法。其中，过滤法通过统计测试来评估属性的相关性；包裹法则利用目标函数反复选择或剔除属性子集；嵌入法则在模型训练过程中同时学习属性的重要性。特别是，随机森林这一机器学习算法，因其出色的分类和回归功能，被广泛用于地震属性的重要性排序。结合递归消除法，可以进一步确定最优的属性子集，实现属性约简。 本研究提出了一种融合深度学习与地震属性约简的储层物性参数预测方法。通过地震属性约简，构建了一个能够反映特定工区地质特征的属性子集。随后，利用深度神经网络模型，将约简后的属性作为输入数据，预测储层物性参数。这种方法不仅提高了预测的稳定性与准确性，而且对于实际储层的描述和刻画具有重要的应用价值。 本文的研究成果充分表明，深度学习与地震属性约简的有效结合能够显著改进储层物性参数的预测工作。通过使用优化后的深度学习模型和有效的属性选择策略，可以更准确地理解和预测地下地质体的特性。这不仅为复杂储层的勘探开发提供了新的思路和方法，还能够极大地提升油气资源的发现与开发效率，具有重要的实际应用价值和经济效益。未来，随着深度学习技术的不断进步和地震数据分析方法的持续优化，我们有理由相信，这一领域将为油气资源勘探带来更多的突破和创新。