科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
川西坳陷新场须家河组二段致密砂岩储层具有非均质性强、储层薄等特点。前期直接通过地震属性和反演技术转换得到的岩性和物性结果受个人认识和解释精度的限制，其解释结果常常无法满足气藏精细开发需求。针对上述问题，以叠前岩性和物性敏感参数作为学习标本，将叠前反演技术与机器深度学习技术相结合，利用机器深度学习算法构建解释模型，最终实现砂岩厚度和储层量化预测。该方法有效提高储层预测分辨率、预测精度，其预测结果为沉积微相研究、成藏分析及井位部署等提供了有效的支撑，在新场须家河组二段气藏开发中取得较好的应用效果，为岩性和储层量化预测提供了新思路，对其他气田气藏开发起到良好的借鉴作用。
