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

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

摘要：随着石油工业的发展，油气资源勘探日益重要。储层物性参数预测是油气勘探中的一个重要问题，对于确定储层的物理性质和勘探油气资源具有重要意义。本文以莺歌海盆地乐东区为研究对象，基于地震属性约简的深度学习方法，探讨了预测储层物性参数的可行性。

1.引言

随着传统油气资源逐渐枯竭，非常规油气资源的勘探与利用成为新的热点。而储层物性参数预测对于非常规油气资源的勘探具有重要意义。传统的预测方法主要依赖于地震属性解释和测井数据。然而，由于地震数据量大，难以处理和分析，因此需要利用高效的算法来改进预测效果，减少时间和成本。

2.地震属性约简

地震属性约简是一种降维方法，可以从大量的地震数据中提取出最具代表性的特征，减少数据的冗余信息，提高数据的可解释性。常用的地震属性约简方法有主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和小波变换等。这些方法可以有效地减少数据的特征维度，提高数据处理效率。

3.深度学习算法

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以自动地从数据中学习和提取特征，具有很强的表达能力和泛化能力。本研究选取了深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行储层物性参数的预测。

4.数据集和预处理

本研究选取了莺歌海盆地乐东区的地震数据和测井数据作为训练集和测试集。首先对地震数据进行地震属性约简处理，提取出具有代表性的属性。然后将地震属性与对应的测井数据进行配准，建立属性-地震-测井数据挂接关系。

5.模型建立和训练

本研究采用DNN和CNN两种深度学习模型进行预测。首先将训练集划分为输入和输出数据。然后通过反向传播算法对深度学习模型进行训练，优化模型参数。最后利用测试集对模型进行验证和评估。

6.实验结果和讨论

本研究通过对乐东区地震和测井数据的分析，利用DNN和CNN模型对储层物性参数进行预测。实验结果表明，基于地震属性约简的深度学习方法在储层物性参数预测中具有较高的准确性和稳定性。同时，与传统方法相比，该方法减少了数据冗余信息，提高了数据处理效率。

7.结论

本研究基于地震属性约简的深度学习方法，成功应用于莺歌海盆地乐东区储层物性参数的预测。结果表明，该方法能够有效地降低非常规油气资源勘探的成本和时间，提高勘探效果。然而，本研究仅对乐东区进行了研究，因此，还需要进一步拓展研究范围，验证该方法的适用性和普适性。

8.展望

在未来的研究中，可以考虑将更多的地震属性和测井数据纳入模型，进一步优化预测结果。此外，可以尝试采用其他深度学习算法，如循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）和生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN），以提升预测效果。通过不断的探索和研究，地震属性约简的深度学习方法在油气勘探中的应用前景将更加广阔。本研究通过对乐东区地震和测井数据的分析，利用DNN和CNN模型预测储层物性参数，结果显示该方法具有较高的准确性和稳定性，并且能够减少数据冗余信息，提高数据处理效率。该方法的成功应用对非常规油气资源勘探具有重要意义，可以降低成本和时间，提高勘探效果。然而，本研究仅对乐东区进行了研究，需要进一步验证其适用性和普适性。