基于地震屬性約簡的深度學習儲層物性參數(shù)預測-以鶯歌海盆地樂東區(qū)為例

基于地震屬性約簡的深度學習儲層物性參數(shù)預測_以鶯歌海盆地樂東區(qū)為例

摘要：隨著石油工業(yè)的發(fā)展，油氣資源勘探日益重要。儲層物性參數(shù)預測是油氣勘探中的一個重要問題，對于確定儲層的物理性質和勘探油氣資源具有重要意義。本文以鶯歌海盆地樂東區(qū)為研究對象，基于地震屬性約簡的深度學習方法，探討了預測儲層物性參數(shù)的可行性。

1.引言

隨著傳統(tǒng)油氣資源逐漸枯竭，非常規(guī)油氣資源的勘探與利用成為新的熱點。而儲層物性參數(shù)預測對于非常規(guī)油氣資源的勘探具有重要意義。傳統(tǒng)的預測方法主要依賴于地震屬性解釋和測井數(shù)據(jù)。然而，由于地震數(shù)據(jù)量大，難以處理和分析，因此需要利用高效的算法來改進預測效果，減少時間和成本。

2.地震屬性約簡

地震屬性約簡是一種降維方法，可以從大量的地震數(shù)據(jù)中提取出最具代表性的特征，減少數(shù)據(jù)的冗余信息，提高數(shù)據(jù)的可解釋性。常用的地震屬性約簡方法有主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）和小波變換等。這些方法可以有效地減少數(shù)據(jù)的特征維度，提高數(shù)據(jù)處理效率。

3.深度學習算法

深度學習是一種基于神經網絡的機器學習方法，可以自動地從數(shù)據(jù)中學習和提取特征，具有很強的表達能力和泛化能力。本研究選取了深度神經網絡（DeepNeuralNetwork，DNN）和卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）進行儲層物性參數(shù)的預測。

4.數(shù)據(jù)集和預處理

本研究選取了鶯歌海盆地樂東區(qū)的地震數(shù)據(jù)和測井數(shù)據(jù)作為訓練集和測試集。首先對地震數(shù)據(jù)進行地震屬性約簡處理，提取出具有代表性的屬性。然后將地震屬性與對應的測井數(shù)據(jù)進行配準，建立屬性-地震-測井數(shù)據(jù)掛接關系。

5.模型建立和訓練

本研究采用DNN和CNN兩種深度學習模型進行預測。首先將訓練集劃分為輸入和輸出數(shù)據(jù)。然后通過反向傳播算法對深度學習模型進行訓練，優(yōu)化模型參數(shù)。最后利用測試集對模型進行驗證和評估。

6.實驗結果和討論

本研究通過對樂東區(qū)地震和測井數(shù)據(jù)的分析，利用DNN和CNN模型對儲層物性參數(shù)進行預測。實驗結果表明，基于地震屬性約簡的深度學習方法在儲層物性參數(shù)預測中具有較高的準確性和穩(wěn)定性。同時，與傳統(tǒng)方法相比，該方法減少了數(shù)據(jù)冗余信息，提高了數(shù)據(jù)處理效率。

7.結論

本研究基于地震屬性約簡的深度學習方法，成功應用于鶯歌海盆地樂東區(qū)儲層物性參數(shù)的預測。結果表明，該方法能夠有效地降低非常規(guī)油氣資源勘探的成本和時間，提高勘探效果。然而，本研究僅對樂東區(qū)進行了研究，因此，還需要進一步拓展研究范圍，驗證該方法的適用性和普適性。

8.展望

在未來的研究中，可以考慮將更多的地震屬性和測井數(shù)據(jù)納入模型，進一步優(yōu)化預測結果。此外，可以嘗試采用其他深度學習算法，如循環(huán)神經網絡（RecurrentNeuralNetwork，RNN）和生成對抗網絡（GenerativeAdversarialNetwork，GAN），以提升預測效果。通過不斷的探索和研究，地震屬性約簡的深度學習方法在油氣勘探中的應用前景將更加廣闊。本研究通過對樂東區(qū)地震和測井數(shù)據(jù)的分析，利用DNN和CNN模型預測儲層物性參數(shù)，結果顯示該方法具有較高的準確性和穩(wěn)定性，并且能夠減少數(shù)據(jù)冗余信息，提高數(shù)據(jù)處理效率。該方法的成功應用對非常規(guī)油氣資源勘探具有重要意義，可以降低成本和時間，提高勘探效果。然而，本研究僅對樂東區(qū)進行了研究，需要進一步驗證其適用性和普適性。