多波地震深度学习的油气储层分布预测案例

摘要：

有机并有效利用纵波与转换横波在油气储层敏感度上存在的差异,有助于突出地震油气储层特征,有助于提高地震油气储层分布边界刻画的精度.基于此,本文设计了一种卷积神经网络与支持向量机方法相结合的多波地震油气储层分布预测的深度学习法(Deep Learning Method).首先,利用莱特准则剔除所生成的多波地震属性中可能存在的异常值降低网络变体数量.然后,通过能突出多波地震油气储层特征的聚类算法和无监督学习算法构建隐藏层,用于增加网络共享,提取油气特征.最后,将增加网络罚值后的井点样本作为支持向量机预测的输入样本,以降采样后的C3卷积层属性作为学习集,进行从已知到未知的地震油气储层的预测.本方案应用于HG地区晚三叠统HGR组的碳酸盐岩油气储层预测,所预测的地震油气储层边界更加清晰,预测结果与实际情况基本吻合.应用结果表明:本论文方案不仅具有可行性,且具有有效性.

关键词：多波地震、卷积神经网络、支持向量机、深度学习、油气储层预测

所属期刊栏目：61

分类号：P631

资助基金：国家高技术研究发展计划863项目2013AA064201,2012AA061202;国家自然科学基金项目41174098,41374126

在线出版日期：2018-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：293-303