基于深度学习的裂缝预测在S区潜山碳酸盐岩储层中的应用.pdf

在油气勘探领域，准确描述并预测裂缝的空间分布是至关重要的，因为裂缝型潜山油藏构造复杂、断层发育，使得传统的地震反射方法难以有效地表征潜山断裂系统。本文提出的基于深度学习的裂缝预测方法，尤其是深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）在S区潜山碳酸盐岩储层中的应用，为这一领域的裂缝预测问题提供了新的解决思路。 深度学习是一种源自于人工神经网络的机器学习方法，它通过模仿人脑神经元网络的结构和功能来处理数据，深度学习的“深度”在于网络中隐含层的数量。深度信念网络是一种多层的概率生成模型，它将多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）堆叠起来，并通过逐层预训练和微调的方式进行参数优化。 在本文中，裂缝预测的方法主要包含以下几个步骤： 1. 基于碳酸盐岩裂缝在测井曲线上的响应特征，构建敏感性裂缝识别参数（Fracture Identification Curve, FIC）。FIC是通过整合伽马射线（Gamma）、井径等曲线来识别裂缝特征的参数。 2. 选取优选井数据，计算出基于这些优选井的FIC作为训练目标，并将井旁地震数据作为训练特征，构成训练样本。 3. 通过深度信念网络的训练，建立井旁地震数据与曲线之间的非线性映射关系。深度信念网络通过逐层预训练学习到数据的特征表示，并通过微调进一步提高模型的预测精度。 4. 将训练成熟的深度信念网络模型应用于整个地震数据体，进行反演，得到裂缝识别参数FIC，进而预测整个潜山碳酸盐岩储层中的裂缝空间分布。 应用深度信念网络反演方法预测的S区潜山裂缝识别结果与实际钻井数据有较高的一致性，吻合率达到了71%。这表明所提出的深度学习方法在预测裂缝分布方面具有较高的可靠性。此外，通过熵属性刻画的裂缝发育带与深度学习预测结果也具有较好的一致性，进一步验证了该方法的有效性。 文中提到的非线性反演方法是一种数据分析技术，它是相对于传统的线性反演而言的。在地质勘探领域，非线性反演允许模型在参数空间中探索更复杂的解，这在处理具有复杂地质结构的油藏时尤为重要。非线性模型能够描述变量之间复杂的依赖关系，并且在处理地震数据这类包含非线性信息的信号时，比传统线性模型具有更强的建模能力。 熵属性是指利用地震数据中的信息熵来识别和表征裂缝发育区域的一种方法。信息熵是衡量信号复杂性的一种度量，在地球物理勘探中，熵属性能够反映地质体结构的复杂性。通过将熵属性与深度学习方法结合，可以进一步提高裂缝预测的精度和可靠性。 关键词中的“裂缝预测”、“潜山”、“碳酸盐岩”、“测井”以及“深度学习”表明了本文研究的核心内容和应用领域。而“非线性反演”和“熵属性”则体现了研究方法和关键技术手段。 总结来说，本文所提出的基于深度信念网络的裂缝预测方法，通过测井裂缝敏感参数的非线性映射，为预测裂缝型潜山油藏储层中的裂缝分布提供了一种有效的新技术手段，对油气勘探具有重要的参考价值和实际应用潜力。