深度学习技术在地震储层预测中的应用及挑战

深度学习技术在地震储层预测中的应用及挑战
骆迪;王宏斌;蔡峰;吴志强;孙运宝;李清
【期刊名称】《石油地球物理勘探》
【年(卷),期】2024(59)3
【摘要】传统地震储层预测技术已无法满足储层精细评价的需求,深度学习具有强大的特征提取和高维数据处理能力,近年来广泛应用于地震储层预测并取得了较好
的效果。

为此,本文深入讨论深度学习技术在地震储层预测中的应用、进展及它在
实际工作中面临的挑战,并提出未来的发展方向。

主要认识有:(1)在烃类定性检测方面,深度学习技术有助于综合利用多属性地震数据去提高效率和预测结果的准确率;
在定量预测方面,深度学习技术可以更精准地逼近地震数据与目标之间复杂的非线
性关系,实现储层的精细定量评价。

(2)深度学习技术的应用面临的挑战主要是标签
数据不足和样本不均衡等容易导致模型过拟合,泛化能力差;模型复杂,计算成本高;模型的“黑匣子”特征使预测结果缺乏物理可解释性;缺乏定性预测模型的评价标准
和高精度的不确定性量化算法。

(3)未来的研究方向应致力于克服数据可用性的不
足和深度学习的局限性等,构建地球物理知识图谱,实现多源数据与知识的有效融合、共享,将深度学习与反馈强化学习等其他机器学习算法相结合,为油气勘探和开发提
供更可靠的技术支撑。

【总页数】12页(P640-651)
【作者】骆迪;王宏斌;蔡峰;吴志强;孙运宝;李清
【作者单位】中国地质调查局青岛海洋地质研究所自然资源部天然气水合物重点实验室;崂山实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室
【正文语种】中文
【中图分类】P631
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