| 基于地震属性的致密碳酸盐岩储层裂缝分布的人工智能预测方法 |
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| 引用本文： | 鲍明阳,董少群,曾联波,何娟,孙福亭,韩高松.基于地震属性的致密碳酸盐岩储层裂缝分布的人工智能预测方法[J].地球科学,2023(7):2462-2474. |
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| 作者姓名： | 鲍明阳 董少群 曾联波 何娟 孙福亭 韩高松 |
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| 作者单位： | 1. 中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室;2. 中国石油大学(北京)地球科学学院;3. 中国海洋石油国际有限公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年项目(No.42002134)；;中国博士后科学基金第14批特别资助项目(No.2021T140735)； |
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| 摘 要： | 裂缝是致密碳酸盐岩储层的重要渗流通道，影响油藏开发效果.由于裂缝的地球物理响应弱且复杂，使得裂缝预测困难.在深度挖掘地震属性中裂缝特征信息的基础上，建立了基于人工智能的裂缝分布预测方法 .该方法通过支持向量机算法优选裂缝敏感属性，利用梯度提升决策树(GBDT)算法深度挖掘单井裂缝发育情况与地震属性之间的非线性关系，梯度提升决策树算法对于异常值有较强的鲁棒性，可以较好地解决裂缝地震响应弱且复杂的问题.该方法在中东扎格罗斯盆地某油田古近系渐新统-新近系中新统Asmari组主力产油层位的致密碳酸盐岩储层中进行了实例应用，优选出方差、曲率、倾角偏差、倾角、方位角5种裂缝敏感地震属性，利用梯度提升决策树集成不同地震属性中的裂缝特征，建立裂缝分布预测模型，对研究区碳酸盐岩储层裂缝分布进行了预测.与常用裂缝预测方法的对比实验表明，本方法的裂缝预测结果与单井裂缝解释更为符合.预测结果表明，研究区北部裂缝更为发育，构造高部位附近裂缝更为发育，与生产动态认识相符合.
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| 关 键 词： | 裂缝预测 地震属性 致密碳酸盐岩储层 人工智能 扎格罗斯盆地 |
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