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基于岩石物理和卷积神经网络的页岩气储层水平裂缝预测方法
【机构】 吉林大学地球探测科学与技术学院；
【摘要】 天然裂缝在页岩气储层的勘探和开发中起着至关重要的作用。虽然可以利用宽方位地震数据反演储层中的垂直裂缝,但由于水平裂缝的地震响应较为复杂,通过地震方法直接预测储层的水平裂缝较为困难。针对以上问题,本文首先提出了一种适用于页岩气储层的岩石物理模型来描述页岩气储层中的弹性参数与裂缝参数。在此基础上,进行井中裂缝参数的定量预测,获得适用于研究区的裂缝参数预测曲线。最后利用卷积神经网络,训练井中弹性参数与裂缝参数的非线性预测模型,并将其应用到实际地震数据资料中。预测结果表明本方法能够稳定地预测页岩气储层中水平裂缝的分布特征。
【基金】 国家自然科学基金项目(42074153,42274160)资助
- 【会议录名称】 2024年中国地球科学联合学术年会论文集——专题三十三 油气地球物理、专题三十四 深地资源地震波勘探理论、方法进展
- 【会议名称】2024年中国地球科学联合学术年会
- 【会议时间】2024-10-20
- 【会议地点】中国福建厦门
- 【分类号】P631.4;P618.13;TE37
- 【主办单位】中国地球物理学会