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塔里木盆地顺北油田超深断溶体深度学习地质建模方法

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断控缝洞型储层是分布在中国塔里木盆地奥陶系的一种特殊类型储层,具有埋藏深、成因复杂、非均质性强等特点,受限于井资料稀疏和地震品质低等因素,断控缝洞型储层的准确表征与精细建模面临重要挑战.综合钻测井、岩心、野外露头及三维地震信息,在断控缝洞型储层构型模式指导下,构建了断溶体深度学习训练样本;在深度学习网络综合分析基础上,提出了适用于深层断溶体的深度学习建模方法.研究结果表明:深层少井资料条件下,基于多源数据综合建立的"原位等尺度"训练样本是断溶体深度学习建模的基础;优选的地质体目标图像转换网络可以较好地实现从地震数据到断溶体储层的直接预测.在训练网络搭建基础上,建立了塔里木盆地顺北油田5号断裂带南段的断溶体储层三维模型,该模型多维度符合断控岩溶地质模式及分布规律,与基于钻井资料的储层预测符合率较高.提升断溶体深度学习地质建模的精度和条件化程度是未来的努力攻关方向之一.
Deep learning-based geological modeling of ultra-deep fault-karst reservoirs in Shunbei oilfield, Tarim Basin

段太忠、张文彪、何治亮、刘彦锋、马琦琦、李蒙、廉培庆、黄渊

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中国石化石油勘探开发研究院,北京 102206

中国石油化工股份有限公司, 北京 100728

断溶体 训练样本 深度学习 地质建模 顺北油田 塔里木盆地

中国科学院战略性先导科技专项(A类)中国科学院战略性先导科技专项(A类)

XDA14010204P20064-2

2023

10.11743/ogg20230117

石油与天然气地质
中国石油化工股份公司石油勘探开发研究院,中国地质学会石油地质专业委员会

石油与天然气地质

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.798
ISSN：0253-9985
年,卷(期)：2023.44(1)
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