杜炳毅,張廣智,王 磊,雍學(xué)善,王騰飛

(1.中國(guó)石油天然氣股份有限公司勘探開發(fā)研究院西北分院,甘肅蘭州730020;2.中國(guó)石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,山東青島266580)

隨著油氣勘探開發(fā)程度的不斷深入,勘探重點(diǎn)由構(gòu)造油氣藏向巖性油氣藏甚至隱蔽性油氣藏轉(zhuǎn)變,而復(fù)雜斷裂儲(chǔ)層作為主要隱蔽性油氣藏類型之一,微小斷裂系統(tǒng)的精細(xì)識(shí)別是復(fù)雜儲(chǔ)層勘探開發(fā)工程中的重要研究?jī)?nèi)容之一。與構(gòu)造特征緊密相關(guān)的地震屬性如構(gòu)造傾角相干技術(shù)、多尺度分頻相干技術(shù)和多曲率屬性綜合預(yù)測(cè)技術(shù)等取得了長(zhǎng)足的發(fā)展,在火山巖、碎屑巖等多種類型的復(fù)雜儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中發(fā)揮了重要作用[1-3]。袁曉宇等[4]采用螞蟻?zhàn)粉櫫芽p檢測(cè)算法消除噪聲對(duì)特定頻段地震數(shù)據(jù)的影響,可以檢測(cè)不同尺度的斷裂,識(shí)別構(gòu)造裂縫具有較高的精度。各向異性介質(zhì)理論的發(fā)展為疊前裂縫預(yù)測(cè)提供了理論基礎(chǔ),在理論模型和實(shí)際應(yīng)用中均取得了一定的研究進(jìn)展,為復(fù)雜斷裂儲(chǔ)層的精細(xì)預(yù)測(cè)提供了有效的技術(shù)手段,但是,這些方法對(duì)測(cè)井巖石物理微觀特征的利用程度不足[5-7]。近年來(lái),基于深度學(xué)習(xí)的斷層識(shí)別技術(shù)得到了快速發(fā)展,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、感知?dú)w類、殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種方式實(shí)現(xiàn)斷層面、斷層走向等信息的提取,實(shí)現(xiàn)了斷層的自動(dòng)識(shí)別與解釋[8-10]。

多屬性結(jié)合的預(yù)測(cè)技術(shù)能夠更加充分挖掘地震資料中豐富的儲(chǔ)層發(fā)育信息,建立儲(chǔ)層參數(shù)與多屬性之間的映射關(guān)系是利用多屬性結(jié)合的有效途徑。近年來(lái),人工智能(深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等)算法在地震勘探中得到了廣泛應(yīng)用,在巖相識(shí)別、屬性分析、儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)和油氣檢測(cè)等方面有了深入的發(fā)展[11-13]。支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法(support vector machine,SVM)作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的重要組成部分,在油氣勘探方面,已應(yīng)用于巖性特征預(yù)測(cè)[14]、烴類識(shí)別[15]、關(guān)鍵儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)[16-21]。杜炳毅等[22]從常規(guī)測(cè)井資料出發(fā)建立裂縫敏感曲線,運(yùn)用支持向量機(jī)算法識(shí)別斷裂發(fā)育特征,在小樣本、非線性數(shù)據(jù)斷裂預(yù)測(cè)中取得了較好的應(yīng)用效果。

目前,疊后復(fù)雜斷裂儲(chǔ)層預(yù)測(cè)僅僅利用了地震信息,并未充分有效地利用測(cè)井巖石物理等有效信息進(jìn)行約束,導(dǎo)致復(fù)雜儲(chǔ)層的斷裂系統(tǒng)識(shí)別精度不高。針對(duì)上述問題,我們?cè)诔浞终J(rèn)識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)(支持向量機(jī))理論優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上,提出了機(jī)器學(xué)習(xí)(支持向量機(jī))的復(fù)雜斷裂儲(chǔ)層預(yù)測(cè)方法,并在實(shí)際工區(qū)進(jìn)行應(yīng)用,取得了理想的效果。

1 基本原理及方法

建立符合儲(chǔ)層特征的各向異性巖石物理模型,通過加入裂縫等復(fù)雜縫隙來(lái)逼近實(shí)際地層,預(yù)測(cè)井位處的各向異性參數(shù),并計(jì)算微小斷裂系統(tǒng)指示因子。同時(shí),提取構(gòu)造類的地震屬性(如相干、曲率等),并進(jìn)行優(yōu)化處理,結(jié)合測(cè)井敏感曲線優(yōu)選與微小斷裂相關(guān)的最優(yōu)屬性集合。選取已知井點(diǎn)處的微小斷裂系統(tǒng)屬性集和微小斷裂系統(tǒng)指示因子作為樣本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)(支持向量機(jī))訓(xùn)練,建立微小斷裂系統(tǒng)屬性集與微小斷裂系統(tǒng)指示因子曲線之間的非線性映射關(guān)系,最終實(shí)現(xiàn)復(fù)雜儲(chǔ)層微小斷裂系統(tǒng)特征的識(shí)別,具體技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 復(fù)雜儲(chǔ)層微小斷裂系統(tǒng)特征的識(shí)別流程

1.1 基于各向異性巖石物理模型的微小斷裂系統(tǒng)指示因子曲線計(jì)算

本文利用各向異性巖石物理建模[23]的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)微小斷裂系統(tǒng)指示因子曲線的求取,從儲(chǔ)層的本質(zhì)出發(fā),充分考慮礦物組分、物性參數(shù)(孔隙度、飽和度、泥質(zhì)含量等)、孔隙類型、各向異性等。

1) 利用Voigt-Reuss-Hill平均計(jì)算干巖石混合礦物的骨架模量。

首先,充分考慮儲(chǔ)層的礦物組分,利用Voigt-Reuss-

Hill模型構(gòu)建干巖石骨架的模量。VOIGT[24]在各礦物組分沿受力方向平均排列的假設(shè)條件下給出了各向同性完全彈性介質(zhì)各組分平均應(yīng)力與應(yīng)變之比,通過空間體積平均方法求取巖石的等效體積模量;REUSS[25]假設(shè)各礦物組分垂直于受力方向的層狀排列方式計(jì)算其巖石的等效彈性模量;HILL[26]認(rèn)為巖石彈性模量不超過Voigt上邊界和Reuss下邊界,結(jié)合上下邊界求取其算術(shù)平均值來(lái)近似表達(dá)巖石等效彈性模量,即Voigt-Reuss-Hill平均。

2) 利用微分等效介質(zhì)(DEM)模型引入孔隙類型,計(jì)算含孔隙的干巖石骨架的模量。

DEM模型是將包含物逐步添加到背景介質(zhì)中來(lái)模擬實(shí)際的雙相介質(zhì),等效巖石骨架和包含物的添加次序會(huì)影響等效介質(zhì)的模量大小。

3) 利用Hudson模型和Schoenberg模型考慮各向異性介質(zhì)的修正模量。

HUDSON[27]模型假設(shè)彈性介質(zhì)內(nèi)部的裂縫呈硬幣形的橢球縫,其剛度矩陣表示為:

(1)

式中:cb為各向同性背景巖石的彈性系數(shù)矩陣;λ和μ是拉梅常數(shù);U11和U33是由邊界條件計(jì)算出來(lái)的無(wú)量綱變量;e是裂縫密度;O(e2)表示裂縫密度的高階項(xiàng),可以忽略。

為了得到裂縫介質(zhì)的有效參數(shù),SCHOENBERG等[28]提出了線性滑動(dòng)理論,假設(shè)介質(zhì)是無(wú)限薄的平面,滿足線性滑動(dòng)邊界,在各向同性介質(zhì)中嵌入一組平行的裂縫系統(tǒng),其剛度矩陣表示為:

(2)

式中:ΔN和ΔT分別為正向差值和切向差值。

4) 利用Wood方程進(jìn)行流體混合,計(jì)算混合流體的體積模量。

當(dāng)混合流體的尺度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于地震波長(zhǎng)時(shí),可以用Wood方程計(jì)算出含流體混合物的速度。

5) 利用Brown-Korringa模型進(jìn)行各向異性流體替換。

BROWN等[29]考慮到各向異性對(duì)儲(chǔ)層特征的影響,在Gassmann方程流體替換的基礎(chǔ)上提出了各向異性介質(zhì)中的流體替換理論,得到了飽和流體的各向異性巖石等效模量:

(3)

按照上述巖石物理建模流程實(shí)現(xiàn)對(duì)各向異性參數(shù)(即Thomsen參數(shù)ε(V),δ(V),γ)的計(jì)算,進(jìn)而估算儲(chǔ)層各向異性梯度((4)式),以此作為微小斷裂系統(tǒng)指示因子曲線。

(4)

式中:k是橫波速度與縱波速度之比。

1.2 地震屬性提取與選擇

1.2.1 地震屬性提取

地震屬性分析是斷裂、巖性識(shí)別與流體檢測(cè)的重要手段。地震屬性是采用多種數(shù)學(xué)運(yùn)算從疊后地震資料中求取的具有明確物理意義的特殊數(shù)據(jù)體,能夠表征地震波幾何學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)及動(dòng)力學(xué)特征,能夠反映構(gòu)造、巖性、含油氣性和斷裂發(fā)育特征等地質(zhì)信息[30]。對(duì)構(gòu)造特征敏感的地震屬性有:方差、相干、振幅能量梯度、傾角方位角、曲率、構(gòu)造導(dǎo)向?yàn)V波、邊緣檢測(cè)、螞蟻體、紋理和最大似然體等。

1.2.2 地震屬性優(yōu)選

利用多屬性分析提高微小斷裂系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確性的關(guān)鍵在于確定最優(yōu)的屬性組合。丁峰等[31]采用基于靈敏屬性分析的相關(guān)聚類屬性選擇方法,綜合分析儲(chǔ)層參數(shù)與地震屬性之間相關(guān)性、有效性、符合率等參數(shù),從而得到最優(yōu)的地震屬性組合。我們利用微小斷裂系統(tǒng)指示因子與屬性間的相關(guān)系數(shù)以及屬性之間的相關(guān)性后進(jìn)行屬性優(yōu)選,具體過程如下。

1) 計(jì)算微小斷裂系統(tǒng)指示因子曲線與各屬性間的相關(guān)系數(shù)向量。

假設(shè)有n個(gè)屬性樣本,p個(gè)屬性變量,計(jì)算微小斷裂系統(tǒng)指示因子曲線與每個(gè)屬性的相關(guān)系數(shù)并進(jìn)行降序排列,構(gòu)成微小斷裂系統(tǒng)指示因子與各屬性間的相關(guān)系數(shù)向量,公式如下:

Rwm=[R1,R2,…,Rp]

(5)

2) 計(jì)算地震屬性間的相關(guān)矩陣。

假設(shè)有m個(gè)屬性樣本,l個(gè)屬性變量,地震屬性間的相關(guān)矩陣表示如下:

(6)

3) 敏感屬性相關(guān)聚類選擇。

應(yīng)用大量的冗余屬性之前,去除相關(guān)性較大的屬性,保留相關(guān)性較小的屬性。首先對(duì)(6)式中的相關(guān)系數(shù)Rmm設(shè)置一個(gè)門檻值δ,并對(duì)Rmm的上三角元素R11,R12,…,R1l,R22,…,R2l,…,Rll進(jìn)行升序排列,若相關(guān)系數(shù)Rij<δ則保留第i個(gè)和第j個(gè)屬性;若相關(guān)系數(shù)Rij>δ,則比較(5)式中Rwm的第i個(gè)與第j個(gè)相關(guān)系數(shù),保留相關(guān)系數(shù)較大的屬性,剔除相關(guān)系數(shù)較小的屬性。繼續(xù)考察剩余的每個(gè)Rij,符合要求的屬性全部組成新的微小斷裂系統(tǒng)屬性集。值得注意的是,門檻值的合理設(shè)置對(duì)微小斷裂系統(tǒng)屬性集的選擇至關(guān)重要,直接影響后期微小斷裂系統(tǒng)識(shí)別的精度。通常門檻值的設(shè)置按照屬性優(yōu)選的要求選擇,若精度要求高,則門檻值設(shè)置應(yīng)小些;若精度要求低,則門檻值設(shè)置應(yīng)大些。

1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)(支持向量機(jī))微小斷裂系統(tǒng)指示因子估算

支持向量機(jī)是VAPNIK[32]在VC維(vapnik-chervonenkis dimension)和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則基礎(chǔ)上提出的,是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一種,對(duì)小樣本和非線性的函數(shù)估計(jì)具有很強(qiáng)的適應(yīng)性,能夠克服傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中局部最優(yōu)的不足。其核心思想是通過核函數(shù)將低維空間的非線性數(shù)據(jù)映射到高維空間中,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高維空間的數(shù)據(jù)線性化估計(jì),實(shí)際上是一個(gè)凸二次優(yōu)化問題,能夠保證求取的方程是全局最優(yōu)的解,在小樣本學(xué)習(xí)中具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

設(shè)已知的樣本(微小斷裂系統(tǒng)屬性集樣本和微小斷裂系統(tǒng)指示因子樣本)映射集為{(xi,yi),i=1,2,…,m},其中xi∈RN為N維微小斷裂系統(tǒng)屬性集樣本,為微小斷裂系統(tǒng)指示因子曲線的樣點(diǎn)值,m為樣本個(gè)數(shù)(已知井點(diǎn)數(shù))。假設(shè)非線性映射關(guān)系為:

f(x)=w·φ(x)+b

(7)

式中:w∈RN為變換后的特征空間向量;b∈R為偏置量,是常數(shù)項(xiàng);φ(x)是非線性回歸函數(shù)。在回歸函數(shù)中引入松弛變量ξ和ξ*,其最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)為:

(8)

約束條件為:

式中:C是懲罰系數(shù);ε是不敏感損失函數(shù)。C越大表示超過訓(xùn)練誤差ε范圍的數(shù)據(jù)樣本懲罰越大,反映的是誤差精度,ε越小表示映射關(guān)系與輸出誤差最小,最終的估計(jì)結(jié)果更加精確,其表示形式為:

|y-f(x)|ε=

(9)

(9)式是高維特征空間的凸二次規(guī)劃問題,由滿足Mercer條件[18]的內(nèi)積核函數(shù)K(x,y)=〈φ(x),φ(y)〉替換線性回歸函數(shù),采用拉格朗日乘子法求解滿足該約束條件的二次規(guī)劃問題[23]:

(10)

(10)式應(yīng)該滿足約束條件:

求解(10)式,得到最終的非線性估計(jì)函數(shù):

(11)

2 實(shí)際資料應(yīng)用及效果

將本文方法應(yīng)用于四川盆地碳酸鹽巖實(shí)際工區(qū)的地震資料進(jìn)行微小斷裂系統(tǒng)的識(shí)別應(yīng)用研究,其目的層等T0圖如圖2所示,圖3是該工區(qū)內(nèi)W39井目的層儲(chǔ)層的電鏡掃描照片和巖心照片。這些資料表明研究區(qū)內(nèi)的微小斷裂較為發(fā)育。

圖2 目的層段等T0圖

圖3 W39井目的層儲(chǔ)層巖石特征a 電鏡掃描照片; b 巖心照片

以地質(zhì)分析數(shù)據(jù)以及測(cè)井資料為基礎(chǔ),建立碳酸鹽巖儲(chǔ)層的各向異性巖石物理模型,考慮不同的孔隙類型、裂縫以及流體對(duì)地震參數(shù)的影響,實(shí)現(xiàn)井位處儲(chǔ)層參數(shù)和各向異性參數(shù)的估算,進(jìn)而求取斷裂敏感因子曲線。具體步驟如下。

1) 利用縱波速度、密度、含水飽和度等通過模擬退火算法對(duì)泥質(zhì)含量和孔隙度曲線進(jìn)行校正。

2) 從礦物含量曲線出發(fā),利用Voigt-Reuss-Hill模型計(jì)算干燥巖石的等效礦物模量。

3) 利用DEM模型、Hudson模型和Schoernberg模型在干燥巖石中加入孔隙和裂隙得到含孔隙的干燥巖石的等效體積模量。

4) 為了實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)層的骨架和流體混合,運(yùn)用Wood方程計(jì)算孔隙-裂隙包含流體時(shí)的飽和巖石的等效體積模量;運(yùn)用Brown-Korringa模型實(shí)現(xiàn)該碳酸鹽巖儲(chǔ)層的各向異性流體替換,得到Thomsen參數(shù)。

5) 利用Thomsen參數(shù)計(jì)算儲(chǔ)層的各向異性梯度,作為微小斷裂系統(tǒng)指示因子曲線。

通過構(gòu)建碳酸鹽巖復(fù)雜斷裂儲(chǔ)層巖石物理模型,預(yù)測(cè)W23井、W31井和W39井的Thomsen參數(shù)ε(V),δ(V)和γ,然后利用(4)式計(jì)算各向異性梯度,以此作為微小斷裂系統(tǒng)指示因子曲線,估算結(jié)果如圖4所示,每口井顯示的曲線從左至右分別是密度(ρ)、自然伽馬(γ)曲線和微小斷裂系統(tǒng)指示因子(Γ)曲線,圖中黃色陰影部分是目的儲(chǔ)層段。由圖4可以發(fā)現(xiàn),儲(chǔ)層段的裂縫敏感因子曲線均有明顯的差異響應(yīng)。

圖4 W23井(a)、W31井(b)和W39井(c)的斷裂敏感因子曲線

圖5為研究區(qū)內(nèi)過井線的疊后地震剖面,可以看出,研究區(qū)內(nèi)存在一套深部大斷裂(紅粗線所示)一直延伸到淺層,另外在目的層段附近有一套小斷裂(綠粗線所示),部分微小斷裂在剖面中難以識(shí)別。

圖5 研究區(qū)內(nèi)過井線的疊后地震剖面

得到微小斷裂系統(tǒng)敏感指示因子后,利用相關(guān)聚類方法優(yōu)選敏感屬性集,其過程如下。

1) 利用三維地震數(shù)據(jù)體提取屬性數(shù)據(jù)體并作預(yù)處理,得到方差體、構(gòu)造導(dǎo)向?yàn)V波體、相干、傾角、方位角、螞蟻體、紋理屬性、最大正曲率、最大負(fù)曲率、邊緣檢測(cè)等多種幾何類地震屬性。

2) 計(jì)算井位處的微小斷裂系統(tǒng)敏感指示因子曲線與屬性的相關(guān)性以及各屬性之間的相關(guān)系數(shù)。

3) 根據(jù)步驟2)計(jì)算的相關(guān)系數(shù)通過設(shè)定門檻值對(duì)輸入的屬性集合進(jìn)行相關(guān)聚類,優(yōu)選得到敏感屬性集合。

通過上述步驟,最終優(yōu)選了相干、最大負(fù)曲率、最大正曲率和傾角屬性作為微小斷裂系統(tǒng)屬性集,目的層的屬性集合平面圖如圖6所示。

圖6 支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)的屬性優(yōu)選結(jié)果a 相干屬性; b 最大正曲率; c 最大負(fù)曲率; d 傾角屬性

以已知的W23井、W39井和W31井井位處的微小斷裂指示因子采樣值和敏感屬性集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),在目的層以上20ms和目的層以下10ms的有效層段內(nèi),結(jié)合井震標(biāo)定結(jié)果,按照2ms的采樣率選取樣本,每口井16個(gè)采樣點(diǎn),共選擇48個(gè)采樣點(diǎn)處的微小斷裂指示因子曲線和敏感屬性集數(shù)據(jù)對(duì)。在計(jì)算過程中,根據(jù)微小斷裂指示因子與屬性集合樣本之間的數(shù)據(jù)特征,選擇高斯基作為支持向量機(jī)的核函數(shù)。高斯核函數(shù)的具體表示形式為:

exp(-g‖x-y‖2)

(12)

式中:x是訓(xùn)練樣本;y是核函數(shù)中心;g=1/(2σ2),且g>0,稱為核函數(shù)參數(shù)。

運(yùn)用交叉驗(yàn)證的方式優(yōu)選支持向量機(jī)的懲罰系數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g,交叉驗(yàn)證的主要步驟可參考文獻(xiàn)[33]和文獻(xiàn)[34]。通過交叉驗(yàn)證方法得到誤差最小時(shí)的懲罰系數(shù)C=1、核函數(shù)參數(shù)g=50,在此基礎(chǔ)上開展支持向量預(yù)測(cè),微小斷裂系統(tǒng)指示因子預(yù)測(cè)結(jié)果如圖7所示。根據(jù)支持向量機(jī)計(jì)算過程設(shè)置測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)判支持向量機(jī)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,已知結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果的平均吻合率為89.6%,說明支持向量機(jī)預(yù)測(cè)的可靠性。另外,預(yù)測(cè)結(jié)果表明,微小斷裂敏感因子預(yù)測(cè)平面圖均能正確反映微小斷裂發(fā)育帶,這是相干屬性和傾角屬性中不易揭示的;最大正曲率和最大負(fù)曲率雖然能夠反映這些斷裂,但反映的微小斷裂特征比較雜亂,不利于識(shí)別真實(shí)的斷裂信息。圖5和圖7中的藍(lán)色箭頭分別是對(duì)應(yīng)的斷裂特征在剖面和預(yù)測(cè)平面中的反映,可以看出,兩者吻合程度較高。W39井的測(cè)井綜合解釋結(jié)果(圖8)表明,在深度4410～4428m處為優(yōu)質(zhì)白云巖儲(chǔ)層,測(cè)試產(chǎn)氣達(dá)到24.9×104m3/d,同時(shí)W39井的電鏡掃描照片、巖心照片均顯示該層段斷裂比較發(fā)育,預(yù)測(cè)結(jié)果表明W39井附近微小斷裂發(fā)育,與已知的井點(diǎn)信息吻合程度很高。通過上述分析,可以認(rèn)為本文機(jī)器學(xué)習(xí)(支持向量機(jī))的預(yù)測(cè)結(jié)果能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜儲(chǔ)層斷裂特征的精細(xì)識(shí)別。同時(shí),結(jié)合地震剖面中的斷層解釋,可有效區(qū)分深部(斷層如果從深部延展到目的層就認(rèn)為是深部斷層)和淺部斷層(斷層只是目的層內(nèi)分布),進(jìn)而指導(dǎo)微小斷裂特征的準(zhǔn)確解釋(圖9),為微小斷裂系統(tǒng)識(shí)別提供一定的技術(shù)支持。

圖7 微小斷裂系統(tǒng)指示因子預(yù)測(cè)結(jié)果

圖8 W39井測(cè)井綜合解釋結(jié)果

圖9 基于微小斷裂識(shí)別指導(dǎo)的斷裂解釋結(jié)果

3 結(jié)論與認(rèn)識(shí)

結(jié)合多元信息(地震、測(cè)井)的優(yōu)勢(shì),在各向異性巖石物理建模的基礎(chǔ)上開展機(jī)器學(xué)習(xí)(支持向量機(jī))復(fù)雜儲(chǔ)層的微小斷裂系統(tǒng)識(shí)別,預(yù)測(cè)結(jié)果與已有的地質(zhì)認(rèn)識(shí)和測(cè)井解釋結(jié)果相吻合,形成了新的微小斷裂系統(tǒng)預(yù)測(cè)技術(shù)體系。

1) 微小斷裂指示因子曲線的計(jì)算綜合考慮礦物組分、儲(chǔ)層特征、孔隙類型以及各向異性等,構(gòu)建符合復(fù)雜儲(chǔ)層地質(zhì)特征的各向異性巖石物理模型,獲取能夠準(zhǔn)確反映井位處各向異性特征的微小斷裂指示因子曲線。許多構(gòu)造類地震屬性能夠在一定程度上反映儲(chǔ)層的斷裂特征,但是,需要從眾多屬性中優(yōu)選具有代表性的屬性進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),保證儲(chǔ)層預(yù)測(cè)結(jié)果的有效性與準(zhǔn)確性。

2) 與常規(guī)的屬性預(yù)測(cè)相比,機(jī)器學(xué)習(xí)(支持向量機(jī))的微小斷裂系統(tǒng)識(shí)別方法有效地解決了已知井點(diǎn)少、非線性特征的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)難題,可以提供高橫向分辨率的微小系統(tǒng)斷裂識(shí)別結(jié)果。實(shí)際資料的應(yīng)用結(jié)果表明,機(jī)器學(xué)習(xí)(支持向量機(jī))預(yù)測(cè)結(jié)果與已知地質(zhì)認(rèn)識(shí)、測(cè)井解釋匹配程度較高,能夠?yàn)閺?fù)雜儲(chǔ)層的微小斷裂系統(tǒng)精確識(shí)別與綜合預(yù)測(cè)提供可靠的地球物理依據(jù)。

3) 本文方法在微小斷裂系統(tǒng)識(shí)別方面取得了較好的應(yīng)用效果,近幾年智能物探技術(shù)得到了快速發(fā)展,為解決復(fù)雜儲(chǔ)層的斷裂識(shí)別提供了有效途徑,這是我們下一步的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。