李洪輝 岳大力 李偉 郭長春 李響 呂梅

摘要：曲流河點壩、廢棄河道級次構型表征對豐富曲流河儲層構型模式、指導油氣田高效開發(fā)具有重要意義。為此，以渤海灣盆地孤島油田中１２—斜檢３０１１井區(qū)館陶組為例，基于分頻智能反演技術識別曲流河點壩與廢棄河道。首先，通過地震資料分頻處理，依據(jù)振幅與砂體厚度之間的關系優(yōu)選最佳頻段地震資料，采用支持向量回歸（ＳＶＲ）的機器學習算法進行分頻反演；其次，在利用反演數(shù)據(jù)體平面屬性刻畫復合河道砂體分布規(guī)律的基礎上，根據(jù)河道邊界的地震、測井等響應特征預測單一曲流帶；最后，以廢棄河道泥質半充填的樣式為指導，選取目的層上、中、下部的反演屬性切片進行ＲＧＢ融合，建立廢棄河道識別模板，并在定量模式約束下識別點壩和廢棄河道。研究結果表明：①基于機器學習的分頻反演技術能夠充分利用不同頻段地震信息與測井信息，提高了反演結果的分辨率，可指導河道邊界識別；②采用ＲＧＢ融合技術融合河道不同位置的反演屬性切片，能夠輔助判別砂體之間的空間組合關系，有助于井間廢棄河道識別；③ 在地震資料主頻為３８ Ｈｚ的情況下，利用基于分頻智能反演的曲流河點壩與廢棄河道識別技術在研究區(qū)目的層復合曲流帶中共識別了４個單一曲流帶、１３個廢棄河道和１５個點壩。開發(fā)動態(tài)資料驗證了識別結果的準確性，該方法具有很好的應用前景。

關鍵詞：儲層構型，分頻反演，ＲＧＢ融合，機器學習，曲流河，孤島油田

中圖分類號：Ｐ６３１ 文獻標識碼：Ａ dol：１０．１３８１０／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１０００-７２１０．２０２３．０２．０１３