基于稀疏贝叶斯学习的薄储层预测方法及应用

• 作者: 袁成 苏明军 倪长宽
• 来源期刊: 岩性油气藏
• 学科: 地球科学
• 关键词: 薄储层 稀疏贝叶斯学习 反射系数 FIR高通滤波 地层相对波阻抗
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 勘探技术
• 页码范围: 229-238
• 页数: 10页
• 分类号: P618.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.12108/yxyqc.20210121

摘要

薄储层是近年来我国油气勘探的重点目标之一,提高地下薄储层识别能力对油气勘探具有重要意义.对于薄储层预测,由于地震分辨率及邻层干涉等因素的制约,基于反射地震数据直接探测地下薄储层的难度较大.为此,采用一种新的稀疏贝叶斯学习理论开展地震反射系数反演,并在获取地层反射系数的基础上计算地层相对波阻抗信息,通过设计线性FIR滤波器滤除地层相对波阻抗计算过程中的低频累积误差,进而开展薄储层高精度预测.实际资料应用表明:新的基于稀疏贝叶斯学习理论的地震反射系数反演方法可大幅度提高地层反射系数的计算精度,为获取高精度地层相对波阻抗奠定了基础;设计的线性FIR滤波器能够有效拟制地层相对波阻抗中的低频累积误差,提高了薄储层识别精度.与传统地震振幅属性相比,本次研究获取的地层相对波阻抗信息能更精确地表征薄储层平面形态展布特征,并能有效提高薄储层勘探的成功率.