沉積相智能地震識(shí)別技術(shù)研究及應(yīng)用

楊存 孟賀 葉月明 雍學(xué)善 常德寬

摘要：通常利用地震反射同相軸的幾何形狀、橫向連續(xù)性、振幅、頻率和層速度等參數(shù)描述沉積相類型。傳統(tǒng)的沉積相地震識(shí)別方法利用人工解釋目標(biāo)沉積體，受限于解釋人員對(duì)目標(biāo)工區(qū)的地質(zhì)認(rèn)識(shí)，工作強(qiáng)度大、效率低，存在多解性。在很多地震勘探工區(qū)只能夠標(biāo)定少量標(biāo)簽，這些標(biāo)簽不足以支撐完成強(qiáng)監(jiān)督學(xué)習(xí)，此時(shí)小樣本學(xué)習(xí)可以作為好的解決方案。為此，以小樣本學(xué)習(xí)為切入點(diǎn)，主要研究碳酸鹽巖丘灘體沉積相預(yù)測(cè)方法，探討了基于小樣本學(xué)習(xí)方法在沉積相識(shí)別方面的應(yīng)用效果。在小樣本弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方面，首先根據(jù)地震反射構(gòu)型以及鉆井信息建立了典型地震剖面地震相標(biāo)簽庫，在川中地區(qū)燈影組地震數(shù)據(jù)中共解釋了１４條地震剖面作為訓(xùn)練標(biāo)簽，占總數(shù)的２．８％。其次，基于層序地層格架控制的沉積相智能分類方法，利用地震層序格架構(gòu)建隱式標(biāo)量場(chǎng)，引入地震層位的空間變化信息，避免了深度學(xué)習(xí)在地震相預(yù)測(cè)過程中未引入地質(zhì)信息的缺陷，提高了沉積相智能預(yù)測(cè)精度。利用所提方法刻畫了四川盆地川中地區(qū)燈影組碳酸鹽巖微生物丘灘體，結(jié)果表明：礁體受控于臺(tái)地邊緣斜坡，對(duì)礁體邊界等的預(yù)測(cè)結(jié)果與地震信息高度吻合，符合地質(zhì)規(guī)律；在平面上，礁體呈條帶狀分布，與臺(tái)地邊緣的分布基本吻合，與沉積相一致。

關(guān)鍵詞：沉積相，深度學(xué)習(xí)，標(biāo)簽，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，小樣本學(xué)習(xí)，層序地層格架

中圖分類號(hào)：Ｐ６３１文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ doi：１０．１３８１０／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１０００-７２１０．２０２３．０３．００５