基于绕射信息提取技术的断裂识别方法及应用

肖 曦 周 鹏 张益明 霍守东 王志红 陈建华

(①中海油研究总院有限责任公司，北京 100028；②中国科学院地质与地球物理研究所，北京 100029；③中国海洋石油国际有限公司，北京 100028)

0 引言

鄂尔多斯盆地是中国第二大沉积盆地，油气资源丰富[1]。该盆地上古生界发育致密砂岩气藏，已发现地质储量超过5×1012m3，勘探潜力巨大[2]。A区块位于鄂尔多斯盆地东缘，现有探井均有气层发现，气层钻遇率高，但不同井的气层测试产量差异很大，其中一半以上的井测试产量较低，不具有商业开发价值。分析井孔的成藏特征表明，距断层、裂缝近的井往往气层厚度更大，即断层、裂缝影响油气富集，具有后期调整、再分配气层分布的作用。因此，断裂体系研究对致密气储层的井位优选具有重要意义。

前人广泛研究了刻画断裂体系的方法。常用的基于叠后属性的方法包括相干体属性[3-4]、边缘检测[5]、曲率属性[6]、方差体[7]等断裂识别方法，通过研究道间不连续变化以及构造变形预测断层和构造突变区，从而预测断裂发育带。此外，近年来人们深入研究了基于机器学习的断裂识别技术。机器学习是实现人工智能的重要方法之一，主要目的是从数据中直接获取知识。在过去20年中，发展了数十种机器学习算法，如遗传算法、深度学习、人工神经网络等[8]。根据地震资料，人们应用深度学习方法预测断层和裂缝。Cai等[9]利用卷积神经网络并采用多种叠后地震属性解释断层。段艳廷等[10]基于三维半密度卷积神经网络检测断裂，该法具有一定的迁移能力和较好的泛化能力。……