تتطور ترسيبات نهر متعرج نموذجية في الجزء العلوي من مجموعة جوانتاو بالمنطقة الثانية في حقل النفط تشنغداو، وتتميز بسرعة تغير الأوجه الأفقية وتعقيد علاقات تراكب الكثبان الرملية. بسبب قيود جمع البيانات البحرية، كان شبكات الآبار نادرة وجودة بيانات السيزمية منخفضة، مما أدى إلى صعوبة التنبؤ الدقيق بالكثبان الرملية وعدم تلبيتها لمتطلبات تطوير النفط المتبقي. لذلك، يقترح المقال طريقة توقع مكامن متعددة الخصائص ذكية مدمجة مقيدة بالشروط الجيولوجية: ① من خلال الربط بين الآبار والبيانات السيزمية وإدخال القيود الجيولوجية، وبالاستعانة ببيانات ذات علاقة عالية بالكثبان الرملية المحلية ونموذج النهر المتعرج، يتم تصوير التوزيع المحلي للمكامن بدقة، واستخدامها كعلامات إشرافية لخوارزمية الذكاء؛ ② يمكن اختيار الخصائص السيزمية ذات العلاقة العالية بالمكامن من خلال استخراج الخصائص والتحليل الطيفي، لاستخدامها كمجموعة عينات تدريبية؛ ③ تم استخدام خوارزمية اندماج جينية-شَبَكِيَّة عصبية تلافيفية لوصف دقيق للكثبان الرملية في ظروف شبكة آبار نادرة في المنطقة البحرية للدراسة. تظهر النتائج: ① طريقة التوقع متعدد الخصائص الذكية المدمجة المقيدة بالشروط الجيولوجية حسنت كفاءة الحساب بشكل ملحوظ بينما زادت من دقة التوقع للمكامن؛ ② الخصائص الأفقية المتوقعة مرتبطة جيداً بسماكة الكثبان الرملية (معامل التحديد R²=0.865)، وتم تصوير شكل المجرى الحدودي بدقة؛ ③ تتطابق نتائج التوقع العمودي للكثبان الرملية مع مقاطع التكوين فوق الآبار، وعند أخذ عينات من نتائج التوقع ومقارنتها مع تفسير تسجيلات الصخور فوق الآبار، بلغت دقة التوقع 86.11%. يمكن أن توفر هذه الطريقة أداة عالية الدقة وقابلة للتنفيذ لتوقع المكامن حقول نفط مشابهة، وتتمتع بقيمة نشر مهمة.

شبكة آبار نادرة; شبكة عصبية تلافيفية; خوارزمية جينية; دمج ذكي; نهر متعرج; توقع المكامن; المنطقة الثانية; حقل النفط تشنغداو; حوض خليج بوهاي