À la bordure est du bassin d'Ordos, les réservoirs de grès compact du Permien, segment 8 du groupe inférieur des boîtes en pierre et segment 1 du groupe Shanxi, présentent une forte hétérogénéité, avec un développement généralisé de plusieurs couches de charbon et de calcaire dans la partie inférieure, entraînant une diversité des caractéristiques de réflexion sismique des réservoirs de grès. Les méthodes conventionnelles de prédiction des réservoirs ont du mal à représenter précisément les corps de grès de moyenne à faible épaisseur et leur distribution inter-puits, nécessitant le développement d'une méthode d'inversion intelligente pour supprimer les interférences des couches de charbon. En combinant les caractéristiques sédimentaires de la zone d'étude, quatre modèles conceptuels de modélisation directe ont été construits, utilisant la méthode de décomposition et de reconstruction multi-sous-ondes pour supprimer les réflexions fortes et reconstruire les informations temps-fréquence des données sismiques. Sur cette base, en combinant la méthode d'inversion intelligente en fréquence, une relation non linéaire a été établie via un réseau neuronal entre les caractéristiques de forme d'onde sismique et la courbe de gamma naturelle, permettant une contrainte et une inversion collaborative intégrées multi-sources, améliorant ainsi la capacité d'identification des corps de grès de moyenne à faible épaisseur. Les résultats de la modélisation directe montrent que les couches de charbon sous-jacentes ont un effet d'interférence significatif sur la réponse sismique des corps de grès, variant selon les relations d'empilement, l'épaisseur et la distance verticale par rapport aux couches de charbon. Après suppression des réflexions fortes, la méthode d'inversion intelligente en fréquence permet de représenter précisément la distribution macroscopique des grès, améliorant significativement la capacité d'identification des corps de grès de moyenne à faible épaisseur et la raisonnabilité des prédictions inter-puits. Lorsque l'épaisseur des grès dépasse 4 m, la proportion de réponse des grès dépasse 90 %, la réponse des trajets au voisinage du puits est nettement meilleure que l'onde sismique d'origine, reflétant pleinement l'effet de contrainte des informations de puits et améliorant la résolution des grès. Dans le contexte de suppression des couches de charbon, la méthode d'inversion intelligente en fréquence basée sur les réseaux neuronaux montre une bonne applicabilité et fiabilité, identifiant trois modes combinés principaux de développement des corps de grès cibles dans la zone d'étude : types de superposition verticale, de connexion latérale et isolés. Cette méthode compense les lacunes de l'inversion d'impédance classique dans la prédiction des réservoirs de grès compact, fournissant un moyen technique fiable pour la caractérisation fine et la prévision de la distribution spatiale des réservoirs de grès compact dans la zone d'étude.

modèle direct; décomposition et reconstruction multi-sous-ondes; inversion intelligente BP; prédiction des réservoirs; grès compact; formations houillères; champ gazier Sulige