埕島油田中二区の観韜層上段には典型的な蛇行河川堆積物が発達しており、平面相変化が速く、砂体の重なり関係が複雑であることが特徴である。海上での取得条件の制約により、開発井網は疎で、地震資料の品質が低く、砂体の正確な予測が困難で、残留油開発のニーズを満たせていない。それを受け、本論文では地質条件制約を付加した多属性インテリジェント融合貯留層予測手法を提案する：①井戸－地震の較正を通じて地質条件制約を導入し、局所砂体間相関が高い資料と蛇行河モデルを組み合わせることで局所的な貯留層分布を正確に描写し、これをインテリジェントアルゴリズムの教師ラベルとする。②属性抽出とスペクトル分解により、貯留層と高い相関を持つ地震属性を選択し、訓練サンプル集合とする。③遺伝的アルゴリズム－畳み込みニューラルネットワーク融合アルゴリズムを採用し、研究地域の海上希薄井網条件下で貯留層砂体の詳細描写を行った。研究結果は以下のとおりである：①地質条件制約を付加した多属性インテリジェント融合貯留層予測手法は、計算効率を著しく向上させるとともに貯留層予測の精度も高めた。②予測された平面属性は砂体厚さと良好な相関（決定係数 R²=0.865）を示し、河道の平面形態と境界は正確に描写された。③断面における砂体の予測結果は井上構成断面と高い一致率を示し、予測結果をサンプリングして井上岩相測井解釈と比較した結果、予測精度は86.11％に達した。本研究手法は類似油田の貯留層予測に対し、高精度で実用的な手段を提供でき、重要な普及価値を有する。

希薄井網; 畳み込みニューラルネットワーク; 遺伝的アルゴリズム; インテリジェント融合; 蛇行河; 貯留層予測; 中二区; 埕島油田; 渤海湾盆地