オルドス盆地東縁のペルム紀ボックス（下石坡子累層）第8層及びシャン（山西累層）第1層の致密砂岩層は不均質性が強く、下部には複数の炭層と石灰岩が発達し、砂岩層の地震反射特性が多様である。従来の貯留層予測方法では中〜薄層砂体およびそれらの井間分布を詳細に描写することが困難であり、炭層干渉を抑制する知能的な反演方法の開発が急務である。研究地域の堆積特性を踏まえ、4つの正演概念モデルを構築し、多子波分解・再構成法を用いて地震データの強反射を抑制し、時-周波数情報を再構成した。これに基づき、分周インテリジェント反演法と組み合わせ、神経ネットワークを用いて地震波形特性と天然ガンマ線測井曲線との非線形マッピング関係を構築し、多元情報の統合的制約と協調的反演を実現し、中〜薄層砂体の識別能力を向上させた。正演シミュレーション結果は、下位炭層が砂体の地震応答に顕著な干渉効果を持ち、その影響度は砂体の重複関係、厚さおよび炭層との垂直距離の変化によって異なることを示した。強反射抑制後の分周インテリジェント反演法は、マクロな砂体分布を正確に描写でき、中〜薄層砂体の識別能力と井間予測の合理性を大幅に向上させた。砂体厚さが4 mを超える場合、砂体応答比は90%以上となり、井側帯の応答は元の地震波形より明確で、井情報制約効果を十分に反映し、砂体の分解能を高めた。炭層抑制背景下で、神経ネットワークに基づく分周インテリジェント反演は優れた適用性と信頼性を示し、研究地域の目的層砂体が垂直重複型、側方接合型および孤立型の3種類の主要複合パターンで発育することを識別した。この方法は従来の波動インピーダンス反演が致密砂岩貯留層予測において持つ課題を補完し、研究地域の致密砂岩貯留層の精密描写と空間分布予測のための信頼できる技術手段を提供する。

正演モデル;多子波分解・再構成;BP知能反演;貯留層予測;致密砂岩;炭系地層;スリーガス田