쳉다오 유전 중 2구역 관타오군 상단부에서는 전형적인 곡류하 퇴적물이 발달하였으며, 평면상 상 변화가 빠르고 사체의 중첩 관계가 복잡한 특징이 있다. 해상 채취 조건의 제한으로 인해 개발 우물 망이 희박하고 지진 자료 품질이 낮아 사체의 정확한 예측이 어려워 잔류유 개발 수요를 충족하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 지질 조건 제약이 있는 다속성 지능 융합 저장소 예측 방법을 제안하였다: ① 우물-지진 보정을 통해 지질 조건 제약을 도입하고, 국부 사체 간의 높은 상관성을 가진 자료와 곡류하 모델을 결합하여 국부 저장소 분포를 정확하게 묘사하고 이를 지능형 알고리즘의 감독 라벨로 사용함; ② 속성 추출과 스펙트럼 분해를 통해 저장소와 높은 상관성을 가진 지진 속성을 우선 선택하여 훈련 샘플 집합으로 활용함; ③ 유전 알고리즘-합성곱 신경망 융합 알고리즘을 적용하여 연구 지역 해상 희박 우물 망 조건 하 저장소 사체를 정밀하게 묘사함. 연구 결과는 다음과 같다: ① 지질 조건 제약 다속성 지능 융합 저장소 예측 방법은 계산 효율성을 크게 향상시키면서 저장소 예측 정확도를 높임; ② 예측된 평면 속성은 사체 두께와 상관성이 높으며(결정 계수 R²=0.865), 하천의 평면 형태와 경계가 정확히 묘사됨; ③ 단면 상 사체 예측 결과가 우물 구성 단면과 잘 일치하며, 예측 결과를 샘플링하여 우물의 암상 로그 해석과 비교한 결과 정확도가 86.11%에 달함. 본 연구 방법은 유사 유전 저장소 예측에 대해 고정밀도, 실행 가능한 수단을 제공하며 중요한 확장 가치를 가짐.

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