На восточной окраине Ордоcского бассейна в пермских отложениях группы Хэ (нижний слой Шихэцзы) секции 8 и группы Шаньси секции 1 находится резервуар из плотных песчаников с сильной неоднородностью. В нижних слоях повсеместно развиты несколько пластов угля и известняков, что приводит к разнообразным сейсмическим отражательным характеристикам песчаниковых коллекторов. Традиционные методы прогнозирования коллекторов затруднены в тонком и среднетолщинном песчаном теле и его межскважинном распределении, поэтому настоятельно требуется разработка интеллектуального метода инверсии, подавляющего влияние угольных пластов. С учетом седиментационных особенностей исследуемой области были построены 4 концептуальные модели прямого прогноза. Применялся метод разложения и реконструкции мультипликативных волн для подавления сильных отражений и восстановления временно-частотной информации в сейсмических данных. На его основе с использованием метода частотной интеллектуальной инверсии и нейронных сетей была создана нелинейная взаимосвязь между характеристиками сейсмической волны и кривой естественного гамма-излучения, что позволило интегрированно ограничивать и совместно инвертировать многоресурсную информацию и повысить распознавание среднетонких песчаных тел. Результаты прямого моделирования показали, что нижележащие угольные пласты значительно искажают сейсмическую реакцию песчаниковых тел, а степень влияния меняется в зависимости от стратиграфических взаимоотношений, толщины песчаника и вертикального расстояния до угольного пласта. После подавления сильных отражений частотный интеллектуальный метод инверсии позволил точно представить макрораспространение песчаных тел, значительно улучшив распознавание среднетонких песчаников и качество прогноза межскважинного распределения. При толщине песчаника более 4 м доля реакций песчаника превышала 90%, при этом отклик рядом с скважиной был заметно лучше исходной сейсмической волны, что полностью отражает эффект ограничения информации скважин и повышает разрешающую способность песчаников. В условиях подавления угольных пластов частотная интеллектуальная инверсия на основе нейронных сетей демонстрирует хорошую применимость и надежность, распознавая три основные модели комбинированного развития целевых песчаников исследуемой области: вертикальное перекрытие, боковое стыковка и изоляция. Этот метод компенсирует недостатки традиционной инверсии волнового сопротивления при прогнозировании плотных песчаниковых коллекторов и предоставляет надежный технический инструмент для тонкого моделирования и пространственного прогнозирования распределения плотных песчаников в изучаемой области.

прямые модели;разложение и реконструкция мультипликативных волн;интеллектуальная инверсия BP;прогнозирование коллекторов;плотные песчаники;угольные отложения;газовое месторождение Суриг