En el borde oriental de la cuenca de Ordos, los reservorios de arenisca compacta del Pérmico (8 segmentos del grupo de la Caja Inferior y 1 segmento del grupo de Shanxi) presentan una fuerte heterogeneidad, con múltiples capas de carbón y piedra caliza desarrolladas en la parte inferior, lo que resulta en características diversas de reflexión sísmica de los reservorios de arenisca. Los métodos convencionales de predicción de reservorios tienen dificultades para representar con precisión los cuerpos de arenisca medianos a delgados y su distribución entre pozos, por lo que es necesario desarrollar un método inteligente de inversión que suprima la interferencia de las capas de carbón. Combinando las características sedimentarias del área de estudio, se construyeron cuatro modelos conceptuales de simulación directa, y se utilizó el método de descomposición y reconstrucción de múltiples subondas para suprimir reflexiones fuertes y reconstruir la información tiempo-frecuencia de los datos sísmicos. Sobre esta base, combinando el método inteligente de inversión por frecuencia, se estableció a través de redes neuronales una relación no lineal entre las características de la forma de la onda sísmica y la curva de rayos gamma natural, logrando una restricción integral y una inversión colaborativa de información multi-fuente, mejorando la capacidad para identificar cuerpos de arenisca medianos a delgados. Los resultados de la simulación directa muestran que las capas de carbón subyacentes tienen una interferencia significativa en la respuesta sísmica de los cuerpos de arenisca, siendo el nivel de interferencia variable según la relación de apilamiento, el espesor y la distancia vertical a las capas de carbón. Tras la supresión de reflexiones fuertes, el método inteligente de inversión por frecuencia puede representar con precisión la distribución macroscópica de los cuerpos de arenisca, mejorando significativamente la capacidad de identificación de areniscas medianas a delgadas y la razonabilidad de las predicciones entre pozos. Cuando el espesor de la arenisca supera los 4 m, la proporción de respuesta de la arenisca supera el 90 %, y la respuesta de la vía adyacente al pozo es notablemente mejor que la forma de onda sísmica original, reflejando plenamente el efecto de restricción de la información del pozo y mejorando la resolución de la arenisca. Bajo el contexto de supresión de las capas de carbón, el método inteligente de inversión por frecuencia basado en redes neuronales muestra buena aplicabilidad y confiabilidad, identificando tres modos combinados principales de desarrollo de los cuerpos de arenisca objetivo en el área de estudio: tipos de superposición vertical, conexión lateral y tipos aislados. Este método compensa las deficiencias de la inversión tradicional de impedancia en la predicción de reservorios de arenisca compacta y proporciona un medio técnico confiable para la caracterización fina y la predicción de la distribución espacial de reservorios de arenisca compacta en el área de estudio.

modelo directo; descomposición y reconstrucción de múltiples subondas; inversión inteligente BP; predicción de reservorios; arenisca compacta; estratos carboníferos; campo de gas Sulige