[发明专利]一种基于地震反演和机器学习的陆相烃源岩定量预测方法

摘要

本发明涉及一种基于地震反演和机器学习的陆相烃源岩定量预测方法，用于预测某一区域陆相烃源岩的空间分布和有机质含量，该首先优选对陆相沉积地层砂泥岩岩性区分和有机质含量敏感的弹性属性，然后训练阶段表征“弹性属性‑岩性”和“弹性属性‑有机质含量”映射关系的机器学习网络，最后，将训练的机器学习网络与叠前地震数据的叠前弹性参数反演结果结合，进而预测烃源岩的空间分布和有机质含量。与现有技术相比，本发明预测准确度高。

主权项

1.一种基于地震反演和机器学习的陆相烃源岩定量预测方法，用于预测某一区域陆相烃源岩的空间分布和有机质含量，其特征在于，该方法包括训练阶段和预测阶段，其中，训练阶段包括：A1、优选对陆相沉积地层砂泥岩岩性区分和有机质含量敏感的弹性属性；A2、训练用于预测岩性的第一机器学习网络，所述的第一机器学习网络输入为陆相沉积地层的弹性属性，输出为岩性，所述的岩性包括泥岩和沙岩；A3、训练用于预测有机质含量的第二机器学习网络，所述的第二机器学习网络输入为泥岩层对应的弹性属性，输出为有机质含量；预测阶段包括：B1、对待预测区域的叠前地震数据进行叠前弹性参数反演获取与步骤A1对应的弹性属性；B2、采用第一机器学习网络预测岩性，获取泥岩层的空间分布；B3、采用第二机器学习网络对泥岩层有机质含量进行预测，上述泥岩层的空间分布和有机质含量即为陆相烃源岩的空间分布和有机质含量。