简介:川东北元坝地区二叠系上统长兴组储层具有储层薄、非均质性强、裂缝发育且类型多样的特点。常规叠后波阻抗反演技术难以展示岩性非均质性及识别薄储层,因此,在叠后波阻抗反演基础上,充分利用叠后地震数据及井点处的岩相信息,在井点处建立地震数据与岩性的对应模式,引入深度神经网络预测技术,将井点岩相训练结果推广至井间,再通过贝叶斯判别其对应的岩性概率,实现井间岩性预测;对比相干法裂缝预测,开展了最大似然法裂缝预测,计算每个样点的相似性,保留最小相似值。结果表明:①深度神经网络技术预测岩相与实钻吻合度高,能提高储层横向分辨能力;②最大似然法预测裂缝与相干法预测裂缝相比,可展示裂缝发育细节,表征中小尺度裂缝,与实钻结果具有更高的吻合度。