非常规油气储层测井智能解释应用现状与发展趋势

来源：石油科学通报杂志2025年第5期北京时间：

作者：罗功伟, 安小平, 姚卫华, 邹永玲

单位：1 中国石油长庆油田公司勘探开发研究院，西安 7100182 低渗透油气田勘探开发国家工程实验室，西安 710018

摘要：随着油气勘探技术的不断进步，非常规油气储层已成为增储上产的重要领域。然而，非常规油气储层由于其低渗透性、岩石致密性和非均质性，难以通过传统方法构建准确的理论模型和经验公式，形成准确的测井解释，指导储层的识别和挖掘。近年来，人工智能的快速发展为非常规储层的测井解释提供了新的解决思路。本文通过国内外文献调研，首先分析了非常规储层的主要地质特征及评价难点，然后梳理了机器学习、深度学习等技术在岩性识别、物性参数预测、“甜点”预测等测井解释环节的应用情况。已有研究显示，卷积神经网络能更好地处理多尺度测井数据，循环神经网络适用于时间序列测量分析，集成学习方法在复杂参数条件下可提升预测精度。实际案例显示，AI方法相比传统技术有明显改进：岩相分类准确率提高25%~40%，孔隙度估算误差降低15%~30%。深度学习模型还能有效挖掘测井数据与储层参数间的复杂关系，改善低信噪比条件下的解释效果。评估发现，现有数据驱动模型在物理规律匹配性和小样本适应性方面仍有不足，特别是在处理非均质地层时。针对这些问题，建议3个改进方向：(1)构建融合物理约束与数据驱动的混合建模框架；(2)开发面向小样本学习的迁移学习方法；(3)建立集成测井、岩心与地震数据的多模态融合体系，同时建议完善特征工程标准化流程，强化模型验证与不确定性量化机制，并关注图神经网络、物理信息神经网络等新兴技术的应用潜力。本研究通过分析人工智能技术在非常规储层测井解释中的适用性，为其方法选择和技术优化提供了实践参考。

关键词：非常规油气储层,人工智能,岩相预测,储层参数预测,甜点评价

基金资助：中石油集团公司攻关性应用性科技专项“陆相页岩油规模增储上产与勘探开发技术研究”(2023ZZ15YJ07);中国石油股份公司科技项目“油气勘探开发人工智能关键技术研究”(2023DJ84)