一种改进的LSTM横波预测方法：以塔河油田缝洞储层为例

韩高松; 蒋林; 邓光校; 王震; 王明; 文欢; 张长建; 刘军; 严哲

doi:10.19509/j.cnki.dzkq.tb20250499

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一种改进的LSTM横波预测方法：以塔河油田缝洞储层为例

更新时间：2026-11-05

- 一种改进的LSTM横波预测方法：以塔河油田缝洞储层为例
- Bulletin of Geological Science and Technology Vol. 45, Issue 4, Pages: 289-299(2026)
- 作者机构：
  
  1. 中国石化西北油田分公司
  2. 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19509/j.cnki.dzkq.tb20250499
  CLC： P618.13;P631.4
- Published：2026
- 稿件说明：
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韩高松, 蒋林, 邓光校, et al. 一种改进的LSTM横波预测方法：以塔河油田缝洞储层为例[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2026, 45(4): 289-299.
DOI：

韩高松, 蒋林, 邓光校, et al. 一种改进的LSTM横波预测方法：以塔河油田缝洞储层为例[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2026, 45(4): 289-299. DOI： 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20250499.

摘要

横波速度是表征岩土介质物理、力学性质的关键参数，在油气勘探开发中作用突出。碳酸盐岩缝洞储层结构复杂、非均质性极强，传统岩石物理模型与经验公式横波预测速度精度偏低。以新疆维吾尔自治区塔河油田超深层缝洞储层为研究对象，提出基于降维技术与储集体类型划分的长短期记忆神经网络（long short-term memory，简称LSTM）横波预测方法：先校正失真测井曲线，采用主成分分析法（principal components analysis，简称PCA）将声波时差、密度测井以及中子测井等11项测井参数降维为5个主成分；结合成像测井与电性特征，利用支持向量机（support vector machine，简称SVM）将储层划分为溶孔、裂缝、基岩、未充填溶洞、充填砂泥质溶洞、充填角砾溶洞6类，再构建LSTM深度学习模型开展分类型横波预测。结果表明，本方法对缝洞储层的横波预测结果与实测值相关性达到91%，相对于传统经验公式预测精度显著提升。本研究提出的PCA-SVM-LSTM组合预测方法，可有效刻画塔河油田超深层缝洞型储层的强非均质特征，预测结果与实测数据吻合度高，可为同类碳酸盐岩储层横波预测提供高效可行的技术思路。

Abstract

关键词

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