多维数据融合甜点智能优化预测技术

成果简介

该技术通过整合地震、测井、地球化学及机器学习等多源异构数据，融入深度学习算法与动态数值模拟，建立储层物性参数与甜点分布的智能关联模型，突破传统单一方法局限，强调对储层非均质性、流体运移规律及开发响应过程的动态分析，实现勘探开发方案的实时优化迭代，甜点预测精度大幅提升。

成果评价

通过整合地质、地球物理及工程等多源数据，结合机器学习算法，实现了对油气甜点区的高精度预测。该技术提高了甜点识别的准确率和效率，为油气勘探开发提供了科学依据。

应用前景

应用前景广阔，将有助于优化勘探开发方案，提高油气资源利用率，降低勘探开发风险，推动油气行业智能化、高效化发展，为能源安全保障和可持续发展贡献力量。

成果展示

负责人简介

陈朝兵，男，1984年生，基础地质系教师，博士，副教授，硕士研究生导师。长期从事油气勘探开发研究工作，主要研究方向为沉积学与储层地质学、油气成藏机理、非常规储层评价。先后主持国家自然科学基金在内的国家级、省部级、厅局级及油田横向课题10余项，发表SCI、EI及中文核心论文30余篇，出版专著3部，授权各类专利8项。2023年获自然资源部“地质找矿后备青年科技人才”称号。