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。
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