В ответ на острую необходимость высокоразрешающих сейсмических данных для исследования тектонических и литологических нефтегазовых коллекторов бассейна Северного Цзянсу традиционные методы обратной деконволюции и преобразования в частотной области имеют ограничения, такие как недостаточное использование информации скважин и низкая адаптивность к нелинейным особенностям. Предлагается интеллектуальный метод расширения частотного диапазона сейсмических данных на базе обобщенной регрессионной нейронной сети (Generalized regression neural network, GRNN). Объединяя методики совместного анализа скважинных и сейсмических данных, построена глубокая обучающая структура с ядром GRNN, которая эффективно использует данные каротажа для синтеза высокочастотных сейсмических меток, реализуя интеллектуальное расширение сейсмического частотного диапазона. Сеть GRNN основана на теории оценки плотности вероятности с использованием окна Парзена и имеет топологию из четырех слоев: входной, образцовый, суммирующий и выходной слой, обладающую преимуществами безпараметрического моделирования, адаптивного приближения локальных характеристик и устойчивости к шуму, эффективно решая проблемы нестационарности сейсмических сигналов и помех высокого измерения. В высокоплотном 3D районе YA Северного Цзянсу синтезированы высокочастотные сейсмические трассы на основе данных скважин и обучена сеть для расширения частот. Результаты показали, что эффективный частотный диапазон расширился с 7~43 Гц до 6~56 Гц, контуры тонких песчаников стали более четкими, совпадение с сейсмическими данными скважин хорошее, корреляция синтезированных записей достигла 82%. Также исследовано влияние количества обучающего набора и способа выбора обучающих трасс на качество предсказания, показано, что выбор сейсмических трасс, представляющих весь сейсмический профиль, улучшает результаты расширения. Метод на основе глубокого обучения применен в нескольких участках бассейна Северного Цзянсу с хорошими результатами, что подтверждает его эффективность и применимость. Результаты исследования обеспечивают поддержку высокоразрешающими данными для точного картирования сложных литологических нефтегазовых коллекторов и способствуют интеллектуальному развитию технологий расширения частоты в сейсмике.

бассейн Северного Цзянсу;обобщенная регрессионная нейронная сеть;глубокое обучение;расширение частоты;каротажная информация