El campo petrolero C-2 está ubicado en el cinturón marino continental de la cuenca de la bahía de Bohai, y se desarrolla principalmente mediante pozos horizontales. El espesor del reservorio es delgado, con múltiples cuerpos arenosos superpuestos verticalmente y cambios rápidos de facies lateralmente. La estructura interna del reservorio y sus conexiones son complejas. Debido a la estructura compleja del reservorio y los datos de sismos en pozos, la descripción del reservorio bajo condiciones de red de pozos dispersa es difícil, lo que restringe la eficacia de la explotación precisa del campo. La inversión sísmica convencional no puede satisfacer la necesidad de predicción de alta resolución para reservorios delgados y un análisis detallado de la estructura interna del reservorio. Para estudiar las características estructurales de los reservorios fluviales entramados, se adoptó un método de aprendizaje conjunto generalizado apilado basado en atributos sísmicos para completar la predicción de reservorios con estructuras fluviales complejas. Este método mejora la precisión de la predicción en comparación con modelos individuales de aprendizaje automático. Integrando información multidimensional geológica, geofísica y dinámica del yacimiento mediante optimizaciones iterativas, se reduce la incertidumbre en la predicción del reservorio subterráneo y comprensión estructural, logrando una caracterización detallada de los reservorios fluviales complejos de la zona de estudio y proporcionando una base para la explotación precisa de petróleo residual y cuerpos arenosos potenciales. El estudio muestra que el método de predicción de reservorios basado en el aprendizaje conjunto generalizado apilado de atributos sísmicos no solo mejora efectivamente la resolución sísmica vertical, sino que también posee una fuerte capacidad indicativa lateral “controlada por facies”. Los resultados de la predicción incluyen las relaciones de superposición de cuerpos arenosos y características estructurales internas del reservorio, siendo más adecuado para la predicción y caracterización detallada de reservorios de sistemas de sedimentación fluvial continental con cambios rápidos de facies y estructuras espaciales complejas, lo que puede servir como referencia para la caracterización detallada de la configuración de los reservorios sedimentarios fluviales en el desarrollo medio y posterior de campos petroleros marinos con redes de pozos dispersas.

aprendizaje automático;predicción de reservorios;ríos entramados;configuración de reservorios;pozos horizontales