深度卷积神经网络：估算美国阿纳达科盆地不传统储层孔隙度的新方法

深度卷积神经网络在不规则储层薄片图像中的渗透率估计研究 在当前的石油和天然气行业中，对不常规（如页岩气和致密油）储层的精细描述和评估面临着巨大的挑战。传统的渗透率测量方法往往受限于工具的分辨率，这使得识别岩石的关键特征变得困难，耗时且精度有限。为了克服这些局限性，David Duarte-Coronado、Jerson Tellez-Rodriguez、Rafael Pires de Lima、Kurt Marfurt和Roger Slatt等学者在《The University of Oklahoma》的研究中提出了一个创新的方法，即利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNN）来估算来自美国阿纳达科盆地Mississippian地层的薄片图像中的渗透率。 DCNN作为一种强大的机器学习工具，其在图像识别和处理领域的广泛应用使其成为解决高维数据分析问题的理想选择。在这一研究中，研究人员将DCNN应用于薄片图像分析，通过对岩石微观结构的特征提取和自动学习，能够捕捉到那些传统方法难以识别的细微信息。通过训练大量的岩石样本，网络可以学会区分不同级别的孔隙度，从而提供更准确的渗透率预测。 深度学习的优势在于它能够自动进行特征工程，无需手动提取，这使得模型能够适应各种复杂地质条件下的岩石特征。这种方法的应用不仅限于Mississippian地层，也适用于其他具有相似岩石物理参数（如孔隙度和渗透率）的不常规储层，有助于提高储层质量的定义和预测能力，节省时间和成本。 总结来说，这项研究展示了深度学习技术在提高不规则储层渗透率估算方面的巨大潜力，为地质学家和工程师提供了新的工具，以更好地理解和管理这些复杂资源。未来，随着技术的进一步发展和数据集的扩大，这种基于DCNN的渗透率估计算法有望成为石油和天然气行业的重要组成部分，推动其向更加精准和高效的勘探开发模式转变。