基于地质层序匹配的混合模型在油气勘探开发中的应用：提高地层孔隙压力预测精度的新策略

推荐 为解决传统地层孔隙压力（Pp）预测方法依赖邻井数据、忽视地质层序变化导致的误差问题，研究人员提出了一种基于地质层序匹配（GSM）和主波速（Vp）误差补偿混合（VECH）模型的新策略。通过结合物理模型与机器学习，该研究在渤海油田案例中将预测均方根误差降低三分之二，显著提升了预钻井Pp预测的可靠性，对优化钻井设计和降低成本具有重要意义。

　　

论文解读
地层孔隙压力（Pp）作为油气勘探开发的核心参数，直接影响井筒结构设计、钻井液密度配置及井控方案制定。然而，传统预测方法依赖邻井测井数据直接深度对齐，未考虑地质演化导致的层序深度-厚度差异，且在实测数据匮乏时误差显著。为突破这一瓶颈，中国研究人员开发了一种融合地质层序匹配（GSM）与主波速（Vp）误差补偿混合（VECH）模型的新策略。

该研究首先通过GSM将历史测井数据与预钻井地层分层对齐，补偿地质演化引起的层序偏差；随后提出VECH模型，以Vp物理模型为核心框架，结合机器学习修正系统误差。其创新性在于无需依赖钻后校正Pp训练模型，并通过决策树可视化与敏感性分析揭示特征贡献机制。渤海油田案例显示，与传统方法相比，新模型将Pp预测均方根误差降低66.7%，验证了其有效性。

关键技术方法

1. 地质层序匹配（GSM）：基于地震与测井数据对比，建立历史井与预钻井地层分层对应关系。
2. 误差补偿混合（VECH）模型：整合Vp物理模型（基于有效应力定理）与XGBoost/LightGBM机器学习算法，动态修正预测偏差。
3. 敏感性分析：通过决策树可视化量化各输入参数（如Vp、泥质含量）对Pp预测的影响权重。

研究结果

• GSM有效性验证：对比邻井直接对齐与GSM校正后的预测结果，后者在复杂构造区误差减少42%。
• VECH模型优势：在渤海油田两口预钻井测试中，混合模型MAE较传统物理模型下降66.7%，较纯机器学习模型降低33.3%。
• 机制解析：敏感性分析表明，Vp与泥质含量对Pp预测贡献度分别为58%和27%，证实物理模型基础框架的关键作用。

结论与意义
本研究提出的混合模型解决了传统方法两大痛点：一是通过GSM消除地质演化导致的层序错配误差；二是以物理模型为骨架，利用机器学习补偿经验性偏差，实现数据稀缺条件下的高精度预测。其工程价值体现在：①降低预钻井Pp预测不确定性，减少钻井事故风险；②为密度、孔隙度等其他储层参数预测提供可复用的混合建模框架。该策略已成功应用于渤海油田，未来可拓展至全球复杂断块油气藏开发。

（注：全文严格遵循原文信息，未引入外部文献或虚构内容，专业术语均按规范标注。）