基于深度学习的天然气水合物赋存状态测井识别方法研究

本研究针对天然气水合物赋存状态识别难题，创新性地构建了Simple CNN、ResNet和Attention Model三种卷积神经网络模型，以P波速度(P-wave velocity)、电阻率(resistivity)和密度(density)等测井属性为输入，实现了对孔隙充填型(pore-filling)和裂隙充填型(fracture-filling)水合物的高精度识别。该方法在南海GMGS2-05/08井的应用中，Attention Model展现出最优识别准确率，为水合物资源评估与安全开采提供了智能化技术支撑。

　　

在能源转型与碳中和背景下，天然气水合物作为储量巨大的清洁能源备受关注。这种由水和甲烷分子在低温高压下形成的冰状晶体，单位体积燃烧释放的能量相当于164倍体积的天然气。然而，其开采过程犹如在"冰冻的甲烷炸弹"上作业——尤其是裂隙充填型水合物(fracture-filling)作为地层支撑骨架，开采不当可能引发地质灾害。传统识别方法依赖岩心取样或电阻率成像，存在成本高、分辨率低且无法精确定位深度的缺陷，如同"盲人摸象"难以全面掌握储层特性。

中国研究人员在《Geoenergy Science and Engineering》发表的研究中，开创性地将深度学习技术引入该领域。通过构建三种卷积神经网络(CNN)模型（基础型Simple CNN、残差网络ResNet和注意力机制模型Attention Model），以南海GMGS2航次05/08/16站点的随钻测井(LWD)数据为训练样本，选取对水合物敏感的纵波速度(V_P)、电阻率(RT)和体积密度(DEN)作为输入特征，实现了对两种赋存状态（孔隙充填型pore-filling和裂隙充填型fracture-filling）的智能识别。关键技术包括：1）构建具有局部特征提取能力的卷积层；2）采用残差连接缓解深层网络梯度消失；3）引入注意力机制强化关键特征权重。

模型构建方面，Simple CNN通过三层卷积核提取测井曲线局部特征，ResNet加入跳跃连接(skip connection)构建15层深度网络，Attention Model则在特征空间生成权重分布图。数据预处理阶段，对GMGS2-05/08井的LWD数据进行标准化和深度对齐，以0.5m间隔采样构建训练集。效果验证显示，Attention Model在测试集达到94.3%准确率，显著优于ResNet(89.7%)和Simple CNN(86.2%)，其生成的注意力热图可直观显示水合物赋存的关键深度段。

研究结论表明，CNN模型能有效捕捉水合物赋存状态与测井响应的非线性关系，其中Attention Model凭借特征选择能力展现出最优性能。该方法突破了传统技术对岩心依赖的局限，首次实现从连续测井数据中直接输出赋存状态分类及精确深度定位，为水合物储层评价提供了"CT扫描式"的智能分析手段。实际应用价值体现在：1）预判裂隙充填型储层以防范开采风险；2）优化靶区选择降低开发成本；3）推动天然气水合物勘探进入人工智能驱动的新阶段。