地震反演是储层预测的重要技术,它基于地震波的传播规律,推算地下介质的纵、横波速度及密度等参数,帮助地质学家构建地质模型、评估油气分布。传统反演方法因矩阵计算复杂、收敛缓慢、计算效率低,难以满足当前勘探实际需求。随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习为地震反演提供了新的研究范式。通过学习地震数据与测井数据之间的非线性关系,深度学习模型实现了从地震数据到测井数据的映射,一定程度上克服了传统方法的局限性。然而,深度学习的性能依赖大量标注数据,在实际勘探中,测井数据往往稀疏,这限制了其应用效果。因此,如何利用少量标注数据和大量未标注数据提升深度学习反演的精度,已成为当前智能地球物理领域的研究热点与挑战。 本文提出了一种基于半监督学习策略的深度学习地震反演方法,结合大量未标注地震数据和少量标注地震数据,构建从地震数据到弹性参数的映射关系。针对叠后反演方面,本研究提出了一种基于残差U型网络(ResUNet)和卷积神经网络(CNN)的半监督叠后反演方法,其中ResUNet作为反演网络,CNN作为正演网络,标注和未标注叠后地震数据联合参与训练,实现基于半监督学习的叠后波阻抗反演。该方法利用理论模型测试优化网络权重参数,并在实际工区数据中进行了验证。盲井测试结果表明,反演结果与实际测井数据吻合良好;针对叠前反演方面,本研究提出了一种基于物理过程约束的生成对抗网络(GAN)半监督叠前反演方法。生成对抗网络中的生成器作为反演网络,基于Aki-Richards公式模拟地震响应,标注和未标注的角道集数据联合参与训练,实现基于半监督学习的叠前反演。该方法利用逆掩模型优化目标函数权重,并在实际工区数据中进行验证,盲井测试结果表明,反演结果与实际测井曲线较为契合,证明了方法的实用性。 本文提出的半监督深度学习反演方法,有效解决了测井数据不足的问题,为智能储层预测提供了新的技术路径,对推动复杂储层地震勘探技术的发展具有重要意义。