深层古近系面临少井,岩性复杂,非均质性强的特点,导致地震储层预测难度大。H5油田位于珠江口盆地惠州凹陷,近系恩平组下段砂岩储层是其主力油层,但储层中因火山作用而发育了致密的凝灰质砂岩,此类致密砂岩导致储层性能下降,优质储层预测面临挑战,所以准确识别凝灰质砂岩并刻画其分布范围是H5油田优质储层预测的关键。为此,根据已钻井资料和地震资料进行了含凝灰质砂岩的岩石物理建模,得到了识别凝灰质砂岩的敏感岩石物理弹性参数;在此基础上,开展了地震资料叠前反演和人工智能深度学习的储层定量预测;在储层预测结果的基础上,识别并刻画了致密的凝灰质砂岩及其分布范围,从而突出优质砂岩储层。提出了凝灰质砂岩岩石物理建模和岩石物理模型驱动下的人工智能储层预测技术及其流程。该技术应用于H5油田的储层评价,在钻前成功识别了H5-3d井区和H5-5d井区恩平组下段发育的凝灰质砂岩,准确刻画了其分布范围和边界,为后续评价井的钻探和储量申报提供了重要依据。