2026年, 第61卷, 第5期　刊出日期：2026-09-15

  

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  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 0-0.

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  . 目录[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 0-0.

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智能地球物理
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  基于改进U-Net的煤层断层识别方法

  黄亚平, 祁雪梅, 吴海波, 程彦, 焉磊, 卜帕太姆·艾散, 董守华

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1089-1101. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20260081

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  黄亚平, 祁雪梅, 吴海波, 程彦, 焉磊, 卜帕太姆·艾散, 董守华. 基于改进U-Net的煤层断层识别方法[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1089-1101.

  Huang Yaping, Qi Xuemei, Wu Haibo, Cheng Yan, Yan Lei, Aisan Bupataimu, Dong Shouhua. Coal seam fault identification based on improved U-Net[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1089-1101.

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  断层是诱发煤矿突水、瓦斯突出及煤层顶板冒落等重大灾害的关键地质因素之一，其精准识别是保障煤矿安全、高效开采的前提。基于常规叠后地震属性的断层解释方法对落差3~5 m小断层的识别率偏低，已成为严重制约煤矿智能化精准开采的瓶颈。为此，提出一种基于改进U-Net的煤层小断层识别方法，即在经典U-Net架构基础上引入残差结构、卷积块注意力模块（CBAM)和空洞空间金字塔池化（ASPP)模块。通过残差结构缓解网络梯度消失问题，提升模型训练稳定性；借助卷积块注意力模块强化断层关键特征感知能力；利用空洞空间金字塔池化实现地震资料多尺度信息的高效捕获和深度挖掘，进而提高煤层断层识别精度与增强鲁棒性。合成地震数据测试集、煤层断层模型和实际煤田地震资料应用结果均表明，所提改进U-Net模型可精准识别绝大多数煤层断层，且断层边界清晰，空间连续性强，识别精度显著提高。该方法对推动煤矿地质保障能力的智能化升级具有重要的理论价值和广阔的应用前景。
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  基于DWT-AU-Net的叠前规则噪声压制方法

  万永平, 韩利, 王振川, 袁书龙, 赵全波, 王喜平, 张敏

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1102-1112. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250416

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  万永平, 韩利, 王振川, 袁书龙, 赵全波, 王喜平, 张敏. 基于DWT-AU-Net的叠前规则噪声压制方法[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1102-1112.

  Wan Yongping, Han Li, Wang Zhenchuan, Yuan Shulong, Zhao Quanbo, Wang Xiping, Zhang Min. DWT-AU-Net based suppression of regular noise in prestack seismic data[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1102-1112.

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  鄂尔多斯盆地黄土塬地区的地震资料中普遍存在严重的规则噪声，且噪声的速度和频率等特征随着地表起伏剧烈变化。常规的线性噪声压制方法很难高效压制大范围内所有规则噪声，极易引起信噪比和空间属性不一致问题。因此，提出了一种基于DWT-AU-Net的叠前规则噪声压制方法。首先，研究分析了地震数据中规则噪声的分布特征，明确了规则噪声对地震资料品质的影响；然后，设计了适用于地震数据处理的DWT-AU-Net深度学习网络结构，通过离散小波变换将地震数据转换至多尺度域，有效提高网络训练效率，同时引入注意力机制增强网络对全局噪声模式的识别与聚焦能力；最后，采用改进的损失函数对所设计的网络模型进行系统训练，实现对叠前地震数据中规则噪声的高效压制，提升地震资料的信噪比与整体品质。实验结果表明，与传统方法相比，文中方法在压制规则噪声的同时能更好地保留有效信号，提高了地震数据的信噪比和空间属性一致性。文中研究为鄂尔多斯盆地内批量地震数据的规则噪声压制提供了新思路，具有重要的理论和实际应用价值。
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  深度特征融合的双卷积自编码器VSP波场分离方法

  张振, 王峣钧, 方兵, 麦尔旦·马合木提, 胡光岷

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1113-1123. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250514

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  张振, 王峣钧, 方兵, 麦尔旦·马合木提, 胡光岷. 深度特征融合的双卷积自编码器VSP波场分离方法[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1113-1123.

  Zhang Zhen, Wang Yaojun, Fang Bing, Mahemuti Maierdan, Hu Guangmin. VSP wavefield separation method using dual convolutional autoencoder with deep feature fusion[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1113-1123.

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  垂直地震剖面(VSP)数据的上、下行波分离是压制地震信号干扰和提高地下结构成像精度的关键手段。现有VSP波场分离方法往往依赖高精度速度模型或人工标注的训练数据集，存在适用场景受限、波场分离精度不足等问题。为此，提出一种基于深度特征融合的双卷积自编码器(DCAE)VSP波场分离方法。首先，利用F-K滤波对原始VSP数据进行波场分离，获取初始上、下行波场信息；然后，将初步分离的波场特征与原始VSP数据特征进行深度融合，采用共享卷积自编码器结构，并引入注意力机制强化模型对波场关键特征的自适应提取能力；最后，将下行波与上行波分别输入各自的自编码器，通过特征融合和注意力机制进行处理，最终通过解码器得到精准的波场分离结果。基于上、下行波同相轴连续性约束的损失函数构建，实现了一种无监督学习策略，无需人工标注的数据集。合成数据与实际VSP数据实验结果均表明，该方法能够准确实现VSP数据上、下行波场的有效分离，在地震勘探成像领域具有良好的应用前景。
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  基于ADASYN-IAO算法的改进Stacking集成模型在测井岩性识别中的应用

  董欣玥, 姬战怀, 符鑫

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1124-1141. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250367

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  董欣玥, 姬战怀, 符鑫. 基于ADASYN-IAO算法的改进Stacking集成模型在测井岩性识别中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1124-1141.

  Dong Xinyue, Ji Zhanhuai, Fu Xin. Lithology identification of sedimentary strata in well logging via an improved stacking model with ADASYN-IAO algorithm[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1124-1141.

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  测井岩性识别是油气勘探开发的关键环节，受沉积地层岩性复杂多样、非均质性强的影响，传统方法难以实现精准、高效岩性识别。机器学习为该问题提供了新思路，可快速构建测井响应特征与岩性间的非线性映射关系，但单一机器学习算法存在识别精度不足、稳定性差的缺陷，传统集成方法因未充分考虑各基模型的性能差异，识别效果仍有较大提升空间。为此，构建了一种结合自适应合成采样（Adaptive Synthetic Sampling， ADASYN）算法与改进天鹰优化（Improved Aquila Optimizer， IAO）算法协同优化的改进堆叠（Stacking）集成岩性识别模型。首先，采用ADASYN算法对原始不均衡样本数据进行处理，生成平衡化的新训练集以提升少数类岩性样本的识别能力；其次，构建改进的Stacking集成模型，通过集成多种差异化的基模型，结合基于准确率的动态权重分配机制，选用随机森林（Random Forest，RF）作为元模型进行结果融合，从而提升模型的分类性能与泛化能力；最后，引入融合了混沌初始化策略、非线性收敛因子及动态权重调整机制的IAO算法，同步优化基模型参数。结果表明，该模型的整体识别准确率达到89.64%，其分类能力与泛化性能显著优于其他集成策略及单一识别模型；2口邻近盲井的岩性识别结果进一步验证了该模型在实际生产中的适用性与有效性。该方法可为智能岩性识别提供新的技术思路。
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  融合通道-空间注意力与组合损失函数的改进U-Net遥感地物分割方法——以中国四川盆地为例

  黎书琴, 胡善政, 李明翼, 王轶, 任聪, 罗仕迁

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1142-1151. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250489

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  黎书琴, 胡善政, 李明翼, 王轶, 任聪, 罗仕迁. 融合通道-空间注意力与组合损失函数的改进U-Net遥感地物分割方法——以中国四川盆地为例[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1142-1151.

  Li Shuqin, Hu Shanzheng, Li Mingyi, Wang Yi, Ren Cong, Luo Shiqian. Improved U-Net for remote-sensing ground object segmentation with channel-spatial attention and combined loss in Sichuan Basin of China[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1142-1151.

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  地物分割是地震采集点位设计的关键基础工作。中国四川盆地地形复杂、地物类型多样，传统通用深度学习模型在遥感影像地物分割中常面临适应性不足、边界提取精度低及鲁棒性差等问题。针对上述瓶颈，文中提出一种改进U-Net网络模型，融合通道-空间协同注意力机制与组合损失函数。该方法首先建立标准化地物样本标记与管理体系，确保训练数据的规范性与代表性；其次，引入双路径注意力模块以强化地物核心特征的筛选与表达，提升模型对重要区域的关注度；同时，重建组合损失函数，有效缓解类别分布不平衡带来的偏差，将分割目标从单纯的几何轮廓拟合升级为语义一致性优化。实验结果表明，在四川盆地遥感影像测试集上，该模型的交并比（IoU）达95.0%，较传统U-Net显著提高了分割精度、边界清晰度与处理效率，有效解决了密集建筑粘连、边界模糊及少数类地物漏检等难题。本研究为复杂地表区地物精细化提取提供了可靠的技术支撑，可广泛应用于地震勘探布点优化、施工路径规划等实际工程场景。
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  应用部分卷积网络的频率域地震数据插值

  毕健, 杨昊

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1152-1163. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250343

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  毕健, 杨昊. 应用部分卷积网络的频率域地震数据插值[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1152-1163.

  Bi Jian, Yang Hao. Seismic data interpolation in frequency-domain with partial convolution network[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1152-1163.

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  深度学习地震数据插值方法借助神经网络对非线性与多尺度特征的优化能力，在解决复杂缺失地震数据重建问题时展现了显著的优势，但在网络训练效率、模型泛化能力以及大数据适应性等方面仍存在不足。为此，文中提出一种基于部分卷积网络的频率域地震数据插值方法。该方法将时空域的三维插值问题转化为频率域的多个特征相关二维切片插值问题，降低了单次训练的数据量与存储需求，提高了网络训练效率；构建了复数部分卷积模块，不仅能够捕捉频率切片数据实部与虚部的约束关系，而且只对有效数据执行卷积运算与边界权重优化，增强了模型对于不同缺失类型、不同缺失率数据重建问题的泛化能力和适用性；通过向目标函数中加入频率—波数最小加权范数约束，降低网络的过拟合风险。应用理论模型正演叠前数据和实际叠前地震数据进行实验，并与凸集投影、最小加权范数、三维U-Net深度学习方法对比，结果表明，文中方法具有更高的重建精度和效率，证实了方法的有效性和优势。
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  基于二次神经元网络的面波智能压制方法

  保定君, 陈双全, 文一华, 钱忠平, 邹振

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1164-1176. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250388

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  保定君, 陈双全, 文一华, 钱忠平, 邹振. 基于二次神经元网络的面波智能压制方法[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1164-1176.

  Bao Dingjun, Chen Shuangquan, Wen Yihua, Qian Zhongping, Zou Zhen. Intelligent surface wave suppression method based on quadratic neural network[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1164-1176.

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  在巨厚沙漠、黄土塬和山前带等复杂近地表地区的地震勘探中，面波常以强能量形式覆盖于反射信号之上，严重干扰地下构造的成像精度，降低后续资料解释的可靠性。近年来发展的机器学习方法能有效衰减地震记录中的面波能量，其中网络的基本单元均以线性神经元为主，在数据拟合能力方面仍有很大的提升空间。因此，提出了基于二次神经元架构来构建一种包含注意力机制的U-Net网络（QAU-Net），实现了地震记录中面波信号的高精度压制。首先，建立大量的低速近地表模型和地下构造模型，并利用弹性波动方程分别正演面波和地下反射信号制作训练数据集，通过分开正演的方式使网络学习目标更明确，不受传统方法的面波压制误差影响；然后，为了提高在实际应用中的泛化性能，采用具有较高压制精度的面波预测消减法，制作了少量用于迁移学习的高质量实际数据标签。模拟测试和实际应用结果均表明，QAU-Net拟合能力较传统的线性神经元网络更强，权重参数数量的提升也没有降低模型的收敛速度，与部分传统方法相比，QAU-Net也展现出高效、高质量的面波压制能力，为地震勘探领域的面波处理提供了一种高效可靠的新方案。
处理技术
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  相位驱动全波形反演及其在塔里木油田地震勘探中的应用

  徐凯驰, 黄溢, 段文胜, 张宇, 吴天麒, 吴建鲁

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1177-1189. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20260156

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  徐凯驰, 黄溢, 段文胜, 张宇, 吴天麒, 吴建鲁. 相位驱动全波形反演及其在塔里木油田地震勘探中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1177-1189.

  Xu Kaichi, Huang Yi, Duan Wensheng, Zhang Yu, Wu Tianqi, Wu Jianlu. Phase driven full waveform inversion and its applications to seismic exploration in Tarim Oilfield[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1177-1189.

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  全波形反演(FWI)能够实现高分辨率的速度建模。但由于近地表条件复杂、采集方式不规则、噪声强以及振幅不均衡等因素，其在陆地地震资料中的应用仍然具有较大挑战。传统最小二乘全波形反演在此类环境下往往不稳定，且容易出现跳周(Cycle Skipping)问题。针对陆地地震资料，文中提出了一种相位驱动全波形反演(PDFWI)框架，该框架侧重相位和运动学一致性而非严格的振幅匹配，从而提高陆地FWI的鲁棒性。在保持计算效率的前提下，对声学正演建模方法进行扩展，使其能够更真实地模拟包括炸药震源和可控震源在内的陆地地震采集过程。PDFWI采用自适应目标函数，在反演初期优先进行运动学更新，随着波形逐步对齐，再逐渐引入振幅信息。通过对塔里木盆地多个三维陆地地震数据集的应用，PDFWI能够显著提高速度模型精度，增强与测井和VSP约束的一致性，并获得了更聚焦的地震成像结果。以上结果表明，PDFWI可为复杂陆地环境中基于波形的速度反演和成像提供一种稳健且实用的解决方案。
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  一种对二维全波形反演半积分效应的修正方法

  吴博, 何兵红, 廖俊, 颜兰兰

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1190-1202. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250373

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  吴博, 何兵红, 廖俊, 颜兰兰. 一种对二维全波形反演半积分效应的修正方法[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1190-1202.

  Wu Bo, He Binghong, Liao Jun, Yan Lanlan. A correction method for half-order integral effect in two-dimensional full waveform inversion[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1190-1202.

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  二维全波形反演（Full Waveform Inversion，FWI）由于计算量相对较低，常被用于对二维测线数据进行反演，以开展目标区域的初步地质调查。然而，二维数值模拟所产生的波形与三维模拟结果存在半积分的差异。在常规处理流程中，首先对三维观测数据施加半积分处理，使其波形与二维模拟数据保持一致，进而通过二维FWI拟合观测数据和模拟数据来获取地下速度模型。然而，该方法仅考虑了半积分效应对二维FWI正传波场的影响，而未考虑其对伴随波场的影响。这会导致如下问题：在初始速度模型偏低时，即使观测数据和预测数据的时差超过半个主周期，梯度的极性仍未发生反转；而在初始速度模型偏高时，观测数据和预测数据的时差虽未超过半个主周期，梯度极性却发生反转。为解决这一问题，文中提出对二维FWI中的伴随源施加半阶导数处理，以消除半积分效应对二维FWI的影响，从而将其周期跳跃区间为半个主周期。最后，数值模拟实验验证了上述认识的正确性以及梯度修正方法的有效性。
建模成像
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  气云区纵、横波成像分析

  钱俐杉, 杨芳, 邹振, 丁在宇, 王秀松, 郑云鹏

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1203-1212. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20260137

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  钱俐杉, 杨芳, 邹振, 丁在宇, 王秀松, 郑云鹏. 气云区纵、横波成像分析[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1203-1212.

  Qian Lishan, Yang Fang, Zou Zhen, Ding Zaiyu, Wang Xiusong, Zheng Yunpeng. Analysis of P-and S-wave imaging in gas cloud zones[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1203-1212.

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  海洋与陆地油气富集区往往面临气云区纵波难以成像问题，气云区纵波成像模糊严重影响构造解释及储层表征。文中旨在探讨纵波与横波地震资料在陆地和海洋气云区的成像能力。首先，结合地面地震数据与VSP数据建立气云区速度模型，采用声波、黏声波与弹性波方程开展地震波正演模拟。通过合成数据与实际数据联合分析，证实了浅层低速散射体对地震波场造成的散射效应是导致纵波气云成像模糊的主要因素。为提升气云区纵波成像精度，需反演高分辨率的浅层速度模型并采用逆时偏移技术恢复气云区成像。此外，通过合成数据和实际地震数据联合分析，验证了转换横波和纯横波对浅层含气散射体的敏感性较低，在气云区成像方面较纵波具有显著优势。纯横波是解决气云区地震成像问题的最有效途径。
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  基于Wasserstein-2目标泛函的反射波波形反演

  富禹鑫, 张少华, 陈汉明, 王玲谦, 孙鹏远, 周辉

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1213-1223. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20240468

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  富禹鑫, 张少华, 陈汉明, 王玲谦, 孙鹏远, 周辉. 基于Wasserstein-2目标泛函的反射波波形反演[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1213-1223.

  Fu Yuxin, Zhang Shaohua, Chen Hanming, Wang Lingqian, Sun Pengyuan, Zhou Hui. Reflection waveform inversion based on Wasserstein-2 objective function[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1213-1223.

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  初始速度模型的质量是决定全波形反演（Full Waveform Inversion，FWI）速度建模成败的重要因素之一。利用反射信号可以建立高质量的初始速度模型，因而反射波波形反演（Reflection Waveform Inversion，RWI）受到了广泛关注。然而，目前的RWI大都采用常规的二范数（L₂）目标泛函，在初始模型不准时，所得到的模型的更新方向不正确，反演失败。文中提出将对低精度初始模型容忍度更高的Wasseretein-2（W2）目标泛函嵌入反射波波形反演框架中，推导相应的目标泛函的梯度和伴随源表达式，实现反射波波形反演。Marmousi-2模型反射波波形反演例子表明，W2目标泛函反射波波形反演在初始模型质量差、数据含噪以及缺失低频信号的情况下，相较于L₂目标泛函反射波波形反演，仍可以得到一个较好的背景速度模型。因此，W2目标泛函反射波波形反演具有较好的抗噪性，降低对低频数据和高精度初始模型的依赖程度，可以为后续的常规FWI高精度速度建模提供一个较高质量的初始速度模型。
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  实用化波动方程走时层析近地表速度建模技术

  罗飞, 颜兰兰

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1224-1234. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250480

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  罗飞, 颜兰兰. 实用化波动方程走时层析近地表速度建模技术[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1224-1234.

  Luo Fei, Yan Lanlan. Practical wave-equation traveltime tomography technique for near-surface velocity modeling[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1224-1234.

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  地震波走时层析是近地表速度建模的主流方法之一。对于复杂近地表介质，波动方程能够精确描述地震波的一阶绕射效应，其反演精度显著优于传统射线（束）层析。然而，波动方程走时层析的计算量较射线理论高出数个数量级，且要求速度扰动远小于背景速度，严重制约了其实际应用。针对上述瓶颈，文中提出一套实用化的波动方程走时层析算法。该方法引入保相位近似理论，扩展了传统有限频层析的适用范围，有效降低了对初始模型的依赖；同时，采用随机边界条件与离散Fourier积分简化计算复杂度，在降低内存占用的同时大幅缩减计算成本。理论模型测试表明，该方法能够以可承受的计算代价重建高精度近地表速度模型；实际地震资料应用显示，对于来自近地表强散射介质的资料，该方法反演的速度模型符合地质认识，且成像质量提升显著。该技术有望通过提供精准的近地表速度场，为中深层建模提供可靠支撑，进而提升浅—中—深一体化波动方程层析建模的效率与成像精度。
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  改进的程函方程物理约束智能速度层析反演方法

  杜宝强, 王守东, 李莹, 刘纯惠, 宋宪新

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1235-1245. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250497

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  杜宝强, 王守东, 李莹, 刘纯惠, 宋宪新. 改进的程函方程物理约束智能速度层析反演方法[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1235-1245.

  Du Baoqiang, Wang Shoudong, Li Ying, Liu Chunhui, Song Xianxin. Improved physics-constrained intelligent velocity tomographic inversion method based on eikonal equation[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1235-1245.

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  基于观测点走时残差更新速度扰动量的层析反演是地震速度建模的核心方法之一。近年来，物理信息神经网络（PINN）作为一种新型无网格微分方程求解器，已被引入基于程函方程的速度层析反演问题。然而，常规PINN速度层析反演方法的损失函数由程函方程残差、震源边界条件及走时残差等多项目标加权构成，各优化目标在训练过程中难以平衡，导致该方法在面对复杂模型时收敛速率偏慢，且反演精度不足。针对上述问题，文中提出一种基于数据嵌入型程函方程的物理约束智能速度层析反演方法。该方法通过引入两个与观测系统相关的辅助函数，将走时残差项与震源边界条件转化为严格约束条件，内嵌于程函方程之中，从而构建单一的损失项用于神经网络训练。这一策略有效缓解了常规方法中方程残差与数据残差权重难以确定、训练收敛缓慢等问题。数值模拟实验结果表明，相较于常规PINN速度层析方法，文中方法对速度变化的敏感性显著增强，收敛速度更快，反演精度更高。实际数据测试进一步验证了该方法的有效性和实用性。
测井技术
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  利用测井信息判识煤体结构

  鄂海新, 张小波, 王娟

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1246-1255. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250185

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  鄂海新, 张小波, 王娟. 利用测井信息判识煤体结构[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1246-1255.

  E Haixin, Zhang Xiaobo, Wang Juan. Identifying coal body structure using logging information[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1246-1255.

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  煤体结构是煤层在地质历史演化过程中形成的独特特征，不同的煤体结构在成因机制、物性、连通性和含气性等方面存在较大差异。因此，煤体结构对煤层气的富集和运移具有重要影响，但依赖视电阻率和自然伽马等曲线形态识别煤体结构的传统测井方法存在多解性，相同曲线形态可能对应不同的煤体结构，识别的准确性难以保证。为此，提出了一种结合定性判断与定量计算的煤体结构判识方法。首先，通过分析原生结构煤、碎裂煤和碎粒煤等煤体的电阻率、密度、自然伽马和井径等测井曲线响应特征，建立了利用测井信息定性判识煤体结构的技术流程；然后，通过研究煤岩储层测井曲线响应特征在横向及纵向上的变化规律，采用聚类分析方法提取敏感测井信息，构建了煤体结构指数和煤体结构定量判识模型。该方法实现了利用测井信息直接、定量表征煤体结构，与煤体结构测井定性判别方法相结合，为煤层气开发提供了重要的技术支持。
综合研究
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  基于孔隙结构因子与CNN-LSTM神经网络的低渗砂岩储层渗透率预测方法

  刘徐敏, 徐乐意, 陈兆明, 朱焱辉, 柳琼瑶, 董国辉

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1256-1266. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250482

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  刘徐敏, 徐乐意, 陈兆明, 朱焱辉, 柳琼瑶, 董国辉. 基于孔隙结构因子与CNN-LSTM神经网络的低渗砂岩储层渗透率预测方法[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1256-1266.

  Liu Xumin, Xu Leyi, Chen Zhaoming, Zhu Yanhui, Liu Qiongyao, Dong Guohui. Permeability prediction method for low-permeability sandstone reservoirs based on pore-structure factors and a CNN-LSTM model[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1256-1266.

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  渗透率是表征地下储层特征及流体渗流能力的关键参数之一，其准确预测对于油气资源分布评价与高效开发具有重要意义。渗透率受孔隙度、孔隙结构及泥质含量等多因素耦合作用的影响，仅依靠单一数据源或简单模型往往难以实现储层渗透率的准确预测。因此，基于多源岩石物理数据，将体柔度因子/剪切柔度因子作为表征孔隙结构的量化参数，综合孔隙度和黏土含量，构建一种卷积神经网络—长短期记忆网络（CNN-LSTM）的渗透率预测模型。该模型充分结合CNN在多层次空间特征提取和抽象表示方面的优势；同时借助LSTM对纵向序列依赖关系的建模能力，建立从多源输入数据到目标渗透率之间的复杂非线性映射关系。在珠江口盆地陆丰地区的实际应用表明，该方法具备良好的拟合性能和稳定的泛化能力，可在复杂储层条件下提高渗透率预测精度。
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  南乍得盆地Doseo坳陷D区白垩纪伸展-挤压构造体制转换及沉积响应

  周国锋, 王林, 董建雄, 苏栋, 王迎晓, Hakro Ahmed Suhail

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1267-1287. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250322

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  周国锋, 王林, 董建雄, 苏栋, 王迎晓, Hakro Ahmed Suhail. 南乍得盆地Doseo坳陷D区白垩纪伸展-挤压构造体制转换及沉积响应[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1267-1287.

  Zhou Guofeng, Wang Lin, Dong Jianxiong, Su Dong, Wang Yingxiao, Hakro Ahmed Suhail. Cretaceous tectonic regime transition from extension to compression and its sedimentary response in block D, Doseo Depression, Southern Chad Basin[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1267-1287.

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  中非剪切带盆地群在中新生代期间交替经历了构造伸展和挤压事件，目前针对该区伸展—挤压构造体制转换过程及其沉积响应特征尚不明确。南乍得盆地Doseo坳陷D区作为中非剪切带盆地群中部应力转换区域，完整保存了盆地反转过程中的系列沉积记录。为此，利用Doseo坳陷D区地震、钻井等资料系统研究反转前、后的典型构造—沉积特征，恢复构造沉积演化过程并建立驱动模型。研究结果表明：①坳陷经历了早白垩世巴雷姆期的张性断陷、阿普特—阿尔布期的走滑—拉分断陷、早白垩世末—晚白垩世广覆式拗陷叠加反转作用和古近纪—第四纪消亡期4个构造演化阶段，形成了明显的双层沉积充填结构；②坳陷的沉积演化受控于区域板块构造活动，经历由伸展—走滑剪切到挤压反转的构造演化，其沉积充填由扇三角洲—辫状河沉积体系及广覆式三角洲沉积体系向三角洲—改造滩坝沉积体系转变；③坳陷的构造—沉积演化对油气聚集和勘探具有重要的指示意义，断陷晚期和拗陷早期的扇三角洲、三角洲前缘砂体是油气发现的主要储集体，反转期发育的滩坝砂体是勘探的潜在目标。Doseo坳陷D区的构造—沉积演化过程记录了中非剪切带由伸展转为挤压的构造演化事件，为理解板块内部伸展—挤压转换机制提供了重要案例。构造机制转换前、后沉积相带的厘定为探索Doseo坳陷有利勘探区域提供了理论依据，同时可以为其他类似区域提供借鉴。
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  沿井视曲率属性的计算方法及应用

  张宏伟, 杨鑫, 陈志刚, 庞雄奇, 耿玮, 王霞

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1288-1297. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250449

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  张宏伟, 杨鑫, 陈志刚, 庞雄奇, 耿玮, 王霞. 沿井视曲率属性的计算方法及应用[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1288-1297.

  Zhang Hongwei, Yang Xin, Chen Zhigang, Pang Xiongqi, Geng Wei, Wang Xia. Method for calculating apparent curvature attribute along wellbore and its application[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1288-1297.

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  中国页岩油气普遍具有有效薄储层发育、低幅度构造广泛分布的特征。在水平井钻进过程中，传统曲率计算方法依赖单点主曲率及其极值方位，而不同位置主曲率方向差异明显，且与井轨迹方向不一致，导致沿井方向的构造表征不够准确，难以直接为钻井导向提供可靠的地质依据。为解决这一问题，提出一种沿水平井钻进方向的视曲率属性计算方法。首先，以井轨迹方位为方向约束，计算主曲率方向与井轨迹方位之间的夹角；其次，基于方位曲率方程（即欧拉曲率公式），将最大、最小主曲率及其方位角沿井轨迹方向进行投影，求解与钻进方向一致的视曲率属性；最终，利用方向统一后的视曲率属性压制与钻进方向无关的局部极值干扰，突出沿井方向的低幅度构造起伏特征，使薄层有效储层的构造连续性及幅度变化得到更加清晰的表征。模型试算及实例应用结果均表明，该方法可有效压制与钻进方向无关的数值异常，稳定刻画沿井方向构造起伏特征，能显著提升水平井段靶体钻遇率，在降低钻井地质与工程风险方面展现出良好的应用潜力。该方法能够为现场水平井地质导向决策提供有效支撑，对页岩油气水平井高效钻进具有指导意义。
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  致密砂岩储层物性参数叠前反演方法——以新和北地区为例

  吴思, 李弘, 杨尚锋, 吕慧, 朱博华

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1298-1311. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250330

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  吴思, 李弘, 杨尚锋, 吕慧, 朱博华. 致密砂岩储层物性参数叠前反演方法——以新和北地区为例[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1298-1311.

  Wu Si, Li Hong, Yang Shangfeng, Lü Hui, Zhu Bohua. Pre-stack inversion method for physical parameters of tight sandstone reservoirs: a case study of the Northern Xinhe area[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1298-1311.

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  塔里木盆地库车坳陷南坡新和北地区白垩系亚格列木组发育一套典型的低孔低渗致密砂岩储层，具有极高的油气勘探价值。该储层非均质性强、岩石物理特征复杂，且横波速度等关键测井资料匮乏，常规弹性参数反演方法难以有效识别储集“甜点”并精细刻画其空间展布。为此，提出一种基于有限资料约束的致密砂岩储层物性参数预测方法。首先，通过精细刻画不同类型岩石孔隙的发育特征，构建适用于该区域致密砂岩的岩石物理模型，并完成横波速度预测；其次，结合岩石物理统计规律简化精确岩石物理模型，采用泰勒展开法建立弹性参数与有效孔隙度、泥质含量、含水饱和度等关键物性参数之间的显式转换关系；最后，基于线性化的岩石物理关系，推导出物性参数直接表征的反射特征方程。模型测试与实际资料应用结果均表明，该方法抗噪性良好，预测结果与钻井实测数据吻合度高，可为地质复杂、资料匮乏的致密砂岩储层精细描述、甜点预测提供有效的技术支撑，具有重要的实践意义。
地震地质
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  多期构造叠加背景下页岩储层多尺度裂缝识别技术及应用——以贵州安场向斜为例

  刘洪林, 何新兵, 梁峰, 刘兆龙

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1312-1325. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250371

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  刘洪林, 何新兵, 梁峰, 刘兆龙. 多期构造叠加背景下页岩储层多尺度裂缝识别技术及应用——以贵州安场向斜为例[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1312-1325.

  Liu Honglin, He Xinbing, Liang Feng, Liu Zhaolong. Technology for multi-scale fracture identification in shale reservoirs under the background of multi-stage structural superposition and its application: a case study of Anchang syncline, Guizhou[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1312-1325.

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  针对贵州安场向斜五峰—龙马溪组页岩受多期构造叠加影响，发育断距2~150 m的多尺度裂缝（小尺度<10 m，占比53%），常规地震识别方法对5 m断距裂缝识别率不足35%，且已引发76%钻井的钻井液漏失（最大漏失量为64.86 m³）及12%压裂井出现井间压窜的问题。文中基于核心地质数据与技术方法，整合地震正演模拟、多属性联合分析及钻井验证技术，构建了“正演模拟—属性优选—井震标定—工程关联”四位一体多尺度裂缝识别技术体系。主要结论如下：①该体系实现大—中尺度裂缝（断距>10 m）识别准确率达 85%（构造导向滤波+相似性属性），将5 m断距裂缝识别率提升至70%（频谱分解+改进蚂蚁追踪），并利用Thin Likelihood属性填补了2~5 m断距裂缝识别空白；②安场向斜裂缝呈“三带五区”分布，核部及高陡两翼以大—中尺度为主，西翼缓坡区小尺度裂缝密集发育；③识别结果与工程数据高度吻合，钻遇断裂预测吻合率达92%，压窜案例证实了断裂沟通是主控因素。上述成果丰富了复杂向斜构造区页岩多尺度裂缝识别理论，研究意义在于为安场向斜水平井轨迹优化（规避高风险裂缝带）、压裂参数匹配提供技术支撑，有效降低钻井漏失风险，同时为渝东南、川南等类似地区页岩气勘探开发提供借鉴。
非地震
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  伪磁梯度张量混合方向tilt-Euler法及其应用——以辽东硼矿为例

  王彦国, 杨文奇, 林昭翰

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1326-1339. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250345

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  王彦国, 杨文奇, 林昭翰. 伪磁梯度张量混合方向tilt-Euler法及其应用——以辽东硼矿为例[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1326-1339.

  Wang Yanguo, Yang Wenqi, Lin Zhaohan. Mixed directional tilt-Euler method based on pseudo magnetic gradient tensor and its application: A case study of Liaodong boron deposit[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1326-1339.

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  斜磁化磁源参数快速估计是查明地下磁性体分布的一种重要手段。文中对三维欧拉反褶积方程式进行垂向积分后进行二阶混合导数处理，并结合混合方向tilt梯度张量导数关系，推导出由x、y、z三个方向方程组构成的混合方向tilt-Euler法。该方法可以快速获取任意磁化方向磁源的水平位置、深度与几何形状等信息。单一异常体模型试验表明了不同方向tilt-Euler方程组可以获取对应方向上的欧拉解分布，混合方向tilt-Euler解的合并能够精准地估计出模型体的位置与构造指数。叠加模型试验证实了混合方向tilt-Euler法相对于常规tilt-Euler法能够获得数量更多、连续性更好、聚集度更强及准确性更高的欧拉反演解，更加有利于识别磁源的空间位置。将混合方向tilt-Euler法应用于辽东地区的航磁异常数据，获得了丰富的磁源参数信息，较好地检测出了该地区的断裂构造信息，尤其获得了与硼矿密切相关的近东西向构造带，该结果为研究区隐伏构造划分及硼矿成矿区域环境研究提供了依据。
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  基于卷积神经网络的含背景场重力异常密度界面反演

  郭升, 冯旭亮, 李进, 马少辉, 王静茹

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1340-1351. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250490

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  郭升, 冯旭亮, 李进, 马少辉, 王静茹. 基于卷积神经网络的含背景场重力异常密度界面反演[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1340-1351.

  Guo Sheng, Feng Xuliang, Li Jin, Ma Shaohui, Wang Jingru. Density interface inversion from gravity anomalies with background field based on convolutional neural network[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1340-1351.

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  利用重力异常反演密度界面时通常需要先分离出界面起伏变化引起的纯重力异常，位场分离效果会影响界面反演的准确性。针对这一问题，提出一种基于卷积神经网络的含背景场的重力异常密度界面反演方法，旨在无需进行背景场分离而直接利用原始重力异常反演密度界面深度。首先，在一定范围内随机生成密度界面模型，利用双界面模型重力场快速正演算法计算模型的纯重力异常，并与随机生成的线性背景重力异常叠加形成理论重力异常；然后，采用等尺寸卷积与渐近式下采样策略，利用泄漏型整流函数代替传统的激活函数，引入随机失活机制与权重衰减的双重正则化约束，改进传统卷积神经网络；最后，样本训练过程和模型预测结果证明改进的卷积神经网络可有效提高密度界面反演的稳定性和精度。模型试验和实际重力资料计算结果均表明，该方法适用于含背景场的重力异常密度界面的反演。
软件技术与应用
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  数据资产化:勘探行业数据整合及Web化实践

  郑剑锋, 王向辉, 侯红军, 林茂春, 易彤, 蔡剑锋

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1352-1359. https://doi.org/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.20250500

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  郑剑锋, 王向辉, 侯红军, 林茂春, 易彤, 蔡剑锋. 数据资产化:勘探行业数据整合及Web化实践[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1352-1359.

  Zheng Jianfeng, Wang Xianghui, Hou Hongjun, Lin Maochun, Yi Tong, Cai Jianfeng. Data assetization: data integration and Web-based practices in the exploration industry[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2026, 61(5): 1352-1359.

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  传统大型地震勘探软件体系内的数据，长期面临着跨系统流动不畅、多源异构整合困难、数据价值挖掘与基础管控缺失的“数据孤岛”困境。为破解这一难题，文中提出了一套涵盖“数据流动性”、“全域数据整合”、“数据洞察与再加工”和“全链路数据运维”的地震勘探软件系统数据整合与价值洞察体系。为践行该体系，设计并实现了一个基于面向服务架构(Service-Oriented Architecture，SOA)的网页(Web)数据资产平台。该平台通过与开放式地下数据平台(Open Subsurface Data Universe，OSDU)、中国石油勘探开发梦想云平台深度对接等方式实现勘探数据跨系统流通；通过全面采集静态地震成果数据与动态操作数据，形成覆盖“过程”到“成果”的统一数据底座；依托多维度数据态势感知、地理信息(Geography Information System，GIS)空间融合、Web数据可视化及人工智能(AI)驱动的自然语言检索等技术，实现对数据资产的深度洞察。文中系统阐述了该体系的设计理念和实践路径，为大型工业软件的数据资产管理与数字化转型提供了一套行之有效的解决方案。
消息
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  广告索引

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1163-1163.

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  . 广告索引[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1163-1163.

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  2027年《石油地球物理勘探》征订单

  石油地球物理勘探. 2026, 61(5): 1360-1360.

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  . 2027年《石油地球物理勘探》征订单[J]. 石油地球物理勘探, 2026, 61(5): 1360-1360.

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