随着勘探开发的深入，孤东、孤岛等老油田普遍进入高含水、高采出程度的“双高”阶段，稳产上产难度日益增大。

“地下油藏像一块吸满水的海绵，如何精准找到剩余油、提高采收率，成为我们亟待攻克的技术瓶颈。”物探研究院油藏地球物理技术首席专家魏国华说。

物探研究院以“井震联合、多级约束、适时更新、大数据驱动”为核心，研发的油藏地球物理建模技术，既可看清油藏全生命周期的动态演变，也可以观察剩余油当前状态，为制订开发方案提供技术支撑。

从手动拼图到自动匹配

构造建模如同拼碎镜，稍有不慎就前功尽弃。该项工作被团队戏称“碎玻璃搭积木”，一碰就需全盘重组。油藏地球物理研究室主任师张玉晓的工作日志显示，某区块建模曾让7人团队耗时近三个月，修改47次才完成。

科研团队研发了多任务神经网络智能地层对比技术，利用一种能“看图识层”的智能算法，教会计算机像人脑一样识别测井曲线中的地层特征。

他们用类似给模糊照片修图的方式，放大测井曲线的局部特征，建立不同比例的样本集，让地层对比从手动拼图升级为自动匹配，实现了小层智能划分，地层对比吻合度达85%，效率提升10倍以上。

同时，科研团队利用开发过程中新井资料、新地质认识支撑模型的迭代更新，研究形成了网格模型动态更新方法。建立井震驱动—智能模拟—动态优化的闭环流程，大幅提高了油藏模型更新效率和精度，真正让油藏模型“活”起来。

从雾里看花到三维透视

如果把油藏比作千层蛋糕的话，储层物性就是油藏中间装奶油的夹层。每一层的奶油分布不均匀、“甜度”有差异，因此储层物性预测成为技术人员的又一挑战。

“以前预测储层像盲人摸象，现在通过三维空间物性参数半监督预测，能清晰‘看到’地下孔隙度的细微变化。”物探研究院油藏地球物理研究室副经理韩智颖说。

科研团队创新研发的“半监督学习+多级约束”技术，让地下岩层实现“透明化”解析。他们巧妙地将梯度提升树算法与“Bi-GRU”神经网络组合成“算法双引擎”，精准锁定井点物性标签，将单井孔隙度预测精度提升至89%，岩相划分精度超90%。

他们如同手握“地质AI显微镜”，可多维度、跨尺度映射地下物性特征，让物性预测更加符合沉积规律，且对储层非均质性刻画能力更强。

从反复试错到精准定位

剩余油像捉迷藏的孩子一样顽皮，能躲会藏。如何精准定位分散在犄角旮旯里的剩余油，成为技术人员最大的挑战。

科研团队研发了大数据剩余油分布预测技术。这项技术如同为地下油藏装上“CT扫描仪”，在海量动态监测数据和静态地质信息的双擎驱动下，打造了包含120组多维训练集的“数字油藏实验室”——不仅涵盖整装、断块、低渗透等26种典型油藏类型，更精准捕捉了不同地质条件下含油饱和度与压力场的微妙变化。

他们设计时空深度学习神经网络架构，通过多维空间有机转换、时空域的相互关联、多类型参数的深度融合，整合地质静态数据与生产动态数据形成高维度训练集，实现剩余油分布场“分钟级”高效预测。以前历史拟合需反复试错，现在系统能自主学习油藏渗流规律，预测结果与常规数模一致，但效率提升近十倍。

近两年，油藏地球物理建模技术申请国家发明专利8项，在油田26个区块共部署新井88口，新增可采储量96.4万吨，新建产能41.2万吨，近三年累计增油29万吨，提高采收率2.5%，为东部老油田效益开发提供了“胜利方案”。