近日，物探研究院自主研发的井震融合智能速度建模技术取得突破，深度域速度模型全周期耗时缩短34%，地震成像精度大幅度提高，为油气藏精准识别提供核心技术支撑。

叠前深度偏移地震资料是当前油气勘探开发的核心“找油利器”，在复杂构造区具有较好成像效果，但行业内始终面临着小尺度地质体刻画精度不高、井震数据不吻合、速度建模周期冗长等共性技术瓶颈。

传统的层析速度建模方法，无法实现测井与地震速度的精准融合，易出现成像模糊、断面归位不准等问题，难以满足中深层复杂油气藏的勘探需求；而行业最前沿的全波形反演建模方法，虽在精度上具备优势，却对算力资源、资料品质要求苛刻，无法规模化推广应用。

面对行业困局，该院地震资料处理一室科研人员围绕“井震数据如何精准融合、井间速度规律如何精准预测、智能模型如何适配油田复杂地质条件”等核心需求开展技术论证，确定了以人工智能技术为核心的创新攻关方向。

他们研发了基于迁移网络的井震映射关系学习预测技术，通过深度学习算法建立了地震速度与测井速度的映射关系，能够学习大范围速度规律，并预测井间的速度突变关系，实现对地下介质的高精度速度建模。

目前，该院已完成胜利东部两个区块共902平方千米、累计109口测井的地震和测井资料特征提取，解决了数据尺度不匹配问题，打造了适配油田不同复杂地质条件的智能建模技术，大幅提升了速度模型的精准度和实用性，成像资料的井震误差小于4.5‰，处于行业领先水平。

系列技术成果已集成到物探研究院自主研发的神通地震成像软件平台，获国家授权发明专利2项，在东营北带、南坡和博兴洼陷等进行了应用，成功解决了中深层成像精度低、断面归位不准的难题，具有广阔的应用前景。