探索碳氢化合物储层，尤其是那些以低地震振幅气田为特征的储层，对地质学家和能源公司构成了巨大的挑战。2025年1月29日发表的最新研究提出了在埃及亚历山大海岸的西三角洲深海陆战队（WDDM）特许经营中进行的开创性工作，利用机器学习技术革新碳氢化合物勘探。
WDDM特许权覆盖了西北尼罗河三角洲的1850平方公里，长期以来一直因居住在其海底下的潜在碳氢化合物资源而得到认可。根据美国地质调查局（USGS）的估计，该地区拥有18亿桶可回收的石油和223万亿立方英尺的可回收天然气。尽管有一种有希望的前景，但传统的地震解释方法经常努力描绘出通常与低振幅气场有关的微妙地震表达式。
这项研究介绍了旨在检测低地震振幅燃气砂的全面工作流，由于其未固有的地震特征，通常会被常规勘探方法忽略。研究人员采用地震光谱分解和振幅与偏移分析（AVO）分析，将机器学习算法集成以隔离和准确地对目标异常进行分类。
这些先进技术的无缝集成使地质学家能够绘制隐藏在地震数据中的细微变化，从而增强了发现可获利的碳氢化合物储层的能力。这项研究表达了``这种综合方法降低勘探风险，量化成功的机会，并增强了在井安置和碳氢化合物勘探中的决策。”
光谱分解技术用于描述WDDM优惠中发现的非渠道低地震振幅燃气砂，为随后的AVO分类铺平了道路。通过调查振幅如何随偏移量的变化，研究人员能够确认燃气砂异常，改善流体分类并提供适用于未来钻探努力的见解。
至关重要的是，机器学习模型通过利用从地震数据集提取的属性来检测低地震异常来展示其功效。这一增加的精度允许更可靠地识别碳氢化合物的前景，从而解决了对钻探非生产井的多年关注。研究人员指出，机器学习技术提供了很大的优势。
这项研究的方法包括对盲人区域有意排除培训数据集的严格测试，以根据已知的地质参数验证结果。由于其微妙的签名，以前被认为是高风险的低振幅Swan-e Messinian异常的成功识别，可作为该提议的工作流程有效性的证据。
该研究的发现表明与现有地质模型有很好的一致性，该研究提出了支持机器学习用于描述和对气场的分类的有力证据，正如作者所说的那样，结果显示了与已知地质的良好一致性，确认工作流程在识别潜在的碳氢化合物中的有效性。
通过包括光谱分解和机器学习在内的先进方法，这项研究为复杂地质环境中的未来探索奠定了基础，有望不仅提高能源公司成功的前景，还可以提高储层表征的准确性。值得注意的是，研究人员得出结论：开发的工作流程提供了一种系统的方法来降低勘探风险并提高储层表征的准确性。
因此，随着碳氢化合物市场越来越强调对创新和有效的检测技术的需求，诸如此类的研究为下一代勘探方法铺平了道路，为未来的钻探项目提供了务实的解决方案。