本書以東營凹陷北坡典型致密砂礫巖油藏——永559區(qū)塊為例，結(jié)合砂礫巖沉積具有的沉積水動力條件復雜、沉積類型及結(jié)構(gòu)組分多樣、橫向變化快、地球物理預測響應差、平面預測難以及非均質(zhì)性強等特點，在進行地震資料高分辨率處理的基礎上，充分考慮砂礫巖體沉積的“事件性”，首次將研究區(qū)砂礫巖沉積體系劃分為：準層序、復合砂礫巖體系、復合砂礫巖體、單一砂礫巖體、砂礫巖期次五個級別。將人工智能方法貫穿于油藏研究始終，創(chuàng)新性地開發(fā)了基于深度學習全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的智能識別低級序斷層的構(gòu)造精細解釋技術；優(yōu)選利用梯度提升樹(GBDT)算法進行了巖性智能識別及預測、孔隙度-滲透率物性參數(shù)預測；在復合巖體層序界面控制下的地震反演基礎上，建立三維地質(zhì)模型，表征儲層的非均質(zhì)性。