目前，利用地震数据预测含油气储层分布依然是油气勘探的重要手段。然而要完成该;项任务，往往需要我们付出较大的时间和经济成本。因为需要历经井位标定、地震资料解释及相关反演等多个环节，最终对储层分布、形态以及含油气信息进行分析预测，长周期的研究工作降低了生产效率，增加了勘探成本。鉴于此，针对油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点，有机融合卷积神经网络技术及其它机器学习方法，发展了本项具有智能识别油气藏的技术。构成本技术的核心算法之一卷积神经网络具有适用性强、特征提取与分类同时进行、泛化能力强、全局优化训练参数少等优点，使之可以在小样本条件下，对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类，即利用有限的已知含油气井段信息，以地震数据为基础，驱动蕴藏其中的地震油气特征，最终实现油气储层分布的直接预测。图1所示为利用本技术预测的地震含油气藏分布情况，与实际钻井信息对比，本方案所获得的结果与实际情况有很高的吻合度。经济效益与应用前景分析：利用人工智能技术进行地震油气储层预测相对于传统的常规方法具有周期短、效率高、油气边界刻画更清晰、预测结果精度更高等优点。实现对地震油气储层的直接预测，;可以提升油气预测的判断精准性及决策科学性，有助于降低勘探成本。因此，利用人工智能技术进行油气储层识别，具有广阔的应用前景，未来必将推动人工智能技术在流体矿藏(油气藏、天然气水合物)及低密度固体矿藏(煤藏)等识别中的应用和快速发展，并将在勘探地球物理领域得到普遍应用。