论文摘要
在前人提出的高阶兼容性优选方法的基础上,提出一种基于数据事件重复概率的训练图像优选方法。其基本思路是提取条件数据中蕴含的数据事件,统计所提取的数据事件在训练图像中的重复次数并计算其重复概率,得到数据事件的无匹配率及其重复概率方差两个统计指标,用于表征训练图像中沉积模式的多样性与平稳性,评价其与建模区井数据蕴含的地质体空间结构的匹配性。无匹配率反映训练图像内地质模式的完备性,为首选指标;重复概率方差反映训练图像内地质模式的平稳性,为辅助指标,综合以上两种指标实现了对训练图像的优选。多组理论模型测试表明,重复概率方差小、无匹配率低的训练图像为最优训练图像。运用该方法对安哥拉Plutonio油田浊积水道训练图像进行优选,结果表明所建立的地质模型与地震属性吻合度高,能够更好地刻画水道的形态特征及砂体的分布模式。图9参24
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王立鑫,尹艳树,冯文杰,段太忠,赵磊,张文彪
关键词: 训练图像,数据事件,重复概率,多点地质统计,安哥拉,油田,浊积水道
来源: 石油勘探与开发 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学
专业: 地质学,石油天然气工业,矿业工程
单位: 长江大学地球科学学院,中国石化石油勘探开发研究院
基金: 国家自然科学基金项目“三角洲前缘储层多点地质统计建模方法研究”(41572081),国家科技重大专项(2016ZX05015001-001,2016ZX05033-003-002)
分类号: P618.13;P628.2
页码: 703-709
总页数: 7
文件大小: 1350K
下载量: 411
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