基于叠前反演的神经网络孔隙度预测技术——以南川地区为例

基于叠前反演的神经网络孔隙度预测技术——以南川地区为例

论文摘要

孔隙度是海相页岩气富集高产一个重要因素,获取孔隙度平面特征是优选页岩储层"甜点"的一个关键环节。应用叠前反演技术及概率神经网络技术定量预测南川地区孔隙度,首先在叠前反演过程中,做好道集预处理、地震标定、子波提取,低频模型建立关键技术质量控制,获取高精度叠前反演成果;其次在概率神经网络学习训练过程中,做好交叉验证分析,优选地震属性。通过两种技术方法的结合,有效预测了南川地区孔隙度发育特征,为页岩水平井部署、钻探及区域综合评价提供资料基础。

论文目录

  • 1 南川地区页岩储层孔隙度特征
  • 2 页岩孔隙度定量预测技术
  •   2.1 预测方法实现
  •   2.2 叠前反演
  •     2.2.1 叠前道集预处理
  •     2.2.2 地震标定
  •     2.2.3 子波提取
  •     2.2.4 低频模型建立
  •   2.3 概率神经网络
  •     2.3.1 概率神经网络原理
  •     2.3.2 交叉验证
  • 3 应用实例
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张勇,何贵松,李彦婧,潘兰,田波

    关键词: 南川地区,页岩气,孔隙度,叠前反演,神经网络

    来源: 科学技术与工程 2019年25期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 地质学,石油天然气工业

    单位: 中国石化华东油气分公司勘探开发研究院

    基金: 国家科技重大专项(2016ZX05061)资助

    分类号: P618.13;TE377

    页码: 83-89

    总页数: 7

    文件大小: 531K

    下载量: 101

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