论文摘要
研究区煤层较为发育,且煤层厚度差异大,导致目的层属性值存在区域性差异,采用同一种参数提取属性不能有效表征该区地质体特征;同时由于地震属性值是地质体特征(沉积特征,岩性特征、孔隙结构等)的综合反映,单属性参数具有多解性。在地质体分区的基础上,利用多地震属性优化下的神经网络技术对研究区进行分区砂岩储层预测。实践表明,该技术有效避免了单属性多解性和多属性综合判别精度低的缺点,提高了利用地震属性预测砂岩储层的精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵宇璇,黎小伟,袁春艳,范久霄
关键词: 地震属性,优化,神经网络,储层预测,鄂尔多斯盆地
来源: 海洋地质前沿 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,石油天然气工业,矿业工程
单位: 中石化华北分公司勘探开发研究院
基金: 国家科技重大专项“低丰度致密低渗油气藏开发关键技术”(2016ZX05048)
分类号: P618.13;P631.4
DOI: 10.16028/j.1009-2722.2019.02009
页码: 65-72
总页数: 8
文件大小: 1195K
下载量: 158
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