检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨振峰[1] 田仁飞[2,3] 肖学[1] 胡宇[1] 赵乾辰
机构地区:[1]中石化河南油田石油物探技术研究院,郑州450016 [2]成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,成都610059 [3]中石化河南油田分公司博士后科研工作站,郑州450016
出 处:《科学技术与工程》2014年第7期117-120,共4页Science Technology and Engineering
基 金:国家自然科学基金(41304080)资助
摘 要:针对地震属性难以有效区分油、水层的难点,采用测井曲线重构方法刻画岩性油藏有利油层分布。通过对春光油田春22井区现有测井资料与含油砂体的统计分析,认为电阻率曲线对油层更为灵敏。在此基础上,通过井震结合,采用多属性线性回归和概率神经网络重构拟电阻率曲线来识别油层。实例研究结果表明概率神经网络预测的拟电阻率曲线精度高,更能有效识别岩性油藏油层的平面展布。Tim well logging curve reeonstmction method is used to identify oil in lithologie reservoir, which is difficuh to effectively distinguish hetween oil and water layers for seismie attributes. Statistics show that the resistivity log curve is most sensitive fi^r reservoir in the Chun22 area of Chuanguang oilfield. On this basis, through a conlhination of well seismic, muhi-attril)ute linear regression and probabilistie neural network reconstruction pseudo-resistivity log curve to identify the oil layers are used. Case study results show that the probabilistic neural network prediction of resistivity curve is high precision anti it is more effective identification of oil in lithologic reservolt.
分 类 号:P631.4[天文地球—地质矿产勘探]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.166