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作 者:王飞腾 王志章[2] 赵永军[1] 张静[1] 赵凯 李汉林[1]
机构地区:[1]中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580 [2]中国石油大学(北京)地球科学学院,北京102249
出 处:《断块油气田》2015年第4期430-434,共5页Fault-Block Oil & Gas Field
基 金:"十二五"国家油气重大专项"鄂尔多斯盆地大牛地致密低渗气田开发示范工程"(2008ZX05045)
摘 要:致密砂岩储层通常具有低孔、低渗、连通性差、非均质性强的特点,采用传统的波阻抗反演等方法研究,效果难以令人满意。为此,文中提出地震波形参数的概念,通过引入地震波形参数,对地震波的形态进行精细刻画;在此基础上,计算波形参数和孔隙度的相关系数,进而研究孔隙度与地震波形之间的关系;同时依据波形参数及BP神经网络算法进行孔隙度预测,为储层地震预测提供一种新的研究思路。With characteristics of low porosity, low permeability, poor connectivity and serious heterogeneity of tight sandstone reservoirs, the porosity result isn′ t satisfactory by using wave impedance inversion method. Therefore, the concept of seismic waveform parameters is proposed in this article for accurate description of seismic waveform. Calculating the correlation coefficient between waveform parameters and porosity, the relationship between porosity and the seismic waveform is studied. Porosity based on BP neural network algorithm and seismic waveform parameters is predicted simultaneously, which provides a new way for reservoir prediction.
关 键 词:致密砂岩储层 地震波形参数 BP神经网络算法 孔隙度预测
分 类 号:TE132.14[石油与天然气工程—油气勘探] P631[天文地球—地质矿产勘探]
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