测井约束与神经网络联合反演储层预测技术

发布时间：2017-12-12 16:03

  本文关键词：测井约束与神经网络联合反演储层预测技术

  更多相关文章： 地震反演 储层预测 测井约束 波阻抗 神经网络

【摘要】：目前地震反演方法广泛应用于储层预测,并已取得重要进展.常规反演技术以测井数据为约束,有效结合测井资料与地震资料的优势频段信息,根据反演结果波阻抗的差异区分储层.但在复杂地质条件下薄储层砂泥岩波阻抗信息较为接近,反演结果难以满足储层精细刻画要求,为此在已有波阻抗信息的基础上进行神经网络岩性反演,将波阻抗等地震属性转化为与岩性更密切的伽玛数据体,使地震反演的地质属性与测井标定的地质属性达到最大程度的相关,从而提高对簿储层的识别能力.实际资料的应用效果表明,该方法较为准确地实现了对簿储层的精细刻画,为非构造油气藏的勘探提供了重要依据.
【作者单位】： 河南理工大学资源环境学院;中原经济区煤层(
【基金】：国家科技重大专项资助项目(2011ZX05040-005) 国家自然科学基金资助项目(41202084) 河南省高校科技创新团队支持计划资助项目(14IRTSTHN002)联合资助
【分类号】：P631.44;P631.81
【正文快照】： 1.河南理工大学资源环境学院,焦作4540002.中原经济区煤层(页岩)气河南省协同创新中心,焦作4540001.Henan Polytechnic University Institute of ResourceEnvironment,Jiaozuo 454000,China2.Collaborative Innovation Center of Coalbed Methane and Shale Gas for Central

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