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基于PNN的多地震属性砂体含气性预测方法及应用_论文

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第 8卷 第 5期  21 年 l 月 01 O   工  球才理 旅 往 勿学   CHI NES J E OURNAL OF ENGI ERI     NE NG  GEOPHYS C   IS Vo1 N o.   .8, 5 0c ., 2 1 t O1   文章 编号 :6 2 7 4 (0 1 O — 0 9 —0   17- 9 02 1 )5 5 4 6 d i1 . 9 9 ji n 1 7 —7 4 . 0 1 0 . 1  o:0 3 6 /.s . 6 2 9 0 2 1 . 5 0 5 s 基 于 P N 的 多地 震 属 性 砂 体 含 气 性  N 预 测 方 法 及 应 用  郭振 华 ,周 兆 华 ,张 满 郎 ,郑 国 强 ,谷 江锐  ( 国 石 油 勘探 开发 研究 院 廊 坊 分 院 , 北 廊 坊 0 50 ) 中 河 6 0 7  捅   要 :苏 里 格 气 田东 区盒 8段 和 山西 组 砂 体 含 气 后 与 泥 岩 阻 抗 值 差 别 较 小 , 直接 用 波 阻 抗 反 演 预 测 含 气  性 可 靠 性 较 差 。本 文 通 过 分 析 有 效 储 层 的 测 井 响 应 特 征 , 拟 含 气 性 指 示 曲线 P g 筛 选 地 震 属性 并 进 行 相  虚 s, 关 性 分 析 , 立 了 一 种 由测 井 和 多 地 震 属 性 组 成 的 概 率 神 经 网 络 方法 , 对 储 层 的 含 气 性 进 行 预 测 , 免 了单  建 来 避 属 性 多 解 性 和 多属 性 综 合 判 别 精 度 低 的缺 点 。在 苏 里 格 气 田 东 区 的应 用 表 明 , 多地 震 属 性 分 析 的 基 础 上 , 在   采 用 概 率 神 经 网络 方 法 对 砂 体 的含 气 性 进 行 预 测 是 一 种 较 好 的方 法 手 段 。   关 键 词 :苏里格气 田; 概率神经网络 ; 多地震属性 ; 含气性 预测  中图分 类号 : 614 P3 .   文献标 识码 :   A 收稿 日期 : 01 8 2  21 —0- 9 Ga   e i to   e h d a d Ap lc to   f s Pr d c i n M t o   n   p i a i n o   M ut li—S im i  t i u e   s d o   es cAtrb tsBa e   n PNN  Gu   h n u ,Z o   h o u ,Z a g M a ln o Z e h a h u Z a h a h n   n a g,Z e g Gu qa g,GuJa g u  h n   o in   in r i ( s rhI s t t 0 e o u   x l a i  n   ee p n — a g a g, a g a g Re a c nt ue 厂P t l m E p o t na d D v l me t L n F n L n f n ,Hee 0 5 0 .C i ) e i   re r o o bi 6 0 7 h 口      Ab t a t s r c :Be a s   ft e s a ld fe e c   fi c u eo   h   m l if r n eo  mpe nc   t e   s be rng s nd t ne a     da ebe we n Ga ~ a i   a s o   nd m u s o e i  8 m e b r a d S a x  r u  n S l   a  i l d t n   n H   m e   n   h n i o p i  u i g s f d,t e r s l i e s r l b e b   g Ge e h   e u t s l s  ei l y   a   u i g i p d n e i v r i n d r c l   o p e itg sr s r o r sn  m e a c  n e so   ie ty t   r d c  a   e e v i.Th s p p r a a y e   h   h r c  i  a e   n l z s t e c a a — t rs is o   fe tv   e e v i o   e p n e ,g n r t s a v r u lg s —b a i g i s r c i n   e itc   fe f c i e r s r o r l g r s o s s e e a e     it a  a — e rn  n tu t s o c r e n me   g,fle   nd c r ea e s im i  tr b e u v   a d Ps it r a   o r l t   e s c a ti ut s,a d e t b ih a PNN me h d t   n   s a ls     to  o pr ditga   e e v i  y i t g a i g l g c r s a d mulis imi  trbu e The c lul ton e c  s r s r o r b  n e r tn  o   u ve   n   t  e s c a t i t s  ac ai   . r s ls s o t a   h s me h d i e f c i e t   v i  h   u tp i i   fas n l s i mi a t i — e u t  h w  h tt i   t o  s fe tv  o a o d t em li l t o    i g e es c t rb     c y     ut 



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