基于地震多属性反演的储层预测方法——以渤海A油田为例

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• 论文作者：贾海良 ; 陈华靖 ; 张鹏志 ; 任百聪
• 年：2017
• 作者机构：中海石油(中国)有限公司天津分公司渤海石油研究院;
• 论文关键词：多属性 ; 分步逼近法 ; 神经网络 ; 储层预测
• 会议召开时间：2017-04-25
• 会议录名称：中国石油学会2017年物探技术研讨会论文集
• 语种：中文
• 分类号：P618.13;P631.4
• 学会代码：SYDQ
• 会议名称：中国石油学会2017年物探技术研讨会
• 会议地点：中国天津
• 主办单位：中国石油学会物探专业委员会
• 学会名称：石油地球物理勘探编辑部
• 页数：4
• 文件大小：1123k
• 原文格式：O
• 会议级别：全国

摘要

随着油田勘探开发程度的加深,储层参数预测是一个迫切需要解决的问题。针对这一问题,笔者探索使用了地震多属性反演来进行储层参数预测。在"分步逼近法"优选属性的基础上,利用概率神经网络算法建立储层物性参数与敏感地震属性组合之间的非线性关系,实现了储层物性参数的直接反演。将该方法在渤海A油田进行应用,结果表明地震多属性反演预测的储层参数结果与实际钻井情况非常接近,可以为后续调整井井位部署提供重要的参考依据。

引文

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