基于地震资料的储层产能预测方法

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英文篇名：Reservoir Productivity Prediction Method Based on Seismic Data 中文刊名：石油天然气学报 英文刊名：Journal of Oil and Gas Technology 作者：王昀 ; 张津林 英文作者：WANG Yun (School of Graduate ; China University of Geosciences ; Wuhan 430074 ; Hubei ; China) 中文关键词：地震资料 ; 产能预测 ; 神经网络 ; 储层 英文关键词：seismic data ; productivity prediction ; neural network ; reservoir 出版日期：2007-06-15 机构：中国地质大学(武汉)研究生院,渤海石油职业学院 湖北武汉430074,河北任丘062552 年：2007 期：03 出版单位：石油天然气学报

摘要

油藏地球物理研究的深入发展,不仅可为油气勘探提供圈闭,而且可为油气田开发提供储层参数。就利用地震资料研究储层产能开展了探索性研究,以地震波属性提取为基础,以神经网络为手段,根据已知井的产能与井旁地震波属性建立神经网络训练集,对LG区块油气产能分布进行预测。结果表明效果显著。
The development of reservoir geophysical study provided traps for hydrocarbon exploration, and reservoir parameters for oil and gas development. Reservoir productivity was studied by using seismic data, based on the extraction of seismic wave attribute, a neural network train set was established based on known well productivity and well-site seismic wave attribute by using the neural network, the distribution of oil and gas productivity in LG Area was predicted. The result shows that its effect is obvious.

引文

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