石油物探
石油物探
석유물탐
GEOPHYSICAL PROSPECTING FOR PETROLEUM
2008年
3期
262-265
,共4页
邓传伟%李莉华%金银姬%赵秀红
鄧傳偉%李莉華%金銀姬%趙秀紅
산전위%리리화%금은희%조수홍
波形分类%神经网络%沉积微相%岩性油藏
波形分類%神經網絡%沉積微相%巖性油藏
파형분류%신경망락%침적미상%암성유장
地震波形的总体变化是地震波振幅、频率、相位的综合反映,是重要的地震属性参数.地震波形分类技术充分利用了地震资料信息丰富的特点,采用神经网络算法把地震道形状(即波形特征)定量地刻画出来,通过对某一层地震数据逐道进行对比分类,细致地刻画地震信号的横向变化,从而得到与地质层位对应的地震相图,用于储层砂体及岩性油藏的预测.应用波形分类技术对古龙北地区葡萄花油层沉积微相进行了预测,预测结果与该区宏观沉积环境吻合,与单井微相匹配程度高,属性的细节变化符合沉积规律.利用预测结果提供了2口井位,实施钻探后均获得工业油流,新发现了较大储量规模的岩性油藏.
地震波形的總體變化是地震波振幅、頻率、相位的綜閤反映,是重要的地震屬性參數.地震波形分類技術充分利用瞭地震資料信息豐富的特點,採用神經網絡算法把地震道形狀(即波形特徵)定量地刻畫齣來,通過對某一層地震數據逐道進行對比分類,細緻地刻畫地震信號的橫嚮變化,從而得到與地質層位對應的地震相圖,用于儲層砂體及巖性油藏的預測.應用波形分類技術對古龍北地區葡萄花油層沉積微相進行瞭預測,預測結果與該區宏觀沉積環境吻閤,與單井微相匹配程度高,屬性的細節變化符閤沉積規律.利用預測結果提供瞭2口井位,實施鑽探後均穫得工業油流,新髮現瞭較大儲量規模的巖性油藏.
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