科技导报
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과기도보
SCIENCE & TECHNOLOGY REVIEW
2011年
10期
45-48
,共4页
林煜%郁智%徐樟有%吴胜和%陈洪艳
林煜%鬱智%徐樟有%吳勝和%陳洪豔
림욱%욱지%서장유%오성화%진홍염
多属性反演%神经网络%随机模拟%砂体%展布规律
多屬性反縯%神經網絡%隨機模擬%砂體%展佈規律
다속성반연%신경망락%수궤모의%사체%전포규률
针对丰谷构造须四段储层具有埋深大、物性差、砂泥岩速度差异小等特点,综合采用基于神经网络的地震多属性反演与基于地质统计学的随机模拟进行砂体展布预测.该方法在目标曲线预分析和井震标定的基础上,首先根据地震属性与目标曲线的相关性,对地震属性进行排序与优选;然后通过概率神经网络训练,寻找目标曲线与多种地震属性的非线性关系,得到目标曲线的反演数据体;最后以反演体为约束条件,通过随机模拟的方法建立砂岩百分含量模型,完成砂体的井间预测.应用结果表明.该方法可以有效地减少砂体预测的多解性、提高砂体预测的精度,较为客观地展现各期砂体的空间分布以及相互叠置关系,具有一定应用价值.
針對豐穀構造鬚四段儲層具有埋深大、物性差、砂泥巖速度差異小等特點,綜閤採用基于神經網絡的地震多屬性反縯與基于地質統計學的隨機模擬進行砂體展佈預測.該方法在目標麯線預分析和井震標定的基礎上,首先根據地震屬性與目標麯線的相關性,對地震屬性進行排序與優選;然後通過概率神經網絡訓練,尋找目標麯線與多種地震屬性的非線性關繫,得到目標麯線的反縯數據體;最後以反縯體為約束條件,通過隨機模擬的方法建立砂巖百分含量模型,完成砂體的井間預測.應用結果錶明.該方法可以有效地減少砂體預測的多解性、提高砂體預測的精度,較為客觀地展現各期砂體的空間分佈以及相互疊置關繫,具有一定應用價值.
침대봉곡구조수사단저층구유매심대、물성차、사니암속도차이소등특점,종합채용기우신경망락적지진다속성반연여기우지질통계학적수궤모의진행사체전포예측.해방법재목표곡선예분석화정진표정적기출상,수선근거지진속성여목표곡선적상관성,대지진속성진행배서여우선;연후통과개솔신경망락훈련,심조목표곡선여다충지진속성적비선성관계,득도목표곡선적반연수거체;최후이반연체위약속조건,통과수궤모의적방법건립사암백분함량모형,완성사체적정간예측.응용결과표명.해방법가이유효지감소사체예측적다해성、제고사체예측적정도,교위객관지전현각기사체적공간분포이급상호첩치관계,구유일정응용개치.
