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ISSN: 2333-9721
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井、震多尺度信息融合预测老油田浅层岩性气藏

Keywords: 老油田,浅层气藏,多属性分析,正演,概率神经网络,多尺度信息融合

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Abstract:

?老油田浅层岩性气藏岩性分布复杂,利用地震属性分析、含气砂岩地震正演模拟及基于概率神经网络(pnn)的声波时差参数预测等方法对气藏分布进行描述,是寻找该类气藏的有效手段,其中建立符合研究区地质特征的地质模型,开展地震正演研究,总结含气砂体的地震反射特征,是利用地震反射资料进行含气目标检验的前提。在属性优选的基础上,利用pnn神经网络算法将多种地震属性与声波时差测井信息相结合,对三维空间的声波时差参数分布特征进行预测,-方面避免了单-地震属性信息的片面性,另-方面实现了气藏敏感测井参数的合理延伸,是-种快速有效的气藏检测方法。将井、震多尺度信息融合预测浅层岩性气藏方法应用于吉林红岗油气田,地震正演结果显示,气藏顶部为较强的波谷反射,底部为强波峰反射特征,地震属性异常区的特征在地震反射剖面上与正演的含气砂岩反射特征相近,从而查明了hi3气藏的主控因素,并获得高产气井。

References

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