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基于机器学习的地震相控储层参数预测方法研究
【摘 要】
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随着油气勘探开发的不断深入,勘探目标从构造油气藏向岩性油气藏转变,薄层及复杂储层表征也逐渐成为储层预测难点。传统的基于线性假设的储层参数预测方法,如稀疏脉冲反演,已经不能很好满足储层特征精细描述的需要。因此需要建立非线性的储层预测方法来解决复杂储层表征问题。机器学习作为人工智能领域发展最快的一个分支,可以通过自主学习,挖掘隐藏在大数据集中的特征和关系。将机器学习用于储层预测,可以充分挖掘地震数据中
【机 构】
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中国石油大学(华东)
【出 处】
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中国石油大学(华东)
【发表日期】
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2021年09期
【基金项目】
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商河油田中北部地区主要包括商一区及商二、商三区,研究区内断层数量较多,这三个地区由于受断层的影响,其沉积相类型、储层性质等均有较大差异,且前人尚未对该地区进行整体分析。本次研究的主要层位是沙三上,该层位在研究区内已经处于高含水开发阶段,地下地质情况极为复杂,因此需要对研究区开展整体的构型研究、单砂体研究及储层性质研究。本文以储层沉积学、储层表征与建模等理论为依据,在地层单元精细划分与对比结果的指导
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