【摘 要】
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陆相湖盆烃类储层非均质性强,仅靠井资料推断井间信息具有较大的不确定性。地震信息虽具备横向可追踪的特性,但常规地震资料分辨率低,难以用于薄储层的精细刻画。采用基于二
【机 构】
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中国石油大港油田勘探开发研究院,中国石油大港油田博士后工作站,长江大学地球物理与石油资源学院,中国石油大港油田第一采油厂
【基金项目】
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中国石油科技创新基金项目“基于机器学习的地震解释技术在陆相油藏地质建模中的应用研究”(2018D-5007-0301)资助
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陆相湖盆烃类储层非均质性强,仅靠井资料推断井间信息具有较大的不确定性。地震信息虽具备横向可追踪的特性,但常规地震资料分辨率低,难以用于薄储层的精细刻画。采用基于二次谱的Gabor反褶积对地震资料进行处理,使地震资料的高频部分得到加强,频谱被拓宽,可获取高分辨率的地震资料。在此基础上进行地震反演,并通过井震结合定量预测砂体厚度及储层孔隙度,较好地预测了埕北低断阶的优势储层。
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