【摘 要】
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塔里木盆地塔河油田托甫台北地区白垩系舒善河组储层厚度薄,横向变化大,对比追踪困难,薄砂体识别和预测成为制约该区油气藏评价的关键。采用AVF分频属性反演方法,首先对原始
【机 构】
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中国石化西北油田分公司勘探开发研究院,中国石油集团东方地球物理勘探有限公司西南物探研究院
【基金项目】
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国家重大科技专项2017ZX05005-004-008资助
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塔里木盆地塔河油田托甫台北地区白垩系舒善河组储层厚度薄,横向变化大,对比追踪困难,薄砂体识别和预测成为制约该区油气藏评价的关键。采用AVF分频属性反演方法,首先对原始地震资料进行拓频处理,筛选目标曲线,然后通过BP神经网络学习法获得有效的高分辨率反演数据体,并在此基础上识别和追踪该区目的层段的有利砂体。结果显示,AVF分频属性反演与SP曲线吻合度较高,反演过程方便快捷,对薄层单砂体的刻画和识别效果较好,为该区薄砂体储层的勘探部署提供了重要的技术支撑。
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