【摘 要】
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N气田花港组上段H3气层组为主要的“甜点”分布区,H3b砂层组最为显著,属于低渗气层。该区域储层非均质性强,目前仅有四口探井。为了建立相对可靠的岩相模型,需要利用地震属性
【机 构】
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长江大学地球科学学院,中海油上海分公司
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016ZX05027-004),国家自然科学基金(41872129)
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N气田花港组上段H3气层组为主要的“甜点”分布区,H3b砂层组最为显著,属于低渗气层。该区域储层非均质性强,目前仅有四口探井。为了建立相对可靠的岩相模型,需要利用地震属性约束井间岩相的预测。研究区单一地震属性与井上岩相的相关性均较差,采用BP神经网络方法,利用多种地震属性组合,提高了单井岩相预测的准确性。对BP神经网络中的隐含层数、训练集和验证集样本数进行了敏感性分析,确定了适合研究区的计算方案,为三维岩相模型的建立提供了借鉴。
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