【摘 要】
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储层参数预测在油气勘探与开发中发挥着重要作用。采用神经网络法对储层参数进行预测,建立储层参数(储层砂岩厚度和孔隙度)与目的层地震波属性之间的联系,这种联系是通过人工
【机 构】
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长江大学地球物理与石油资源学院,江汉石油管理局地球物理勘探处
【出 处】
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石油天然气学报(江汉石油学院学报)
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储层参数预测在油气勘探与开发中发挥着重要作用。采用神经网络法对储层参数进行预测,建立储层参数(储层砂岩厚度和孔隙度)与目的层地震波属性之间的联系,这种联系是通过人工神经网络来实现的。以地震波属性为输入,储层参数为输出,并以测井资料作为约束条件,指导神经网络学习,进而进行储层参数预测。实际资料处理结果表明,该方法预测的储层孔隙度与砂岩厚度是可靠的。
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