波形分类技术在隐蔽油藏预测中的应用

被引：49

作者：

赵力民

郎晓玲

金凤鸣

曹兰柱

机构：

[1] 中国矿业大学,中国矿业大学,中国矿业大学,中国石油华北油田分公司勘探开发研究院北京,北京,北京

来源：

石油勘探与开发 | 2001年 / 06期

关键词：

波形分类; 神经网络算法; 储集层预测; 砂岩体; 隐蔽油藏;

D O I：

暂无

中图分类号：

P631.4 [地震勘探];

学科分类号：

0818 ; 081801 ; 081802 ;

摘要：

在现代油气勘探中 ,利用各种地震信息进行油气预测是地质家们一直探索的问题 ,尤其是近几年 ,随着地震勘探技术的不断发展 ,利用与地层构造、岩性圈闭或储集层有关的地震信息寻找孤立砂岩体、河道砂体、沙坝等以及判断含油性已成为提高油气勘探成功率的重要手段之一。波形分类技术充分利用了地震资料信息丰富的特点 ,采用神经网络算法对地震道波形特征进行分类 ,细致刻画地震信号的横向变化 ,从而得到反映储集层特征的地震相图 ,用于砂体及隐蔽岩性油藏分布范围的预测。应用波形分类方法对冀中坳陷大王庄隐蔽油藏进行了储集层预测 ,并实施钻探了Lu10 5等 3口井均获得成功 ,取得较好的应用效果。图 3参 2

引用

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