储层测井特征属性反演方法

储层预测是隐蔽油气藏勘探的一项关键技术,由于储层和非储层的波阻抗常常重叠而导致单纯使用波阻抗进行准确的储层预测非常困难。利用测井资料,针对岩性油气藏的具体地质情况,在井点构建能反映储层物性空间变化的特征属性,并利用神经网络映射技术反演此特征属性数据体。在具体实施过程中,利用多元逐步回归方法和交互校验技术筛选敏感的地震属性,能有效去除冗余信息,确定最佳属性组合;采用卷积算子将地震资料的低频信息和测井特征属性的高频信息相融合,可以有效地拓宽频带,提高反演结果的分辨率;用概率神经网络建立测井特征属性和地震属性之间的非线性映射关系,可以外推反演得到高精度的测井特征属性数据体。对比研究表明,反演的结果具有比较高的可靠性。在实际应用中,这套技术取得了明显的效果。