基于叠前反演的神经网络孔隙度预测技术——以南川地区为例

张勇; 何贵松; 李彦婧; 潘兰; 田波

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基于叠前反演的神经网络孔隙度预测技术——以南川地区为例

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cqvip:孔隙度是海相页岩气富集高产一个重要因素,获取孔隙度平面特征是优选页岩储层"甜点"的一个关键环节。应用叠前反演技术及概率神经网络技术定量预测南川地区孔隙度,首先在叠前反演过程中,做好道集预处理、地震标定、子波提取,低频模型建立关键技术质量控制,获取高精度叠前反演成果;其次在概率神经网络学习训练过程中,做好交叉验证分析,优选地震属性。通过两种技术方法的结合,有效预测了南川地区孔隙度发育特征,为页岩水平井部署、钻探及区域综合评价提供资料基础。

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来源
《科学技术与工程》 |2019年第25期|83-89|共7页
作者
张勇; 何贵松; 李彦婧; 潘兰; 田波;
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作者单位

中国石化华东油气分公司勘探开发研究院南京210005;

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正文语种 chi
中图分类 P631.41;
关键词
南川地区; 页岩气; 孔隙度; 叠前反演; 神经网络;

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