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利用谱分解技术进行薄储层预测 被引量:83

Using spectrum decomposition technique for prediction of thin reservoir.
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摘要 采用短时窗离散傅里叶变换的频谱分解技术,实现了在频率域内通过调谐振幅的成像特征来研究储层横向变化规律的目标,最大限度地挖掘了地震资料主频至高频端的地震分辨能力。本文介绍了谱分解技术的基本原理、谱分解数据体的类型及其解释方法,充分利用谱分解得到的一系列单一频率的调谐振幅数据体研究辽河盆地东部凹陷西斜坡铁匠炉地区近源沉积砂砾岩储层,查清了该套储层沉积相带的平面分布和有效储层横向展布特征,预测结果已被钻井所证实。 Using the spectrum decomposition technique by discrete Fourier transform in short window a-chieves the object using imaging feature of tuning amplitude in frequency domain to study the regularity of lateral variation in reservoir and fully dig up seismic resolution capability in dominant-high frequencies of seismic data. The paper introduced the basic principle of spectrum decomposition technique, categories of spectrum-decomposed data volumes and interpolation methods, fully used a series of amplitude-tuning data volume with single frequency from spectrum decomposition to study near-source sedimentary sand-gravel rock reservoir in Tiejianglu area in west slope of east sag, Liaohe basin,and clarified the planar distribution of sedimentary facies zone of the reservoirs and lateral distribution feature of effective reservoirs. The predicted results have been proved by drilling results.
出处 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期299-302,共4页 Oil Geophysical Prospecting
关键词 频谱分解技术 储层预测 离散傅里叶变换 地震分辨率 薄砂岩储层 spectrum decomposition technique, reservoir prediction, discrete Fourier transform, seismic resolution, thin sandstone reservoir
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参考文献17

  • 1科恩著,白居宪译.时—频分析:理论与应用.西安:西安交通大学出版社,2000.1~2.
  • 2Areshev G E. Reservoir in fractured basement on the continental shelf. Journal of Petroleum Geology,1992,21(4) :769-771
  • 3Anderson J K. Limitations of seismic inversion for porosity and pore fluid. Reservoir Characterization Exploration, 1998,12(3):309 -312
  • 4Dyer B C. Crosshole seismic imaging of a fractured reservoir. First Break,1997,15(5) : 37-85
  • 5Chen Q and Sidney. Seismic attribute technology for reservoir forecasting and monitoring. 1997, 16 (5):445-456
  • 6Lippmann R P. Pattern classification using neural networks. IEEE ASSP Magazine, 1987,4(22) : 34-47
  • 7Rumelhaart D E. Learning internal representations by back-propagating errors. Nature, 1986,2:533-536
  • 8Vogl T P. Accelerating the convergence of the back-propagation method. Boilogical Cybernics, 1988, 59(2):257-263
  • 9Aarts E H L and Korst J H M. Simulated annealing and Boltzmann machines. John Wiley and Sons,1989,42(14):43-65
  • 10康立山.非数值并行算法(第二册):遗传算法.北京:科学出版社,1995,83~96

二级参考文献19

  • 1张奎凤,蓝晖.短时窗地震信号谱分析方法[J].石油物探,1995,34(2):94-98. 被引量:21
  • 2勾永锋,年静波,刘喜武,刘金平.利用小波参数进行油气预测[J].石油物探,1996,35(4):52-58. 被引量:5
  • 3李彦芳 曲淑琴 等.松辽盆地三角洲与油气[M].北京:石油工业出版社,1993.54-71.
  • 4刘传虎.时频分析技术推广应用效果[J].石油地球物理勘探,1997,(3).
  • 5贺振华,成都理工学院学报,1996年,23卷,3期
  • 6张贤达,现代信号处理,1996年
  • 7刘贵忠,小波分析及其应用,1995年
  • 8秦前清,实用小波分析,1994年
  • 9杨铭震,人工神经网络及其在石油勘探中的应用,1993年
  • 10黄德济,石油地球物理勘探,1989年,24卷,2期,155页

共引文献85

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引证文献83

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