基于AVO技术的岩性含气储层预测

针对AH地区,其白碱滩组地震反馈特性较模糊,预测储层的多解性较强,这使得提升含气储层预测精确性成为此地面对的关键问题。近期获取的钻井资讯和对岩石物理的研析发现,纵向和横向波速的比率对于含气储层的反应更为敏锐,比率越高,储层的发育就越显著。采用AH地区的纵横波速比特性来预测白碱滩组储层的发展状态,预测结果与实地钻井的数据非常一致。研究显示,根据白碱滩组发育与非发育储层所呈现的AVO特性,能有效地辨识AH地区的含气储层。利用白碱滩组地震道集纵横波速比特性预测储层的方式,能很好地解决AH地区含气储层预测的多解性问题,提高岩性储层预测的准确性,对AH地区未来的探索和开发具有指导价值。

基于PCA-RBF神经网络模型的煤层厚度预测

基于淮北某矿区的地震属性参数和钻井数据,利用逐步回归分析方法,优选出与煤层厚度有着显著相关性的参数,通过构建主成分分析算法-径向基函数神经网络模型,预测煤层厚度的变化趋势,并将井旁道的煤层厚度预测值保留,作为下一个未知区域预测模型的输入参数,从而获得更准确的煤层厚度预测值。通过不断扩展预测范围,并对其进行持续分析,从而实现整个研究区域煤层厚度的准确预测。分别对比RBF和PCA-RBF 2种神经网络模型预测的煤层厚度与真实值的绝对误差、相对误差以及相关系数,其中PCA-RBF神经网络模型的预测值与真实值之间的绝对误差为0~0.08 m,相对误差为0%~4%,相关系数为0.999 9。结果表明,PCA-RBF神经网络模型预测得到的煤层厚度变化趋势更接近于真实值,预测结果的精度更高,能够为煤矿安全生产、减少成本、提高效益提供强有力的技术支持。