基于多地震属性的高分辨率拟测井参数的预测

基于多地震属性、测井资料,用多变量回归算法成功地对胜利油田 ken-71地区的拟测井参数做出了预测.计算采用了 Daniel P.Hampson 提出的将多变量回归权重系数推广为具有一定时间长度的褶积算子,使预测结果的分辨率获得提高.对该方法提高分辨率的原理做了详细的讨论,给出了该算法在胜利油田 ken-71地区采用常规地面地震数据和测井数据,预测得到的目标区域的拟孔隙度参数的分布,结果显示使用该方法深度分辨率可达8～10m.

三维倾角分布的Radon变换计算

采用P.S teeghs提出的滑动窗口R adon变换的快速计算方法[1],实现了胜利油田垦71地区的三维倾角分布的计算,给出了三维倾角分布的清晰图像.计算表明采用R adon变换的快速算法可有效的提高计算速度.给出了快速算法的详细推导过程,并更正了文献中的一处错误.

运用多地震属性和神经网络预测岩性

利用多地震属性和 BP 神经网络可以得到胜利油田垦71地区的岩性预测,由井附近的地震道中可以提取井数据和多地震属性,并由此得到岩性信息,再用 BP 网络对岩性信息进行标定,岩性分布是基于训练好的网络和该地区的多地震属性进行计算的,结果与该区域未参加训练的井资料相比符合率为75%。