深水扇储层物性多属性反演方法研究——基于“步聪法”进行敏感地震属性组合优选

深水扇储层砂泥岩纵波阻抗的动态值域范围常常相互重叠,采用常规纵波阻抗反演方法无法进行精确的储层物性描述。为解决此类问题,在探讨"步聪法"优选敏感地震属性组合的基础上,利用概率神经网络算法建立储层物性参数与敏感地震属性组合之间的非线性关系,实现了储层物性参数的直接反演。该方法在A油田应用取得了好的效果,成功解决了深水扇储层砂泥岩纵波阻抗动态值域范围相互重叠情况下的岩性识别及储层物性描述问题。

基于地震属性优化的储层预测技术研究

地震属性中蕴含丰富地震地质信息,现已广泛应用于油藏精细描述中。将地震属性作为自变量,根据多元线性回归方法的原理,通过对地震属性及地震属性组合的优化,在英852区块储层预测中进行实际应用,优化出相关系数较高的7种地震属性和4种地震属性组合。PⅠ油层组砂岩厚度预测符合率达到了80%。运用该方法可以提高地震预测储层参数与井点储层参数相关系数,从而提高储层预测精度。

支持向量机模型在火山岩储层预测中的应用——以徐家围子断陷徐东斜坡带为例

火山岩储层的发育程度是控制徐家围子断陷火山岩气藏的重要因素,但火山岩储层以岩性复杂、横向变化快、井问可对比性差为特点,火山岩储层的准确识别、厚度的精确描述是火山岩气藏勘探开发的难题.针对这一难题,作者提出在专家优化地震属性组合的基础上确定支持向量机模型,进而预测火山岩储层厚度.该技术在实际应用中取得了良好效果,预测的火山岩储层厚度符合研究区的地质规律,预测结果能够保持地震属性的横向分辨率和整体变化趋势,在井点处吻合程度较高,为火山岩储层预测提供了新的思路.