【摘 要】
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煤层气储层中裂隙的发育及空间展布特征对煤层气的勘探、开发和利用具有至关重要作用.煤层气储层裂隙检测的WOA-BP算法是将WOA(Whale Optimization Algorithm)与BP(Back Propagation)有机结合形成优势样本和二次误差控制的稳健而有效的储层裂隙检测方法.在实际地震数据中提取反映煤层裂隙的相干属性、方位角属性、倾角属性、曲率属性、构形张量属性、加权瞬时频率属性,并将其作为WOA改进的BP神经网络的输入数据,进行煤层气储层裂隙综合检测分析.以井数据、已知井产量数据、岩心
【机 构】
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成都理工大学地球物理学院,成都610059;地球勘探与信息技术教育部重点实验室(成都理工大学),成都610059;成都理工大学地球物理学院,成都610059
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煤层气储层中裂隙的发育及空间展布特征对煤层气的勘探、开发和利用具有至关重要作用.煤层气储层裂隙检测的WOA-BP算法是将WOA(Whale Optimization Algorithm)与BP(Back Propagation)有机结合形成优势样本和二次误差控制的稳健而有效的储层裂隙检测方法.在实际地震数据中提取反映煤层裂隙的相干属性、方位角属性、倾角属性、曲率属性、构形张量属性、加权瞬时频率属性,并将其作为WOA改进的BP神经网络的输入数据,进行煤层气储层裂隙综合检测分析.以井数据、已知井产量数据、岩心薄片分析结果综合建立优势样本作为WOA优化算法改进的BP神经网络的输出评判标准,对研究区域煤层气储层裂隙综合检测分析的结果表明:WOA-BP网络能够继承和发展已有属性的优势,获得裂隙发育水平Sev1t值及分级标准,对煤层气储层裂隙发育程度进行了精细刻画,在研究区内,划分出四个裂缝存在区块,获得了优质煤层气储层,取得了很好的地质效果和勘探开发效果.WOA-BP方法促进了微裂缝预测的发展,将微裂缝预测提高到一个新的水平.
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