【摘 要】
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针对横波速度预测问题,在分析经验公式法和岩石物理建模法优缺点的基础上,结合横波速度预测原理,提出基于深度前馈神经网络方法(DFNN)进行横波速度的预测.研究从纵、横波速度关系入手,详细阐述了DFNN方法应用于横波速度预测的可行性,并介绍了该深度学习方法的基本原理;选择声波时差、密度、中子孔隙度、泥质含量、孔隙度5个储层参数与横波速度进行深度神经网络训练,建立可靠的横波速度预测模型.将该模型应用于不同研究区的横波速度预测,结果表明基于DFNN方法预测横波速度能够有效提高预测的精度和效率,适用范围广,可以为叠
【机 构】
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中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院,山东东营257015
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针对横波速度预测问题,在分析经验公式法和岩石物理建模法优缺点的基础上,结合横波速度预测原理,提出基于深度前馈神经网络方法(DFNN)进行横波速度的预测.研究从纵、横波速度关系入手,详细阐述了DFNN方法应用于横波速度预测的可行性,并介绍了该深度学习方法的基本原理;选择声波时差、密度、中子孔隙度、泥质含量、孔隙度5个储层参数与横波速度进行深度神经网络训练,建立可靠的横波速度预测模型.将该模型应用于不同研究区的横波速度预测,结果表明基于DFNN方法预测横波速度能够有效提高预测的精度和效率,适用范围广,可以为叠前AVO分析、叠前反演提供可靠的横波数据,具有较高的实际应用价值和推广意义.
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目前中国大部分油田开发进入后期,常规油气逐渐开采殆尽,低阻油层等非常规油气藏成为重要探测目标.在复杂断块油藏中,受沉积微相、构造以及层间干扰等多因素所致,单纯依靠专家经验人工识别准确率不高且效率较低.应用大数据挖掘技术,以小层数据为切入点,融合测井与研究成果资料筛选并核实低阻层;应用并行关联规则算法挖掘小层的含油性相关参数关系;基于聚类分析算法进行小层分类,对包含已核实低阻油层类小层进行相似度计算,实现低阻油层识别.通过对东部地区某油田大量数据分析表明,大数据驱动的低阻油层精准识别方法可以有效地实现低阻油
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