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《中国海洋大学》 2003年
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数据驱动法在预测储层参数的研究及应用

杨翔  
【摘要】: 本文主要目标就是在大量研究技术的基础上,以储层预测研究中的“数据驱动法”为数学物理上的理论基础,通过多属性变换和神经网络技术把地震参数的多属性分析技术、储层反演技术和储层地球物理特征重构的技术思想有机地结合在一起,建立起一套储层多参数非线性的预测研究和储层多参数估算技术平台,最终在实际应用中提供更加准确的地质和勘探部署。 基于上述目标,本文主要做了以下几方面的工作:详细分析了石油勘探局中多种储层预测方法的技术特点及本身在解决实际地质问题上的不足之处;在继承前人研究和技术的基础上,以“数据驱动法”为数学物理的理论基础,通过多属性变换和神经网络技术,把地震参数的多属性分析技术、储层反演技术和近年出现储层物理特征重构的技术思想有机地结合在一起,建立起一套储层多参数非线性预测研究和储层多参数估算技术平台;对该项技术针对不同类型含油储层的预测研究做出了具体的实例分析;总结了该项技术的特点,并指出进一步的发展方向。 “利用多属性变换预测测井参数”的方法经过近几年的集体努力,已逐渐实现了软件化,形成了由简单到复杂的一系列方法的组合,满足了不同层次的需求。“;利用多属性变换预测测井参数”在很多方面超出了传统意义上的储层研究方法,具有突出的技术优势,表现在: (1)它以新的技术思想——“数据驱动法”为指导,继承并综合利用了前人多年来形成的成功技术: (2)它是直接通过多属性变换预测测井参数,而不是通过声波阻抗,如空隙度,以往的做法是从地震反演结果中的声波阻抗做进一步的模拟估算,其结果受到诸多因素的影响; (3)所用到地震属性是从地震数据中提取的,而不是传统的迭后地震数据本身。 这就允许我们用到迭前和迭后地震数据经过非线性变换的信息: (4)它不像传统做法那样在测井和地震之间假设一种特定的模拟关系,而是在对 井点处一系列数据训练和分析中获得的一个统计关系,这个关系是通过多元回归获得的 线性关系,或是通过神经网络训练获得的非线性关系: (5)它最重要的特点是利用“交互校验”的概念来评估预测的可靠型,并能够用 于地震属性系列的优化。 (6)该项技术在指导实际钻探的应用中取得了较大的成功,并在石油勘探储层预 测研究领域逐渐得以推广。
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:P631.4

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