致密低渗气田储层及含气性预测技术
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摘要
针对DND气田储层的致密性特点,开展了叠后地震属性的综合分析和含气性检测工作。根据已知井揭示的储层参数和提取并经过优选的相应地震属性,分别建立了储层参数样本集和属性集,利用SOMA属性聚类技术和BP神经网络模式识别技术进行了储层参数预测,结果证实比单一地震属性更准确。应用基于双相介质理论的油气检测技术对研究区内的主要目的层系进行了含气性识别,并与已知井揭示的储层含气情况进行了对比分析,用237口井层统计,平均符合率为90.7%,最后确定了潜在的有利区范围。通过本次研究工作,认为本区具备形成大型气田的有利条件,未来有望发现更大规模的天然气富集区。

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