多地震属性优化的神经网络技术在鄂尔多斯盆地高阻抗砂岩储层预测中的应用

英文篇名：APPLICATION OF NEURAL NETWORK TECHNOLOGY OPTIMIZED BY MULTIPLE SEISMIC ATTRIBUTES TO PREDICT HIGH-IMPEDANCE SANDSTONE RESERVOIRS IN ORDOS BASIN
中文刊名：海洋地质动态
英文刊名：Marine Geology Letters
作者：杜丽筠 ; 吴志强
英文作者：DU Lijun1 ; WU Zhiqiang2 ; 3(1Reserch Institute of North China Petroleum Filial ; Sinopec ; Zhengzhou ; 450000 ; China ; 2 The Key Laboratory of Marine Hydrocarbon Resource and Environmental Geology ; Ministry of Land and Resources ; Qingdao ; 266071 ; China ; 3 Qingdao Institute of Marine Geology ; Qingdao ; 266071 ; China)
中文关键词：地震属性 ; 优化 ; 神经网络 ; 高阻抗砂岩储层 ; 储层预测
英文关键词：seismic attribute ; optimization ; neural network technology ; high-impedance sandstone reservoir ; reservoir prediction
出版日期：2010-10-28
机构：中石化华北油气分公司勘探开发研究院;国土资源部海洋油气资源与环境地质重点实验室;青岛海洋地质研究所;
年：2010
期：10
出版单位：海洋地质动态

摘要

由地震数据体提取的地震属性值可能与某些地质参数具有很大的相关性,但同时单属性参数具有多解性。利用多地震属性优化下的神经网络技术对鄂尔多斯盆地高阻抗砂岩储层预测的实践表明,该技术有效避免了单属性多解性和多属性综合判别精度低的缺点,提高了利用地震属性预测高阻抗砂岩储层的精度。
The seismic attribute extracted from seismic data may be related to some geologic parameters.However,a single attribute parameter usually has multiplicity.In this paper,The high-impedance sandstone reservoir is predicted with neural network technology optimized by multiple seismic attributes.Calculation results show that this technology is effective to avoid the multiplicity of a single seismic attribute and the difficulty in recognition of integrated multiple seismic attributes.With this approach,we can improve the prediction precision for a high-impedance sandstone reservoir.

引文

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