测井约束与神经网络联合反演储层预测技术
Progress in Geophysics（2016）
Abstract
目前地震反演方法广泛应用于储层预测,并已取得重要进展.常规反演技术以测井数据为约束,有效结合测井资料与地震资料的优势频段信息,根据反演结果波阻抗的差异区分储层.但在复杂地质条件下薄储层砂泥岩波阻抗信息较为接近,反演结果难以满足储层精细刻画要求,为此在已有波阻抗信息的基础上进行神经网络岩性反演,将波阻抗等地震属性转化为与岩性更密切的伽玛数据体,使地震反演的地质属性与测井标定的地质属性达到最大程度的相关,从而提高对簿储层的识别能力.实际资料的应用效果表明,该方法较为准确地实现了对簿储层的精细刻画,为非构造油气藏的勘探提供了重要依据.
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