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《2002低渗透油气储层研讨会论文摘要集》2002年
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地震储层预测方法在海拉尔盆地苏仁诺尔油田中的应用

陈友福  
【摘要】:苏仁诺尔油田地处海拉尔盆地乌尔逊凹陷北部苏仁诺尔构造带上,是海拉尔盆地近年发现的由多个含油断块组成的有利含油区。2001年苏仁诺尔地区提交了石油控制储量1325×10~4t。2001年度在苏131井区共布设开发井49口,完钻46口,无一报废井,地震跟踪预测起到至关重要的作用,根据预测结果,及时调整井位,从而指导生产。通过分析地震属性特征与地质体特征的相关性,对地震参数进行优化,选择出地震属性中贡献量较大的参数,利用随机模拟和关联度分析及神经网络方法对这些参数进行变换,使变换后的指数能更好地代替储层岩性信息,该技术在苏仁诺尔油田苏131区块的储层预测中首次应用,经开发井验证,效果比较明显。1.随机模拟法在Geofrae地震解释系统上,以解释层位时间做控制,从地震数据中提取任意时窗的地震数据,提取波形、振幅、能量、频率、相位、自相关、主分量、波形等25种地震特征参数,这些参数与岩性有着密切的关系,根据地震属性对岩性变化相关系数大小,优选出相关性大的参数进行预测。2.人工神经网络方法的基本原理神经网络是模拟生物神经网络的结构和功能,以获得智能信息处理功能的理论,神经网络着眼于脑的微观网络结构,通过大量神经元的复杂连接,采用自底到顶的方法通过自学习自组织和非线性动力学所组成的并行分布方式,来处理难以语言化的模式信息。Hopfield模型和多层前馈型神经网络成为用途广泛的模型,在模式识别、图象处理和工业控制等领域的应用颇有成效。3.关联度分析是灰色系统理论中用以分析系统中各因数之间关联度的方法,其基本思路是依据数的生成寻找规律,并根据曲线间的差异程度来判断关联程度。将每个井旁道作为一种母模式,其它地震道作为子模式,利用地震特征参数做关联度分析,根据关联程度将已知井的地质参数赋给相应的非井旁道地震道,将每口井的储层反射特征作为一种模式,根据未过井道与每个过井道处的关联度就可以判定地震道处的储层发育情况。
【作者单位】:大庆油田公司勘探开发研究院开发二室
【分类号】:P631.4

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