波形分类技术在隐蔽油藏预测中的应用

• 作者: 曹兰柱 赵力民 郎晓玲 金凤鸣
• 来源期刊: 石油勘探与开发
• 学科: 地球科学
• 关键词: 波形分类 神经网络算法 储集层预测 砂岩体 隐蔽油藏
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 所属期刊栏目: 综合勘探开发技术
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: P631.44
• 字数: 3057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0747.2001.06.015

摘要

在现代油气勘探中，利用各种地震信息进行油气预测是地质家们一直探索的问题，尤其是近几年，随着地震勘探技术的不断发展，利用与地层构造、岩性圈闭或储集层有关的地震信息寻找孤立砂岩体、河道砂体、沙坝等以及判断含油性已成为提高油气勘探成功率的重要手段之一。波形分类技术充分利用了地震资料信息丰富的特点，采用神经网络算法对地震道波形特征进行分类，细致刻画地震信号的横向变化，从而得到反映储集层特征的地震相图，用于砂体及隐蔽岩性油藏分布范围的预测。应用波形分类方法对冀中坳陷大王庄隐蔽油藏进行了储集层预测，并实施钻探了Lu105等3口井均获得成功，取得较好的应用效果。图3参2（赵力民摘）

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵力民		3	133	3.0	3.0
2	金凤鸣	中国石油华北油田分公司勘探开发研究院	31	455	13.0	20.0
3	郎晓玲	中国石油华北油田分公司勘探开发研究院	2	65	1.0	2.0
4	曹兰柱	中国石油华北油田分公司勘探开发研究院	5	117	4.0	5.0