人工神经网络模型在石油资源预测中的应用

• 作者: 卢时林 岳文珍 朱庆杰 谷延斌
• 来源期刊: 资源调查与环境
• 学科: 地球科学
• 关键词: 储层预测 神经网络模型 地震资料 大凌河油层 油气勘探
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 281-287
• 页数: 7页
• 分类号: P618.13
• 字数: 3480字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4814.2002.04.007

摘要

锦270井区大凌河油层是盆地大幅度沉降条件下的产物,以深陷湖环境为主,发育湖底扇浊积岩.准确预测大凌河油层的砂体分布和泥质含量,是勘探目标选择的关键.由于钻井资料少,不能反映储层横向变化.为了准确预测储层的横向变化,综合钻井地质资料和地震勘探资料,并为了反映地震资料的多个参数与储层横向变化间的非线性相关关系,采用人工神经网络模型进行预测,计算了大凌河油层砂层厚度和泥质含量的平面分布.依据计算结果,分析了有利油气区的分布,并给出了几点结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱庆杰		10	114	6.0	10.0