基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
根据研究区的沉积特征和测井曲线模式,在取心井的单井相划分的基础上,建立各微相的样本库;然后根据取心井的测井资料,运用统计学结合计算机编程,统计各个样本井段上储层参数分布特征,建立不同微相上各参数分布模式;最后根据各微相上参数分布模式建立判别方程,利用其判别其他测井井段的沉积微相类型.这种方法通过计算机编程将已知沉积微相的认识模式化去认识未知目标沉积微相.在大港枣南油田研究中,综合运用泥质含量、单砂体厚度、砂体含泥量等参数,快速而准确地判别了321口井13个小层沉积微相.实践证明,多参数综合方法融合了传统方法和统计学方法识别沉积微相的优点,用于油田是可行的.
推荐文章
基于逐步判别与支持向量机方法的沉积微相定量识别
测井解释
沉积微相
支持向量机
特征提取
逐步判别
贝叶斯判别法
利用地震波多参数组合预测沉积微相研究
沉积微相
速度与密度
地震波
多参数
组合预测
GGY油田特低渗透储层沉积微相测井多参数定量评价
测井评价
特低渗透储层
沉积成因标志
测井响应
定量评价
有利沉积微相
边缘相
曲流河环境沉积微相和测井相特征分析
曲流河
沉积微相
测井相
模糊数学
特征
解释
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 多参数综合方法判别沉积微相
来源期刊 西安石油大学学报(自然科学版) 学科 地球科学
关键词 参数分布模式 多参数综合识别沉积微相 判别方程
年,卷(期) 2004,(6) 所属期刊栏目 地质与勘探
研究方向 页码范围 10-14,22
页数 6页 分类号 P593|TE122.1+13
字数 5586字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-064X.2004.06.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李晓 中国科学院地质与地球物理研究所 192 3933 35.0 55.0
2 漆家福 石油大学盆地与油藏研究中心 37 1357 21.0 36.0
3 王志章 石油大学盆地与油藏研究中心 16 311 8.0 16.0
4 张春雷 石油大学盆地与油藏研究中心 8 203 8.0 8.0
5 宋成辉 中国科学院地质与地球物理研究所 3 70 3.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (3)
共引文献  (18)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (15)
同被引文献  (42)
二级引证文献  (14)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2005(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2007(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2010(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2012(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2013(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2014(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2015(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2016(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2017(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2018(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
参数分布模式
多参数综合识别沉积微相
判别方程
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安石油大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-064X
61-1435/TE
大16开
西安市南郊电子二路18号
1959
chi
出版文献量(篇)
2967
总下载数(次)
4
总被引数(次)
29672
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导