双孔隙度预测技术在油藏描述中的应用

• 作者: 孔红委 徐艳萍 杨东民 秦志强 赵其磊
• 来源期刊: 断块油气田
• 关键词: 储层预测 双孔隙度 信息提取 模式识别 神经网络 油藏描述
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 地质勘探
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 字数: 2396字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8907.2004.05.009

摘要

利用双孔隙度预测技术,进行井信息约束条件下的波阻抗反演,采用神经网络非线性最优化技术进行油藏多参数模式识别,指出储层有利区.模式识别的结果包括孔隙度、含流体性质及其饱和度等.以濮城油田沙一下l、濮128块沙三上6油藏为例,论述了如何从录井、测井和地震资料中提取指示油气藏分布的信息,并对这些信息进行交互校正和分类,然后采用双孔隙度法进行油藏描述,使油藏特征定量化描述得以实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵其磊		5	21	4.0	4.0
2	秦志强		6	25	3.0	5.0
3	杨东民		3	12	2.0	3.0
4	徐艳萍		6	35	3.0	5.0
5	孔红委	中原油田分公司信息中心	1	4	1.0	1.0