多属性概率神经网络技术在ML油田岩性油气藏预测中的应用

• 作者: 曾胜勇 李密 李少华 王红宾 郭士东
• 来源期刊: 石油地质与工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地震属性 岩性油气藏 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 地质勘探
• 页码范围: 50-52
• 页数: 3页
• 分类号: P631.445
• 字数: 2135字
• 语种: 中文

摘要

在ML油田,由于地震资料品质差、井数据缺乏、开发程度低等原因,采用常规阻抗反演进行油气预测效果不理想,为此应用多属性概率神经网络技术进行油气预测.在研究区首先进行多属性分析,优选出振幅包络、泊松比等7种地震属性,建立起地震属性与油气之间的非线性关系；然后对已钻遇岩性油气藏砂体进行油气预测,将预测结果和实际测井数据进行对比说明预测结果真实可靠；最后对潜在的岩性油气藏目标砂体进行油气预测,得到目标砂体的油气分布概率以及厚度图,从而指导油田岩性油气藏的勘探与开发.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李少华	长江大学地球科学学院	101	1022	16.0	28.0
2	李密		2	2	1.0	1.0
3	王红宾		1	2	1.0	1.0
4	曾胜勇		1	2	1.0	1.0
5	郭士东		1	2	1.0	1.0