基于相控神经网络的地震多属性储层厚度预测

• 作者: 刘洋
• 来源期刊: 成都理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 储层厚度 地震属性 多元线性回归 相控神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 石油天然气地质与工程
• 页码范围: 221-228
• 页数: 8页
• 分类号: P631.4|TE122.24
• 字数: 3445字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9727.2018.02.09

摘要

为提高储层厚度定量计算的精度和可靠性,提出了一种基于相控神经网络的地震多属性储层厚度预测方法.该方法首先分析目标储层的地质沉积特征,将目标划分成不同的相;利用线性方法初步估算储层厚度,并根据目的层沉积相的空间分布丰富学习样本数量和种类,在此基础上利用人工神经网络算法计算储层厚度.西湖凹陷H气田目标储层为浅水沉积环境,水下分流河道发育,应用基于相控的神经网络方法预测储层厚度,结果表明该方法提高了预测精度,厚度分布特征与地质规律吻合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘洋	中国地质大学地球科学学院	39	247	8.0	14.0