基于SOM和HSV染色技术的致密砂岩储层地震相分析

• 作者: 张春雷 张艳 高世臣
• 来源期刊: 天然气地球科学
• 学科: 工学
• 关键词: 致密砂岩储层 地震相分析 SOM技术 HSV染色技术 收缩拓扑坐标算法
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 天然气勘探
• 页码范围: 259-267
• 页数: 9页
• 分类号: TE132.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11764/j.issn.1672-1926.2017.09.016

摘要

地震相分析是致密砂岩储层预测的一项重要技术,可以描述地层相带的变化.针对自组织神经网络(Self-Organizing Map,SOM)在地震相解释过程中可视化差、解释精度低等问题,研发了一种基于SOM和HSV(Hue Saturation Value)染色技术的地震相分析技术.该方法使用收缩拓扑坐标算法对网格节点进行计算,借助HSV模型根据网格节点的位置进行染色,使得相近的位置具有相同的颜色,清晰地展示出高维输入空间的分布情况.为了验证方法的可行性,以苏里格气田东部召30区块为研究对象,通过地震属性与气层厚度叠合图以及AVO正演模拟,选取了对储层比较敏感的均方根振幅、平均瞬时频率、AVO截距和梯度等4种地震属性,运用自组织神经网络和HSV染色技术开展致密砂岩的地震相分析,并通过K均值对网格节点聚类,得到盒8段沉积相展布特征,能清晰地刻画南北向条带状河道分布,分析结果与先验地质认识较为吻合.该方法为沉积相展布特征的分析提供了一种更好的可视化方法,具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春雷		7	38	3.0	6.0