多属性优选的神经网络技术在鄂尔多斯盆地L区块煤层储层预测中的应用

• 作者: 范久霄 袁春艳 赵宇璇 黎小伟
• 来源期刊: 海洋地质前沿
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地震属性 优化 神经网络 储层预测 鄂尔多斯盆地
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 65-72
• 页数: 8页
• 分类号: P618.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.16028/j.1009-2722.2019.02009

摘要

研究区煤层较为发育,且煤层厚度差异大,导致目的层属性值存在区域性差异,采用同一种参数提取属性不能有效表征该区地质体特征;同时由于地震属性值是地质体特征(沉积特征,岩性特征、孔隙结构等)的综合反映,单属性参数具有多解性.在地质体分区的基础上,利用多地震属性优化下的神经网络技术对研究区进行分区砂岩储层预测.实践表明,该技术有效避免了单属性多解性和多属性综合判别精度低的缺点,提高了利用.地震属性预测砂岩储层的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范久霄	中石化华北分公司勘探开发研究院	6	9	2.0	2.0
2	黎小伟	中石化华北分公司勘探开发研究院	4	11	2.0	3.0
3	赵宇璇		1	1	1.0	1.0
4	袁春艳	中石化华北分公司勘探开发研究院	1	1	1.0	1.0