多元地震属性分析提高薄储层预测精度

• 作者: 彭作磊 陈铭
• 来源期刊: 断块油气田
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析法 支持向量回归机 地震属性 薄储层预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 地质勘探
• 页码范围: 318-322
• 页数: 5页
• 分类号: TE132.1+4
• 字数: 4228字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6056/dkyqt202003010

摘要

针对叠后地震属性预测薄储层信息时存在属性单一、多解性及定性表征等问题,文中提出了基于主成分分析-支持向量机算法(PCA-SVR)对多种地震属性进行定量表征预测薄储层的方法.以松辽盆地某井区葡I4层为例,利用主成分分析法对9种地震属性进行降维分析,优选累计贡献率大于90％的3种主成分,利用支持向量回归机算法,建立了薄储层预测模型.对井区内葡I4层砂岩厚度进行预测,预测结果与实际钻遇砂岩厚度吻合程度较好.研究结果表明,预测结果与实际钻遇砂岩厚度的相对误差,与目的层段内砂岩发育层数相关,随着发育砂岩的层数增多,平均相对误差逐渐增大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈铭		8	21	2.0	4.0
2	彭作磊		1	0	0.0	0.0