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基于极限学习机的储层参数预测
【机构】 中国石油大学(华东)；
【摘要】 <正>1.引言随着油气勘探开发的不断深入,勘探开发的重心已经从构造油气藏转移到岩性油气藏上,目标埋深越来越大,储集层特征越来越复杂。如何从有限的观测数据中提取储层特征属性,并总结出一般规律,利用这些规律进行储层描述成为关键。川东北地区含气储层地震反射特征复杂,含气砂岩储层成块状散点分布,没有形成大片连续的气藏,地震波反射特征不明显,传统的地震反演技术已经无法准确预测其空间展布,反演剖面分辨率低,无法精确预测气藏位置,具有很大的不确定性。针对这些难点问题,本人利用人工智能算法对地震资料进行数据挖掘,并以极限学习为工具,以地震数据和测井数据含气砂岩曲线的非线性映射为基础,提取敏感特征属性表征含气储层,进行储层预测。
- 【会议录名称】 2020年中国地球科学联合学术年会论文集（十九）—专题五十五：非常规油气岩石物理、专题五十六:油气地球物理、专题五十七：超深层-断控型碳酸盐岩油气藏形成演化与富集规律
- 【会议名称】2020年中国地球科学联合学术年会
- 【会议时间】2020-10-18
- 【会议地点】中国重庆
- 【分类号】P631.4;P618.13
- 【主办单位】中国地球物理学会、中国地震学会、全国岩石学与地球动力学研讨会组委会、中国地质学会构造地质学与地球动力学专业委员会、中国地质学会区域地质与成矿专业委员会、国家自然科学基金委员会地球科学部