神经网络方法在油田储层孔隙度预测中的应用

摘要：

储层参数预测对油田勘探具有重要意义。文章以三维地震属性资料为基础,采用主成分变换优化法对海拉尔盆地某油田的11种地震属性进行标准化、主成分变换,计算结果说明,只需其中4种主成分用于储层预测。利用神经网络方法建立这4种主成分与储层孔隙度的关系,对储层孔隙度进行预测,预测结果与测井资料吻合度较好,说明利用神经网络方法在油田储层预测中具有重要的实用价值。

关键词： 油田勘探 孔隙度 储层预测 人工神经网络 地震属性

作者: 周莉莉 李操 韦龙明

作者单位: 桂林工学院资源与环境工程系,广西桂林 541004 大庆油田有限责任公司勘探开发研究院,黑龙江大庆 163712

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006年华南青年地学学术研讨会暨广西地质学会第六届“希望之星”学术研讨会

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 299-301

在线出版日期: 2006-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）