基于地震波形聚类储集砂体边界识别与预测

摘要

板桥斜坡BS37区块沙一下段储集砂体具有单层厚度薄、横向变化快的特点,传统的单属性地震储层预测精度低,识别难度大.通过典型井的测井响应与地震响应相结合,应用地震波形聚类技术能准确预测砂体分布.研究认为,BS37区块含油气砂体地震反射特征可划分为丘状反射型、平直反射型、下切反射型等类型.针对含油气砂岩反射特征精确标定井震关系,提取样本子波,应用约束条件下神经网络算法对研究区目的层地震波形进行相似性迭代聚类分析,有效地识别出主河道、河道侧翼等不同叠合模式砂体边界,为钻探部署提供了决策依据.