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分频属性反演方法在B油田的应用

     

摘要

针对B油田常规声波阻抗曲线难以识别砂泥岩的储层预测难题,通过多曲线交汇、敏感性分析,确定中子-密度属性反演预测储层的基本思路.在建立三维低频地质模型基础上,对地震资料进行分频处理,利用神经网络方法计算不同厚度下振幅与频率之间的关系,建立测井曲线与地震波形之间的非线性关系,最终摸索出基于精细地质模型的神经网络分频属性反演方法.研究结果表明:该方法解决了复杂储层预测的难题,准确预测了该油田储层的变化规律,为下步开发调整方案编制提供了重要依据.

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