【摘 要】
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阿姆河右岸H区以裂缝型碳酸盐岩储层为主,裂缝有效预测是该区寻找优质储层亟需解决的问题。本文发现常规叠后单属性对裂缝进行预测的预测符合率不高,效果不理想,影响了勘探部署的时效。为此在运用地质和测井资料对裂缝进行详尽研究基础之上,优选多项裂缝敏感的地震单属性,采用随机多属性融合技术和神经网络技术实现H区裂缝型碳酸盐岩储层裂缝预测,降低单属性预测的不确定性。通过H区4口井地质和测井对地震预测结果的检验,
【机 构】
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第十六届全国古地理学及沉积学学术会议论文摘要集
【出 处】
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第十六届全国古地理学及沉积学学术会议论文摘要集
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阿姆河右岸H区以裂缝型碳酸盐岩储层为主,裂缝有效预测是该区寻找优质储层亟需解决的问题。本文发现常规叠后单属性对裂缝进行预测的预测符合率不高,效果不理想,影响了勘探部署的时效。为此在运用地质和测井资料对裂缝进行详尽研究基础之上,优选多项裂缝敏感的地震单属性,采用随机多属性融合技术和神经网络技术实现H区裂缝型碳酸盐岩储层裂缝预测,降低单属性预测的不确定性。通过H区4口井地质和测井对地震预测结果的检验,证实井震裂缝发育特征吻合,有效提升地震裂缝预测符合率,验证了该方法的有效性和可靠性,为碳酸盐岩裂缝型储层预测和井位部署提供有力依据。
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