【摘 要】
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横波是指示储层物性好坏的主要因素之一,也是叠前技术应用的先决条件.横波测井资料相对稀缺,基于岩石物理模型的横波估算方法是获取横波的主要地球物理手段,估算精度与所建立岩石物理模型密切相关.但对于研究区——D油田,地层非均质性强,岩石物理建模难度大,难以保证横波估算精度.为此,本文在前人基础之上,提出将深度学习技术应用到复杂地层横波估算中,基于深度学习技术,利用已知井横波测井曲线与对应物性曲线进行数据
【机 构】
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中国石油东方地球物理公司研究院库尔勒分院
【出 处】
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2020油气田勘探与开发国际会议(IFEDC2020)
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横波是指示储层物性好坏的主要因素之一,也是叠前技术应用的先决条件.横波测井资料相对稀缺,基于岩石物理模型的横波估算方法是获取横波的主要地球物理手段,估算精度与所建立岩石物理模型密切相关.但对于研究区——D油田,地层非均质性强,岩石物理建模难度大,难以保证横波估算精度.为此,本文在前人基础之上,提出将深度学习技术应用到复杂地层横波估算中,基于深度学习技术,利用已知井横波测井曲线与对应物性曲线进行数据训练,建立横波与物性参数之间复杂的非线性映射关系,再将该映射关系应用于未测横波井,对横波速度进行估算.在D油田,通过与岩石物理估算方法进行对比,基于深度学习的横波估算方法表现出良好的应用效果和广大的应用前景.
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