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Stratimagic波形地震相分析在层序地层岩性分析中的应用
  • ISSN号:1001-1986
  • 期刊名称:《煤田地质与勘探》
  • 时间:0
  • 分类:P631.44[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]中国石油大学石油天然气成藏机理重点实验室,北京102249, [2]中国石油大学盆地与油藏研究中心,北京102249, [3]中国石化胜利油田分公司清河采油厂,山东东营262714
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40272057)资助
中文摘要:

应用波阻抗反演以及常规地震属性预测储层时,在钻井资料较少、储层较薄的情况下多解性较强。Stratimagic波形地震相分析技术采用神经网络算法对某一层间的地震数据道进行逐道对比分类,细致刻画地震信号的横向变化,从而得到与地质相对应的地震相图,并以此用于储层砂体和地层岩性油藏的预测。以东营凹陷八面河地区滩坝砂体岩性油藏为例,说明应用该方法进行滩坝砂体和岩性油藏分布预测,是行之有效的。

英文摘要:

In the forecast of reservoir lithology with the impedence invension and conventional seismic attribute techniques, it is very difficult to predict the thin reservoirs veraciously for lack of drilling wells. The Stratimagic waveform analysis technique makes up this shortage of predicting reservoirs with the conventional methods. By taking full advantage of the abundant information in the seismic data, this technique classifies the seismic traces of target layers with the neural network algorithm, describes the horizontal changes of seismic signals, and obtains the maps of seismic facies matching to the geological facies. This technique can be used to predict the distribution of reservoir sand beds and subtle oil reservoirs. Taking the lithologic oil reservoir of Bamianhe oilfield in Dongying depression as a representative example, this paper introduces the application of this technique. Favorable results are achieved by this technique in this area, and several well locations provided by this method produced oil successfully, showing that this technique is effective to predict the reservoir sand beds and the subtle oil reservoirs.

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期刊信息
  • 《煤田地质与勘探》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:煤炭科学研究总院西安研究院
  • 主办单位:煤炭科学研究总院西安研究院
  • 主编:王丽
  • 地址:西安市高新区锦业一路82号
  • 邮编:710077
  • 邮箱:ccrimtdzykt@vip.163.com
  • 电话:029-81778075 81778078
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-1986
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1155/P
  • 邮发代号:52-14
  • 获奖情况:
  • 曾获第二届全国优秀科技期刊奖,优秀煤炭科技期刊奖,多次获陕西科技期刊优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12602