【摘 要】
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横波速度在AVO属性分析以及流体识别等方面有着重要应用。在岩石力学中,需要利用纵、横波速度计算相关力学参数,因此,横波速度也非常重要。但是,在油田现场,一个工区内可能只
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横波速度在AVO属性分析以及流体识别等方面有着重要应用。在岩石力学中,需要利用纵、横波速度计算相关力学参数,因此,横波速度也非常重要。但是,在油田现场,一个工区内可能只有几口井有实测横波速度曲线,尤其在老井区横波资料更是缺少,因此进行横波速度预测研究非常必要。
本文针对不同地层给出两种横波预测方法:在砂岩地层,以往是依靠经验公式来计算横波,得到的横波速度精度往往不高,尤其是对流体引起的AVO异常难以正确描述,本文以Blot-Gassmann方程为基础引入固结系数建立孔隙介质岩石物理模型方法,进行横波速度预测;在碳酸盐岩和变质岩地层,针对岩石物理建模困难的现实,本文建立基于遗传算法优化的：BP神经网络方法,根据已有横波资料的井建立常规测井曲线与横波速度曲线间的非线性关系,从而预测工区内其它井的横波速度。
对研究完成的两种方法进行了实际应用处理,经过对比分析,预测效果符合要求,验证了两种方法的可行性。此外,将遗传算法优化的BP神经网络方法在砂岩地层进行实际应用,处理结果可信,效果良好。
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