【摘 要】
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目前,随着AVO理论的不断发展和完善,尤其是叠前同步三参数(纵波速度、横波速度、密度)反演技术的成熟,可以由三参数剖面通过岩石物理关系式直接获取其它的流体属性参数,然而
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目前,随着AVO理论的不断发展和完善,尤其是叠前同步三参数(纵波速度、横波速度、密度)反演技术的成熟,可以由三参数剖面通过岩石物理关系式直接获取其它的流体属性参数,然而流体参数集种类很多,对流体的可识别性也各不相同,故很难根据实际情况选择合适的流体属性参数。因此很有必要开展基于多参数流体识别方法的系统研究。本文主要在岩石物理学的理论基础上,首先研究了岩石在含有不同流体时其属性集参数的变化特征,针对各种参数在不同介质中表现出的特点,根据一种定量交会的方法选择出对目标储层较敏感的参数,再利用交会图方法验证及分析参数的敏感性,交会图分析包括一维分析、二维参数交会及三维参数交会三个方面。最后研究了基于BP神经网络的流体识别方法。论文的整个研究过程都是利用Castagna和Smith提出的理论模型为数据源。文章在对该理论模型的研究分析过程中,通过定量交会的方法优选出了对流体敏感性较高的参数,高敏感性参数的优选,提高了多参数识别流体的效果,避免了低敏感性参数参与预测的多解性和不确定性。在流体识别的分析中,一维、二维交会都有较为明显的区分目标储层的效果,尤其三维参数交会这种新颖方法的提出,使得各储层的区分效果更加明显。神经网络预测在流体识别中的应用研究主要利用了BP神经网络模式识别技术,利用前期通过交会方法选择好的敏感性参数,作为网络输入,通过比较、分析突出了敏感性参数作为输入集的优越性。
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