【摘 要】
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为实现SH工区煤层气的合理评估,对测井钻井资料,地震资料进行深入分析,结合煤样煤层气含量实测数据,进行数理统计回归分析以及BP神经网络分析,将测井曲线进行科学的转化,实现
【机 构】
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中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,辽宁工程技术大学矿业学院,
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为实现SH工区煤层气的合理评估,对测井钻井资料,地震资料进行深入分析,结合煤样煤层气含量实测数据,进行数理统计回归分析以及BP神经网络分析,将测井曲线进行科学的转化,实现含气量由离散点到连续线的分布的转化,得到直观的连续的气含量数据。同时结合改进的更为灵活的拟波阻抗叠前,叠后反演方法,得到对应的模拟波阻抗体及模拟密度体,实现含气量由线及体的分布,更加宏观地对含气量做出区域性的评估,以及定性定量的精细解释,提高了气藏的描述精度。
In order to realize the reasonable CBM evaluation in SH work area, drilling data and seismic data of well logging are analyzed in depth. Based on the measured data of CBM content of coal samples, mathematical regression analysis and BP neural network analysis are carried out, and the logging curves are scientifically transformed , To achieve the conversion of gas content from discrete point to continuous line, to obtain an intuitive continuous gas content data. At the same time, combined with the improved and more flexible quasi-impedance prestack and post-stack inversion methods, the corresponding simulated impedance and simulated density bodies are obtained to realize the distribution of gas content by lines and bodies, Regional assessment, as well as qualitative and quantitative interpretation, improve the accuracy of gas reservoir description.
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