【摘 要】
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储层参数预测对油田勘探具有重要意义。文章采用主成分变换优化法对海拉尔盆地某油田的11种地震属性进行标准化、主成分变换,计算结果说明,只需其中4种主成分用于储层预测。
【机 构】
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大庆油田有限责任公司勘探开发研究院,辽河油田欢喜岭采油厂地质研究所 黑龙江大庆163712,辽宁盘锦124114
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储层参数预测对油田勘探具有重要意义。文章采用主成分变换优化法对海拉尔盆地某油田的11种地震属性进行标准化、主成分变换,计算结果说明,只需其中4种主成分用于储层预测。利用神经网络方法对储层孔隙度进行预测,预测结果与测井资料十分吻合,取得了较好的预测效果。
Prediction of reservoir parameters is of great significance for oilfield exploration. In this paper, 11 kinds of seismic attributes of an oil field in Hailaer Basin are normalized and transformed by principal component transformation (PCA). The calculation results show that only 4 kinds of principal components are needed for reservoir prediction. The neural network method is used to predict the porosity of the reservoir. The predicted result is in good agreement with the well logging data and a good prediction result is obtained.
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