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柴达木盆地第四系生物气分布综合地球物理研究
被引量：
7
1
作者
杨辉
张友焱
+4 位作者
马达德
文百红
于世勇
徐子远
齐小平
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期27-36,共10页
柴达木盆地三湖地区第四系生物气藏构造平缓、地层压实作用小、孔隙度大、埋藏浅、累计厚度大,具有独特的地球物理异常:局部重力低、航磁高频微磁异常、地震同相轴下拉以及地震属性异常等,据此提出了针对该地区浅层生物气预测的综合地...
柴达木盆地三湖地区第四系生物气藏构造平缓、地层压实作用小、孔隙度大、埋藏浅、累计厚度大,具有独特的地球物理异常:局部重力低、航磁高频微磁异常、地震同相轴下拉以及地震属性异常等,据此提出了针对该地区浅层生物气预测的综合地球物理处理解释方案。对1︰100 000重力资料进行了保幅处理,并将处理结果与已知气田及航磁、遥感、地震烃类检测结果进行了对比分析,发现局部重力低与生物气藏有着较好的对应关系,指出局部剩余重力低是浅层生物气藏的重要地球物理特征,且剩余重力异常的幅值与浅层气藏的规模成正比。根据剩余重力异常及其他资料,提出三湖地区气藏具有纵向叠合、横向成带、局部富集的分布特征;以区域面积性的剩余重力异常为主,综合各种资料预测了3个有利区带、1个较有利区带(低产气区带)、5个可能的有利区及4个有利目标区。
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关键词
柴达木盆地
三湖地区
第四系
生物气
重力
磁力
地震
综合地球物理
勘探方向
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职称材料
利用机器学习与改进岩石物理模型预测页岩油层系横波速度
被引量：
1
2
作者
方志坚
巴晶
+3 位作者
熊繁升
杨志芳
晏信飞
阮传同
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期381-391,共11页
传统的横波速度预测方法包括经验公式法和岩石物理模型法。前者适用于岩石矿物组分相对单一的储层,且受区域限制等因素的影响,不具有普适性,预测精度较低。后者需要根据不同的实际情况选择合适的岩石物理模型,才能达到预期的目的。大多...
传统的横波速度预测方法包括经验公式法和岩石物理模型法。前者适用于岩石矿物组分相对单一的储层,且受区域限制等因素的影响,不具有普适性,预测精度较低。后者需要根据不同的实际情况选择合适的岩石物理模型,才能达到预期的目的。大多数机器学习横波速度预测方法基于纯数据驱动,数据集的质量和数量将直接决定横波预测模型精度,并缺乏充分的物理内涵。为此,基于深度神经网络(DNN)的方法,假设研究区储层波传播方程的数学形式已知,通过测井数据训练DNN得到未知的弹性参数,以确立目的层的波传播方程。利用平面波分析法得到相应的纵波、横波速度,实现神经网络与理论模型的结合。此外,针对传统Xu-White模型的不足,考虑随深度变化的孔隙纵横比,提出了改进横波速度预测岩石物理模型。利用研究区较丰富的测井数据,分别采用构建的DNN模型和改进横波速度预测岩石物理模型预测横波速度,并与传统的Xu-White模型预测结果进行对比、分析。结果表明,由DNN模型和改进岩石物理模型均可获得较高精度的横波速度预测结果,且前者的预测效果更好。
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关键词
深度神经网络
岩石物理模型
页岩油层系
储层参数
横波速度
孔隙纵横比
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职称材料
题名
柴达木盆地第四系生物气分布综合地球物理研究
被引量：
7
1
作者
杨辉
张友焱
马达德
文百红
于世勇
徐子远
齐小平
机构
中国石油
勘探开发研究院
中国石油天然气股份有限公司地球物理重点实验室
中国石油
青海油田
公司
勘探开发研究院
出处
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期27-36,共10页
基金
国家重大科技专项"大型油气田及煤层气开发"项目(2008ZX05020)
文摘
柴达木盆地三湖地区第四系生物气藏构造平缓、地层压实作用小、孔隙度大、埋藏浅、累计厚度大,具有独特的地球物理异常:局部重力低、航磁高频微磁异常、地震同相轴下拉以及地震属性异常等,据此提出了针对该地区浅层生物气预测的综合地球物理处理解释方案。对1︰100 000重力资料进行了保幅处理,并将处理结果与已知气田及航磁、遥感、地震烃类检测结果进行了对比分析,发现局部重力低与生物气藏有着较好的对应关系,指出局部剩余重力低是浅层生物气藏的重要地球物理特征,且剩余重力异常的幅值与浅层气藏的规模成正比。根据剩余重力异常及其他资料,提出三湖地区气藏具有纵向叠合、横向成带、局部富集的分布特征;以区域面积性的剩余重力异常为主,综合各种资料预测了3个有利区带、1个较有利区带(低产气区带)、5个可能的有利区及4个有利目标区。
关键词
柴达木盆地
三湖地区
第四系
生物气
重力
磁力
地震
综合地球物理
勘探方向
Keywords
Qaidam Basin
Sanhu area
Quaternary
biogenic gas
gravity
magnetic
seismic
geophysical integration
exploration direction
分类号
TE122.1 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
利用机器学习与改进岩石物理模型预测页岩油层系横波速度
被引量：
1
2
作者
方志坚
巴晶
熊繁升
杨志芳
晏信飞
阮传同
机构
河海大学
地球
科学与工程学院
北京雁栖湖应用数学研究院
中国石油天然气股份有限公司
勘探开发研究院
中国石油天然气股份有限公司地球物理重点实验室
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期381-391,共11页
基金
国家自然科学基金项目“页岩油储层多尺度岩石物理模型及参数预测方法研究”(42174161)和“基于微观孔隙结构特征构建致密砂岩衰减岩石物理模型”(41974123)
中国石油天然气集团有限公司科技项目“油气藏精细描述与剩余油分布地球物理预测方法”(2023ZZ0504)
江苏省科技计划青年基金项目“基于多尺度衰减岩石物理模型的页岩油储层孔裂隙特征和黏土含量定量预测研究”(BK20220995)联合资助。
文摘
传统的横波速度预测方法包括经验公式法和岩石物理模型法。前者适用于岩石矿物组分相对单一的储层,且受区域限制等因素的影响,不具有普适性,预测精度较低。后者需要根据不同的实际情况选择合适的岩石物理模型,才能达到预期的目的。大多数机器学习横波速度预测方法基于纯数据驱动,数据集的质量和数量将直接决定横波预测模型精度,并缺乏充分的物理内涵。为此,基于深度神经网络(DNN)的方法,假设研究区储层波传播方程的数学形式已知,通过测井数据训练DNN得到未知的弹性参数,以确立目的层的波传播方程。利用平面波分析法得到相应的纵波、横波速度,实现神经网络与理论模型的结合。此外,针对传统Xu-White模型的不足,考虑随深度变化的孔隙纵横比,提出了改进横波速度预测岩石物理模型。利用研究区较丰富的测井数据,分别采用构建的DNN模型和改进横波速度预测岩石物理模型预测横波速度,并与传统的Xu-White模型预测结果进行对比、分析。结果表明,由DNN模型和改进岩石物理模型均可获得较高精度的横波速度预测结果,且前者的预测效果更好。
关键词
深度神经网络
岩石物理模型
页岩油层系
储层参数
横波速度
孔隙纵横比
Keywords
deep neural network
rock physics model
shale oil formations
reservoir parameters
S-wave velocity
pore aspect ratio
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
柴达木盆地第四系生物气分布综合地球物理研究
杨辉
张友焱
马达德
文百红
于世勇
徐子远
齐小平
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用机器学习与改进岩石物理模型预测页岩油层系横波速度
方志坚
巴晶
熊繁升
杨志芳
晏信飞
阮传同
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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