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题名沉积模式约束的地震多属性水下扇岩相划分
被引量：6
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作者
王治国
尹成
唐何兵
雷小兰
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机构
西安交通大学电信学院波动与信息研究所海洋石油勘探国家工程实验室
西南石油大学地球科学与技术学院
中海油天津分公司渤海油田勘探开发研究院
长庆油田第二采气厂
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期357-362,7,共6页
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基金
国家科技重大专项(2011ZX05023-005-011
2011ZX05024-001-005)
+1 种基金
国家自然科学基金课题(41304099)
中国博士后科学基金课题(2013M532050)联合资助
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文摘
水下扇是一类重要的岩性油气藏勘探目标,但对其内幕岩相进行精细刻画难度较大,导致勘探井位部署的成功率很低。为此,本文从"扇沉积模式"出发,建立一种模式指标来解决井数据缺乏的问题。以渤海湾盆地辽中凹陷南洼古近系东营组某一期湖底扇为例,通过经典水下扇模式分析地震相,综合选择出既有明确地质意义、又能一定程度上综合反映地震波反射特征的砂岩和砾岩两种组分含量指标来量化分类水下扇岩相。然后采用模糊径向基函数神经网络来映射"砂岩和砾岩含量—地震属性"间非线性关系,从而获得水下扇岩相的粗略划分,可满足勘探阶段大范围储层描述的精度要求。本文的主要目的是探讨如何将"扇沉积模式"与"地震数据"进行定量化衔接,从而为水下扇岩相的识别提供一种可能的解决方案。
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关键词
沉积模式
地震属性
水下扇
岩相
地震相
神经网络
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Keywords
depositional model,seismic attributes,submarine fan,lithofacies,seismic facies,neural networks
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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