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碳酸盐岩储层的储集空间类型主要为溶蚀孔洞和裂缝，其非均质性极强，横向变化快，加之其埋藏深，地表情况复杂，给地震在缝洞预测上带来很大的困难。应用单一地震属性预测储层精度不高，且众多的地震属性种类不能同时参与预测，从单属性出发，对40多种反映时间、振幅、频率和衰减的地震属性进行初步筛选，感官上筛选出与储层有较好对应关系的一些属性，对筛选出的属性做相关分析、交汇分析及主成分分析，保留相关性高的属性中的一个，减少冗余性；同时选出主成分贡献高的属性。对选出的属性与缝洞储层做聚类分析，进行相关性分析和灰色关联度分析，优选出相关性和灰色关联度高的弧长、振幅变化率、均方根振幅和带宽4种属性。然后对这几个属性做2D、3D交汇分析以及神经网络分析进行储层识别。