【摘 要】
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利用地震属性进行储层物性参数（孔隙度）的预测研究,其精度和准确性一直是油气田勘探开发期间所关注的问题,而属性优化方法是其中的关键环节。本文从优化方法入手,将灰关联、遗
【机 构】
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油气资源与探测国家重点实验室（中国石油大学（北京））,地球探测与信息技术北京市重点实验室,广州海洋地质调查局,长江大学地球物理与资源学院,西部钻探测井公司塔里木分公司
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利用地震属性进行储层物性参数（孔隙度）的预测研究,其精度和准确性一直是油气田勘探开发期间所关注的问题,而属性优化方法是其中的关键环节。本文从优化方法入手,将灰关联、遗传算法和BP网络有机结合,以提高储层物性参数（孔隙度）的预测能力。首先依据反演成果开展精细储层解释,并进行沿层相关属性提取和灰关联分析,寻找较敏感的属性;然后利用遗传算法和BP网络进行属性组合优化,获取最优属性组合,最终达到预测储层物性参数（孔隙度）的目的。应用实例表明,此法的储层预测精度较高。
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