【摘 要】
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针对永安地区永3区块沙二下段沉积微相和砂层厚度特征,提出了利用地震数据进行目标属性预测的新方法。传统的储层预测方法通过单属性简单交汇进行,预测精度较低。概率神经网
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球资源与信息学院中国海洋大学海洋地球科学学院中国海洋大学教育部海底探测重点实验室中石化胜利油田物探研究院
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针对永安地区永3区块沙二下段沉积微相和砂层厚度特征,提出了利用地震数据进行目标属性预测的新方法。传统的储层预测方法通过单属性简单交汇进行,预测精度较低。概率神经网络首先通过选取褶积算子解决测井参数与地震数据之间不等频现象,并利用交叉验证法检验储层预测结果的可靠性。交叉验证过程中,将测井数据分为训练数据组和验证数据组两部分,训练数据组用来进行属性转换,验证数据组用来验证结果的预测误差。对属性进行变换时,用校验误差来衡量属性变换和选取的有效性。在此基础上提取出对孔隙度敏感的5种属性。通过预测误差和校验误差计算
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