【摘 要】
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孔隙度是储层评价的重要参数之一.本文首次提出将偏最小二乘回归法应用于孔隙度预测.首先从此方法的数学原理和优点分析,探究其可行性出发,优选基于地震数据中与孔隙度相关性
【机 构】
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非常规油气成藏与开发省部共建国家重点实验室培育基地; 黑龙江省油气藏形成机理与资源评价重点实验室; 黑龙江省普通高等学校油气藏形成机理与资源评价重点实验室; 东北石油大学
【基金项目】
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国家级大学生创新性实验计划项目(201210220001);国家杰出青年基金(41125015)联合资助
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孔隙度是储层评价的重要参数之一.本文首次提出将偏最小二乘回归法应用于孔隙度预测.首先从此方法的数学原理和优点分析,探究其可行性出发,优选基于地震数据中与孔隙度相关性较大的五种地震属性,建立回归方程.其次针对靶区采用神经网络法、逐步回归法和偏最小二乘回归法,分别预测出井点处的孔隙度值,并与井点处已知孔隙度值进行比较,计算其各自相对误差.从而表明了应用偏最小二乘回归法,预测孔隙度的精度相对较高.最后根据其建立的回归方程,对靶区进行孔隙度预测,得到靶区的孔隙度分布情况.
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