【摘 要】
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利用双孔隙度预测技术,进行井信息约束条件下的波阻抗反演,采用神经网络非线性最优化技术进行油藏多参数模式识别,指出储层有利区.模式识别的结果包括孔隙度、含流体性质及其
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利用双孔隙度预测技术,进行井信息约束条件下的波阻抗反演,采用神经网络非线性最优化技术进行油藏多参数模式识别,指出储层有利区.模式识别的结果包括孔隙度、含流体性质及其饱和度等.以濮城油田沙一下l、濮128块沙三上6油藏为例,论述了如何从录井、测井和地震资料中提取指示油气藏分布的信息,并对这些信息进行交互校正和分类,然后采用双孔隙度法进行油藏描述,使油藏特征定量化描述得以实现.
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