【摘 要】
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随着煤层气勘探开发的不断深入，提高煤层气薄储层厚度预测精度成为煤层气资源量评价的必要手段。本文在前人研究成果基础上，在中国鄂尔多斯盆地HC 工区应用BP神经网络法(国产Geoeast软件)、稀疏脉冲反演法和地质统计学反演法三种方法对工区内5＃和11＃主力煤层厚度预测方法进行优选。优选结果表明，地质统计学反演预测精度较高，但是受到测井曲线资料和井位平面分布的影响；BP神经网络法只需要单井的煤层厚度作
【出 处】
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中国石油学会2012年物探技术研讨会
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随着煤层气勘探开发的不断深入，提高煤层气薄储层厚度预测精度成为煤层气资源量评价的必要手段。本文在前人研究成果基础上，在中国鄂尔多斯盆地HC 工区应用BP神经网络法(国产Geoeast软件)、稀疏脉冲反演法和地质统计学反演法三种方法对工区内5＃和11＃主力煤层厚度预测方法进行优选。优选结果表明，地质统计学反演预测精度较高，但是受到测井曲线资料和井位平面分布的影响；BP神经网络法只需要单井的煤层厚度作为样本即可得到厚度平面图，但同样受井位平面分布的影响；稀疏脉冲反演预测精度介于二者之间；前两者需要在三维测区完成，后者适用于任何测区。此次研究为选择煤层厚度预测方法提供了依据，为落实煤层气资源量提供了技术保障。
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